铝合金材料和复合金材料的极限拉伸强度

铝合金材料设计这种系统预测或优化方法需要大量昂贵的实验数据集。这里我们描述了在缺乏实验数据的情况下发现材料参数的方法。实际上，这种算法策略从“学习”能力开始，并从其经验中加速进化过程。对几个问题进行了测试，结果表明该算法与标准算法的效率和可重现性相匹配，且通常优于标准算法。这些方法在一系列问题上的成功在于在缺乏实验数据的情况下加速材料设计。除了实验，铝合金材料在人工智能(AI)建模是解决系统细节和简化生活的最重要的方法之一。人工智能的目的是利用知识获得高效的结果并使之成为现实。

铝合金材料材料解决复杂问题最常用的人工智能技术是基于自适应网络的模糊推理系统(ANFIS)、田口和人工神经网络(ANN)，这些系统也被称为软计算方法。软计算技术的使用是与预测参数的统计方法相关的强大建模技术。在过去的几十年里，对铝合金材料科学不同领域建模技术的兴趣已经增加了。它的目的是利用人类的直觉、思维和决策能力找到性能更好的最优解决方案，用简单、低成本的解决方案消除不确定性，解决复杂和困难的问题。在我们之前的工作中，分别利用ANN、Taguchi、ANOVA和ANFIS开发了新的铝合金和复合金材料的极限拉伸强度(UTS)、润湿性、临界角、磨损性能和生产金属的焊接性能的公式。

铝合金材料为人工智能在科学领域被定义为计算机或计算机辅助机器执行与高级逻辑过程相关的任务的能力，如人类品质、寻找解决方案、理解、理解、归纳和学习过去的经验。学习能力是人工智能逻辑的基础。人工智能的最大贡献将是实现他们非常快地学会的最正确的方式。铝合金材料在人工智能技术包括专家系统、模糊逻辑人工、神经网络、机器学习和遗传算法。ann是一种计算机软件，它的基本功能是通过模仿人类大脑的学习路径，从大脑收集的数据中生成新数据。人工神经网络是模拟生物神经网络的合成结构。人工神经网络;受人类大脑的启发，它已经成为学习过程的数学模型的结果。