本發(fā)明涉及一種基于機器學習的鈦合金本構關系預測方法，屬于金屬材料的本構行為預測技術領域。所述預測方法包括：獲取多種鈦合金分別在不同溫度和應變率條件下的應力應變曲線并進行預處理；制作單獨用于VAE?GAN模型訓練的曲線數(shù)據(jù)集；基于VAE?GAN模型搭建預測模型部分一,并進行訓練；基于多項式回歸模型搭建預測模型部分二，實現(xiàn)由實驗條件預測應力應變曲線的編碼；將預測編碼輸入VAE?GAN譯碼器，輸出最終預測應力應變曲線。本發(fā)明所述預測方法實現(xiàn)了同時預測鈦合金材料應力隨應變的變化過程和失效應變，克服了傳統(tǒng)本構模型不能預測合金材料失效應變的缺點，為合金材料本構關系預測提供了新方法。