論文の概要: Performance Evaluation of Machine Learning-based Algorithm and Taguchi Algorithm for the Determination of the Hardness Value of the Friction Stir Welded AA 6262 Joints at a Nugget Zone

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11649v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 12:06:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-23 20:59:27.228379
• Title: Performance Evaluation of Machine Learning-based Algorithm and Taguchi Algorithm for the Determination of the Hardness Value of the Friction Stir Welded AA 6262 Joints at a Nugget Zone
• Title（参考訳）: ナゲット域における摩擦圧接aa626262継手の硬さ判定のための機械学習アルゴリズムと田口アルゴリズムの性能評価
• Authors: Akshansh Mishra, Eyob Messele Sefene, Gopikrishna Nidigonda, Assefa Asmare Tsegaw
• Abstract要約: 本研究は, ハイブリッド最適化アルゴリズムを用いて, ゾーンにおける摩擦圧接溶接と最適硬度値を求める。 同様のAA 6262の材料がバットジョイント構成で使用、溶接された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Nowadays, industry 4.0 plays a tremendous role in the manufacturing industries for increasing the amount of data and accuracy in modern manufacturing systems. Thanks to artificial intelligence, particularly machine learning, big data analytics have dramatically amended, and manufacturers easily exploit organized and unorganized data. This study utilized hybrid optimization algorithms to find friction stir welding and optimal hardness value at the nugget zone. A similar AA 6262 material was used and welded in a butt joint configuration. Tool rotational speed (RPM), tool traverse speed (mm/min), and the plane depth (mm) are used as controllable parameters and optimized using Taguchi L9, Random Forest, and XG Boost machine learning tools. Analysis of variance was also conducted at a 95% confidence interval for identifying the significant parameters. The result indicated that the coefficient of determination from Taguchi L9 orthogonal array is 0.91 obtained while Random Forest and XG Boost algorithm imparted 0.62 and 0.65, respectively.
• Abstract（参考訳）: 現在、工業4.0は、現代の製造システムにおけるデータ量と精度を高めるために、製造業において大きな役割を果たしている。 人工知能、特に機械学習のおかげで、ビッグデータ分析は劇的に改善され、製造業者は組織化された非組織的なデータを容易に活用できる。 本研究は, ハイブリッド最適化アルゴリズムを用いて, ナゲットゾーンにおける摩擦圧接溶接と最適硬度値を求める。 同様のAA 6262の材料がバットジョイント構成で使用され溶接された。 ツール回転速度(RPM)、ツール横速度(mm/min)、平面深度(mm)を制御可能なパラメータとして使用し、田口L9、ランダムフォレスト、XG Boost機械学習ツールを用いて最適化する。 また,有意なパラメータを特定するために95%信頼区間で分散分析を行った。 その結果,田口L9直交アレイの判定係数は0.91であり,ランダムフォレストとXGBoostアルゴリズムはそれぞれ0.62,0.65であった。

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