Modeling the Effects of Cu Content and Deformation Variables on the High-Temperature Flow Behavior of Dilute Al-Fe-Si Alloys Using an Artificial Neural Network
Notice bibliographique
Résumé
The hot deformation behavior of Al-0.12Fe-0.1Si alloys with varied amounts of Cu (0.002–0.31 wt %) was investigated by uniaxial compression tests conducted at different temperatures (400 °C–550 °C) and strain rates (0.01–10 s−1). The results demonstrated that flow stress decreased with increasing deformation temperature and decreasing strain rate, while flow stress increased with increasing Cu content for all deformation conditions studied due to the solute drag effect. Based on the experimental data, an artificial neural network (ANN) model was developed to study the relationship between chemical composition, deformation variables and high-temperature flow behavior. A three-layer feed-forward back-propagation artificial neural network with 20 neurons in a hidden layer was established in this study. The input parameters were Cu content, temperature, strain rate and strain, while the flow stress was the output. The performance of the proposed model was evaluated using the K-fold cross-validation method. The results showed excellent generalization capability of the developed model. Sensitivity analysis indicated that the strain rate is the most important parameter, while the Cu content exhibited a modest but significant influence on the flow stress.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».