論文の概要: Biomimetic Machine Learning approach for prediction of mechanical properties of Additive Friction Stir Deposited Aluminum alloys based walled structures
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.05237v1
- Date: Mon, 5 Aug 2024 13:27:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-19 04:07:11.662909
- Title: Biomimetic Machine Learning approach for prediction of mechanical properties of Additive Friction Stir Deposited Aluminum alloys based walled structures
- Title（参考訳）: バイオミメティック機械学習による添加摩擦スチール蒸着アルミニウム合金壁構造の機械的性質の予測
- Authors: Akshansh Mishra,
- Abstract要約: 本研究は, バイオミメティック・機械学習を用いてAFSD(Additive Friction Stir deposited)アルミニウム合金壁構造の機械的特性を予測する新しい手法を提案する。
この研究は、AFSDプロセスの数値モデリングと遺伝的アルゴリズム最適化機械学習モデルを組み合わせて、von Misesストレスと対数ひずみを予測する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study presents a novel approach to predicting mechanical properties of Additive Friction Stir Deposited (AFSD) aluminum alloy walled structures using biomimetic machine learning. The research combines numerical modeling of the AFSD process with genetic algorithm-optimized machine learning models to predict von Mises stress and logarithmic strain. Finite element analysis was employed to simulate the AFSD process for five aluminum alloys: AA2024, AA5083, AA5086, AA7075, and AA6061, capturing complex thermal and mechanical interactions. A dataset of 200 samples was generated from these simulations. Subsequently, Decision Tree (DT) and Random Forest (RF) regression models, optimized using genetic algorithms, were developed to predict key mechanical properties. The GA-RF model demonstrated superior performance in predicting both von Mises stress (R square = 0.9676) and logarithmic strain (R square = 0.7201). This innovative approach provides a powerful tool for understanding and optimizing the AFSD process across multiple aluminum alloys, offering insights into material behavior under various process parameters.
- Abstract（参考訳）: 本研究は, バイオミメティック・機械学習を用いてAFSD(Additive Friction Stir deposited)アルミニウム合金壁構造の機械的特性を予測する新しい手法を提案する。
この研究は、AFSDプロセスの数値モデリングと遺伝的アルゴリズム最適化機械学習モデルを組み合わせて、von Misesストレスと対数ひずみを予測する。
AA2024, AA5083, AA5086, AA7075, AA6061の5つのアルミニウム合金のAFSD過程をシミュレーションするために有限要素解析を行った。
これらのシミュレーションから200のサンプルのデータセットが生成された。
その後、遺伝的アルゴリズムを用いて最適化された決定木(DT)とランダムフォレスト(RF)回帰モデルを開発し、重要な力学特性を予測した。
GA-RFモデルはフォン・ミセス応力(R乗=0.9676)と対数ひずみ(R乗=0.7201)の両方を予測する上で優れた性能を示した。
この革新的なアプローチは、複数のアルミニウム合金にわたるAFSDプロセスを理解し最適化するための強力なツールを提供し、様々なプロセスパラメータの下での材料挙動に関する洞察を提供する。
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