Modelling of process-microstructure-properties relationships in aluminium components with advanced microstructural characterization and machine learning
Notice bibliographique
Résumé
Modelling of process-microstructure-properties relationships in aluminium components with advanced microstructural characterization and machine learning Microstructural characterization, especially using optical microscopy, has been an important part of process development and process operation of aluminium components during the last decades. At the era of digitalisation and artificial intelligence, manufacturing processes are pushed to move toward a new paradigm where data intelligence and machine learning are fully integrated. This work presents a novel approach for optical microscopy and show how it can be integrated into a digital process data workflow and leveraged to gain critical insight on the process-microstructure-properties relationships with the help of machine learning. High pressure vacuum die casting (HPVDC) of Aural™-2 alloy and cold spray for additive manufacturing (CSAM) of AA6061 alloy, both in a research environment, are taken as example to illustrate the approach. It is demonstrated that with a proper database structure, advanced image analysis methods and a custom easy-to-use machine learning tool, it is possible to automate and speed-up a large part of the workflow and improve the overall value of the characterization on one hand by gaining insight on the process to microstructure relationships which can help to understand and improve the process and on the other hand, by developing a predictive model for the mechanical properties using the microstructure data as inputs for the model.
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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) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».