利用机器学习进行铝合金设计与发现
材料科学
2021-06-02 v2 无序系统与神经网络
摘要
迄今为止，金属合金的传统设计与开发采取了渐进式的爬山法。在整个上个世纪，铝(Al)合金设计基本上基于在使用中和人类经验所得教训的实证与迭代。渐进式合金开发成本高、速度慢，且未充分利用铝合金冶金领域存在的数据。本工作中，尝试利用数据科学方法开发用于铝合金设计的机器学习(ML)模型。还开发了目标优化流程，以利用该 ML 模型，服务于用户体验与实际应用。本文给出并展示了一个成功模型及开源软件。
引用
@article{arxiv.2105.14806,
title = {Aluminium Alloy Design and Discovery using Machine Learning},
author = {J. Mangos and N. Birbilis},
journal= {arXiv preprint arXiv:2105.14806},
year = {2021}
}
备注
Includes links to software. Seeking feedback on work