Machine Learning Offers No Advantage over the Garofalo–Arrhenius Model for Peak Flow Stress Prediction in Hot Torsion of AA6061-T6: A Single-Source Benchmarking Study
Questo studio dimostra che per dataset di torsione a caldo di AA6061-T6 piccoli, ben caratterizzati e a sorgente singola, il modello costitutivo classico di Garofalo–Arrhenius offre prestazioni altrettanto accurate e risulta statisticamente indistinguibile da regressori avanzati basati sull'apprendimento automatico, sfidando le affermazioni sulla superiorità dell'ML in tali contesti.