Predicting Intergranular Corrosion Penetration Depth in Accelerated Testing using Machine Learning
Este artigo apresenta uma estrutura de aprendizado de máquina probabilístico treinada em 128 resultados experimentais para prever com precisão a profundidade de penetração da corrosão intergranular em ligas da série Al 6000 com base em sua composição e parâmetros de fabricação, com a eficácia do modelo validada por meio de previsões bem-sucedidas em seis ligas não vistas.