Predicting Intergranular Corrosion Penetration Depth in Accelerated Testing using Machine Learning
Cet article présente un cadre d'apprentissage automatique probabiliste entraîné sur 128 résultats expérimentaux pour prédire avec précision la profondeur de pénétration de la corrosion intergranulaire dans les alliages de la série Al 6000 en fonction de leur composition et de leurs paramètres de fabrication, l'efficacité du modèle étant validée par des prédictions réussies sur six alliages inédits.