უფრო სრულყოფილი გაგებისა და შეფასებისთვისქაფი ალუმინისშესრულება.მკვლევარებმა დანერგეს სხვადასხვა დახასიათების ინდიკატორები. თუმცა, ამ ინდიკატორების მნიშვნელობის ამჟამინდელი გაგება ქაფიანი ალუმინის მუშაობის ანალიზში შეზღუდულია. ეს კვლევა იყენებს გენერალიზებული რეგრესიის ნერვული ქსელის (GRNN) მეთოდს, რათა შეიქმნას მოდელი, რომელიც აკავშირებს ალუმინის მიკროსტრუქტურის დახასიათების მონაცემებს მის მექანიკურ თვისებებთან. CRNN მოდელის საშუალებით მკვლევარებმა ამოიღეს ოთხი ყველაზე მნიშვნელოვანი მახასიათებელი და მათი შესაბამისი წონის მნიშვნელობები ქაფიანი ალუმინის 13 ფორების მახასიათებლიდან. შემდგომში, ახალი დახასიათების ფორმულა, სახელწოდებით "Wang-ის ეკვივალენტური ფორიანობა" (WEP), შემუშავდა მახასიათებლებისთვის მინიჭებული ნარჩენი წონების გამოყენებით და მიიღეს ოთხი პარამეტრის კოეფიციენტი. ეს ფორმულა მიზნად ისახავს წარმოადგინოს კავშირი ქაფიანი ალუმინის მიკროსტრუქტურულ მახასიათებლებსა და მის მექანიკურ შესრულებას შორის. გარდა ამისა, მკვლევარებმა ჩაატარეს მოდელის გადამოწმება შეკუმშვის მონაცემების გამოყენებით 11 კომპლექტიდან.ქაფი ალუმინის. ვალიდაციის შედეგებმა აჩვენა, რომ ამ 11 ქაფის ალუმინის მონაცემთა ნაკრებიდან. გიბსონ-ეშბის ფორმულამ გამოიღო ანომალიური შედეგები ორ შემთხვევაში, ხოლო WEP-მა აჩვენა განსაკუთრებული სტაბილურობა ყოველგვარი ანომალიების გარეშე. გიბსონ-ეშბის ფორმულასთან შედარებით, WEP-მა აჩვენა 18,18%-იანი გაუმჯობესების გადაფასების სიზუსტე.

ქაფიანი ალუმინი, რომელიც შედგება ალუმინის მეტალის ან მისი შენადნობებისგან, ხასიათდება თავისი ფოროვანი ბუნებით მრავალრიცხოვანი სიცარიელეებით და თაფლისებრი სტრუქტურით. ზუსტი და ყოვლისმომცველი შესრულების შეფასების მეთოდების შემუშავება სასწრაფოდ საჭიროა ქაფიანი ალუმინის გამოყენების გასაუმჯობესებლად.

გიბსონ-ეშბის ფორმულა და ჰანსენის ფორმულა, რომელიც შემოიღეს გიბსონმა და ეშბიმ, აქვთ მნიშვნელობა, როგორც ტრადიციული განტოლებები ფოროვანი მასალების მექანიკური მახასიათებლების აღწერისთვის.ქაფი ალუმინისაჩვენებს მრავალფეროვან მიკროსტრუქტურებს და გავლენას ახდენს სხვადასხვა სტრუქტურული ფაქტორებით, როგორიცაა ფორიანობა, ფორების ზომა და ფორების განაწილება. ამ ჩვეულებრივი კონსტიტუციური ურთიერთობების უმეტესობა არის მაკროსკოპული ფენომენოლოგიური მოდელები, რომლებიც არ ითვალისწინებენ ფორების სტრუქტურების გავლენას. გარდა ამისა, ქაფის ალუმინს შეიძლება ჰქონდეს მკაფიო შესრულების მოთხოვნები განაცხადის სხვადასხვა სცენარში. შესაბამისად, შეფასების მეთოდები უნდა იყოს მორგებული კონკრეტული განაცხადის მოთხოვნების დასაკმაყოფილებლად. გარდა ამისა, ქაფის ალუმინის ველს აკლია ტესტირების სტანდარტიზებული მეთოდები და შესრულების პარამეტრები, რაც იწვევს გამოწვევებსა და დასკვნების დადასტურებას სხვადასხვა შედარების კვლევებში. მოკლედ, ტრადიციული მეთოდები ვერ ახერხებს კორელაციას ქაფის ალუმინის მიკროსტრუქტურულ მახასიათებლებსა და მის მექანიკურ მახასიათებლებს შორის ან ქაფის ალუმინის მექანიკური თვისებების ზუსტად მოდელირებასა და პროგნოზირებას პარამეტრულ სივრცეში. ქაფის ალუმინის მექანიკური თვისებების შესაფასებლად მხოლოდ მაკროსკოპულ პერსპექტივაზე დაყრდნობა აღარ აკმაყოფილებს შესრულების დიზაინის თანამედროვე მოთხოვნებს. შორის რუკების ურთიერთობის დამყარებაქაფი ალუმინისსტრუქტურული პარამეტრები და მისი მექანიკური მახასიათებლები აქტუალური და გადამწყვეტი საკითხია.

ამ კვლევაში შემოთავაზებული იყო დამახასიათებელი ახალი პარამეტრი, სახელწოდებით ექვივალენტური ფორიანობა, რომელიც წარმოადგენდა კავშირის მიკროსტრუქტურულ მახასიათებლებსა და ქაფიანი ალუმინის მოქმედებას შორის. ეს პარამეტრი მიღებული იყო ისეთი მახასიათებლების შეწონილი განაწილებიდან, როგორიცაა ფორიანობა, ფორების საშუალო ზომა და ქაფიანი ალუმინის წრიულობა. ქაფის ალუმინის ნიმუშებზე ექსპერიმენტული შემოწმების შედეგად დადასტურდა, რომ ეკვივალენტური ფორიანობა, როგორც ახალი დამახასიათებელი პარამეტრი, უფრო ზუსტს იძლევა. ქაფის ალუმინის მუშაობის ასახვა.

ამ კვლევაში ჩვენ ვიღებთ ინტერდისციპლინურ მიდგომას მასალების მეცნიერების მანქანურ სწავლასთან შერწყმით. მანქანათმცოდნეობის ტექნიკა, როგორიცაა მახასიათებლების შერჩევა, მახასიათებლების წონის ანალიზი და ნარჩენი წონის განაწილება, ინტეგრირებულია ექვივალენტური ფორიანობის აფორმულის შესაქმნელად. ჩვენ ვაჩვენეთ ექვივალენტური ფორიანობის სიზუსტე, როგორც ახალი დამახასიათებელი პარამეტრი, ხუთი ნიმუშის ნაკრების ვალიდაციის გზით, რაც უზრუნველყოფს ქაფის ალუმინის მუშაობის ზუსტ ასახვას. ჩვენ გთავაზობთ უფრო ზუსტ მეთოდს მასალის მექანიკური თვისებების შესაფასებლად და გასაანალიზებლად, გადაწყვეტილების მიღებისა და ანალიზისთვის ღირებულ მითითებებს. კვლევა მჭიდროდ ემთხვევა დიდი მონაცემებისა და ხელოვნური ინტელექტის ტექნოლოგიების სწრაფ წინსვლას მონაცემების საფუძველზე მასალების კვლევის შერწყმით ქაფიანი ალუმინის შესწავლასთან. ჩვენ წარმოგიდგენთ ახალ შაბლონებს და მეთოდებს, გთავაზობთ ახალ პერსპექტივას ქაფიანი ალუმინის მუშაობის დახასიათებასა და ანალიზზე.