AI na Matatizo Magumu ya Ulimwengu · Kemia na vifaa · arXiv · 2026-10-20
Upunguzaji Bora wa Data wa Athari ya Ukubwa wa Mkato katika Vyuma kwa Kutumia Ujifunzaji wa Mashine na Mtandao wa Neva Unaobanwa na Fizikia
Kichwa asilia: Data-Efficient Indentation Size Effect Mitigation in Steels Using Machine Learning and a Physics-Constrained Neural Network
Uchongaji wa nano wa kina kifupi hukadiria ugumu kupita kiasi kwa sababu ya athari ya ukubwa wa mchongo, jambo ambalo ni tatizo kwa tabaka nyembamba na ujazo mdogo. Waandishi walifunza miundo saba kwa michongo kutoka vyuma vitatu ili kutabiri ugumu rejeleo wa mzigo mkubwa kutoka mchongo mmoja mfupi. Kwa chuma ambacho hakijaonekana awali, regression ya ridge na mitandao ya neva yenye vikwazo vya kifizikia ilifikia MAPE ya 3.7–4.8%, huku Random Forest na XGBoost zikihamisha vibaya zaidi, kwa 10.2% na 8.5%.