כדי לקבל הבנה מקיפה יותר ולהעריךאלומיניום קצףperformance.researchers הציגו מדדי אפיון שונים. עם זאת, ההבנה הנוכחית של המשמעות של אינדיקטורים אלה בניתוח ביצועי אלומיניום קצף מוגבלת. מחקר זה משתמש בשיטת Generalized Regression Neural Network (GRNN) כדי לבסס מודל המקשר בין נתוני אפיון המיקרו-מבנה של אלומיניום לקצף עם התכונות המכניות שלו. באמצעות מודל CRNN, החוקרים חילצו ארבע מהתכונות המכריעות ביותר ואת ערכי המשקל התואמים להן ממאפייני 13 הנקבוביות של אלומיניום קצף. לאחר מכן, נוסחת אפיון חדשה, הנקראת "Wang equivalent porosity" (WEP), פותחה על ידי שימוש במשקלים שיוריים שהוקצו למשקולות התכונות, והתקבלו ארבעה מקדמי פרמטרים. נוסחה זו שואפת לייצג את הקשר בין התכונות המיקרו-מבניות של אלומיניום קצף לבין הביצועים המכניים שלו, יתר על כן, החוקרים ביצעו אימות מודל באמצעות נתוני דחיסה מ-11 סטים שלאלומיניום קצף. תוצאות האימות הראו שבין 11 מערכי נתונים אלומיניום קצף אלו. נוסחת Gibson-Ashby הניבה תוצאות חריגות בשני מקרים, בעוד ש-WEP הפגין יציבות יוצאת דופן ללא חריגות. בהשוואה לנוסחת גיבסון-אשבי, WEP הפגין דיוק של 18.18% שיפור בהערכה.

אלומיניום מוקצף, המורכב ממתכת אלומיניום או מסגסוגות שלו, מאופיין באופיו הנקבובי במספר חללים ומבנה דמוי חלת דבש. פיתוח שיטות מדויקות ומקיפות להערכת ביצועים נדרש בדחיפות כדי לשפר את השימוש באלומיניום קצף.

הנוסחה של גיבסון-אשבי ונוסחת האנסן, שהוצגו על ידי גיבסון ואשבי, מחזיקים בחשיבות כמשוואות מסורתיות לתיאור החומרים המכניים המאפיינים של נקבוביים.אלומיניום קצףמציג מיקרו-מבנים מגוונים ומושפע מגורמים מבניים שונים, כגון נקבוביות, גודל נקבוביות וחלוקת נקבוביות. רוב היחסים המכוננים הקונבנציונליים הללו הם מודלים פנומנולוגיים מקרוסקופיים שאינם מסבירים את ההשפעה של מבני נקבוביות. יתר על כן, לאלומיניום קצף עשויות להיות דרישות ביצועים שונות בתרחישי יישום שונים. כתוצאה מכך, יש להתאים את שיטות ההערכה כדי לעמוד בדרישות היישום הספציפיות. בנוסף, תחום האלומיניום הקצף חסר שיטות בדיקה ופרמטרים סטנדרטיים של ביצועים, מה שמוביל לאתגרים ואימות ממצאים על פני מחקרים השוואה שונים. לסיכום, שיטות מסורתיות נכשלות כדי לבסס מתאם בין התכונות המיקרו-סטרוקטורליות של אלומיניום קצף לבין המאפיינים המכניים שלו או למודל ולחזות במדויק את התכונות המכניות של אלומיניום קצף בתוך מרחב פרמטרים. הסתמכות אך ורק על פרספקטיבה מקרוסקופית להערכת התכונות המכניות של אלומיניום קצף כבר לא עונה על דרישות עיצוב הביצועים העכשוויים. הקמת קשר מיפוי ביןאלומיניום קצףפרמטרים מבניים ומאפיינים המכניים הם עניין דחוף ומכריע.

במחקר זה, הוצע פרמטר אפיון חדש הנקרא נקבוביות שווה לייצג את הקשר בין התכונות המיקרו-סטרוקטורליות והביצועים של אלומיניום קצף. פרמטר זה נגזר מההתפלגות המשוקללת של תכונות כגון נקבוביות, גודל נקבוביות ממוצע ומעגליות של אלומיניום קצף. באמצעות אימות ניסיוני על דגימות אלומיניום קצף, הוכח כי הנקבוביות המקבילה, כפרמטר אפיון חדש, מספקת מדד מדויק יותר השתקפות של ביצועי אלומיניום קצף.

במחקר זה, אנו מאמצים גישה בין-תחומית על ידי שילוב של מדעי החומרים עם למידת מכונה. טכניקות למידת מכונה, כגון בחירת תכונה, ניתוח משקל תכונה והקצאת משקל שיורי, משולבות כדי לקבוע נוסחה לנקבוביות שווה. הדגמנו את הדיוק של נקבוביות שוות ערך כפרמטר אפיון חדש באמצעות אימות של חמש ערכות דגימות, המספקות השתקפות מדויקת של ביצועי אלומיניום קצף. אנו מספקים שיטה מדויקת יותר להערכת וניתוח המאפיינים המכניים של החומר, ומציעים הפניות חשובות לקבלת החלטות וניתוח. המחקר עולה בקנה אחד עם ההתקדמות המהירה בטכנולוגיות ביג דאטה ובינה מלאכותית על ידי מיזוג מחקר חומרים מונעי נתונים עם מחקר אלומיניום קצף. אנו מציגים דפוסים ושיטות חדשות, המציעים נקודת מבט רעננה על אפיון וניתוח הביצועים של אלומיניום קצף.