Deep Learning-Assisted Multi-Objective Optimization and Microstructure Property Correlation in Rotary Friction Welding of Dissimilar AA1100–AA2014 Aluminium Alloys
본 연구는 하이브리드 딥러닝 및 NSGA-II 최적화 프레임워크를 활용하여 이종 AA1100–AA2014 알루미늄 접합부의 기계적 특성과 미세 구조 품질을 향상시켰으며, 높은 예측 정확도와 함께 최대 142 MPa의 인장 강도를 달성하였다.