PREP多金属粉末综合品质多因子评估数据

来源于PREP工艺制备TC4钛合金、45钢、IN625镍基合金三种金属粉末的粒径分布、流动性、松装密度多维度性能数据，构建基于熵值法加权的综合品质多因子评估数据。 数据结构中含主弧电流、进给速度、主轴转速等参数和材料类型分类字段，用于驱动随机森林回归模型获取各维度性能预测值；流动性评估指数、松装密度评估指数和粒度均匀性指数作为三个评估维度输入，经熵值法计算各维度权重后得出综合品质评分。各字段相互配合，形成统一的多材料综合品质评价体系。 具体应用包括：（1）为粉末采购选型人员提供三种粉末的综合品质评分数据，辅助供应商批次横向对比和优选；（2）为质量管控人员提供各维度权重数据，辅助了解流动性、松装密度、粒度均匀性的贡献度排序；（3）为制粉工艺研发人员提供各批次品质等级数据，支持识别质量波动与工艺追溯。可供AI模型训练多维度综合品质评分的关联标注数据，支撑工艺优化AI模型的训练。（4）可供AI模型训练多材料综合品质与工艺影响的关联标注数据，支撑粉末制备工艺优化模型的训练与泛化能力提升。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集针对PREP工艺制备的TC4钛合金、45钢和IN625镍基合金三种金属粉末，收集了其粒径分布、流动性及松装密度等多维度性能数据，并构建了基于熵值法加权的综合品质多因子评估体系。数据中包含主弧电流、主轴转速等工艺参数及材料类型字段，可用于驱动随机森林回归模型，获取流动性、松装密度和粒度均匀性三个维度的预测值，最终生成统一的综合品质评分，辅助粉末采购选型、质量管控及工艺优化等应用。