金属合金材料在田口技术不能判断和指定个体因素对所有操作的影响

金属合金材料在田口技术可用于任何情况下，有检查操作。可检查的操作可以是一个真实的设备测试，数学方程，或计算机模式，可以充分模式的许多产量或操作的答复。金属合金材料实验完成后，应指定DOE中最合适的参数配置。为了检查结果，在田口技术中，信噪比(S/N ratio)是一种性能计算，用于选择可以处理噪声并考虑平均和可变性的检查水平，作为性能标准。作为最后一步，金属合金材料使用对检查变量的最佳预测水平进行实验验证。我们可以说田口方法是一种强大的工具，可以同时提供质量和成本的改进。

金属合金材料在田口技术不能判断和指定个体因素对所有操作的影响，而个体因素的重要程度和贡献可以通过方差分析很好地确定。方差分析是一种统计工具，用来指明两个或多个数据组之间的差异或相似度。方差分析正式帮助找到所有主要变量的意义，通过比较均方与测试错误的计算在一个特定的置信类。实验的目的是找到尽可能减少质量偏差的方法。这可以通过识别那些在性能特征中起重要作用的参数来达到。

金属合金材料从理论上研究了温度、时间以及镁和铜的加入对Al/TiC润湿行为的影响。训练集和测试集的R值分别为0.911和0.903。公式是显式的。该模型与试验结果吻合较好，可用于研究Al/TiC材料的润湿行为。灵敏度分析显示输入参数对输出的贡献如图5所示。金属合金材料在输入参数中，时间和温度对TiC体系润湿性有较强的影响。搅拌摩擦工艺(FSP)参数和增强材料对6061-T6基复合材料磨损性能的影响。

金属合金材料采用不同的神经元数来确定系统的最优结构。系统参数影响学习速率，进而影响预测速率。通过MSE、MAE和R值得到17个神经元。训练集和测试集的R2值分别为0.998和0.995，都比较高。所研究的AMCs的灵敏度分析如图6所示。加载载荷的变化会影响复合材料的磨损体积损失。外加载荷增加了复合材料的磨损。