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
본 연구는 작고 잘 규명된 단일 출처의 AA6061-T6 열간 비틀림 데이터셋에 대해 고전적인 Garofalo–Arrhenius 구성 모델이 고급 머신러닝 회귀 모델만큼 정확하게 수행되며 통계적으로 구별 불가능함을 입증함으로써, 이러한 맥락에서의 머신러닝 우월성에 대한 주장에 이의를 제기한다.