Predicting Intergranular Corrosion Penetration Depth in Accelerated Testing using Machine Learning
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم الآلي الاحتمالي تم تدريبه على 128 نتيجة تجريبية للتنبؤ بدقة بعمق تغلغل التآكل بين الحبيبات في سبائك سلسلة الألومنيوم 6000 بناءً على تركيبها ومعايير تصنيعها، مع التحقق من فعالية النموذج من خلال تنبؤات ناجحة لست سبائك غير مرئية.