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Prediction of corrosion rate for friction stir processed WE43 alloy by combining PSO-based virtual sample generation and machine learning

引用

Journal of Magnesium and Alloys 2024年第4期12卷 1518-1528页

作者： Annayath Maqbool abdul khalad Noor Zaman Khan Department of Mechanical Engineering National Institute of Technology SrinagarJ&K 190006India Department of Mechanical Engineering Indian Institute of TechnologyHyderabadSangareddyTelangana 502284India School of Engineering Deakin UniversityVictoria 3216Australia

The corrosion rate is a crucial factor that impacts the longevity of materials in different *** undergoing friction stir processing(FSP),the refined grain structure leads to a notable decrease in corrosion ***,a better understanding of the correlation between the FSP process parameters and the corrosion rate is still *** current study used machine learning to establish the relationship between the corrosion rate and FSP process parameters(rotational speed,traverse speed,and shoulder diameter)for WE43 *** Taguchi L27 design of experiments was used for the experimental *** addition,synthetic data was generated using particle swarm optimization for virtual sample generation(VSG).The application of VSG has led to an increase in the prediction accuracy of machine learning models.A sensitivity analysis was performed using Shapley Additive Explanations to determine the key factors affecting the corrosion *** shoulder diameter had a significant impact in comparison to the traverse speed.A graphical user interface(GUI)has been created to predict the corrosion rate using the identified *** study focuses on the WE43 alloy,but its findings can also be used to predict the corrosion rate of other magnesium alloys.

关键词： Corrosion rate Friction stir processing Virtual sample generation Particle swarm optimization Machine learning Graphical user interface

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