Advanced manufacturing techniques have enabled the production of materials with state-of-the-art properties. In many cases however, the development of physics-based models of these techniques lags behind their use in the lab. This means that designing and running experiments proceeds largely via trial and error. This is sub-optimal since experiments are cost-, time-, and labor-intensive. In this work we propose a machine learning framework, differential property classification (DPC), which enables an experimenter to leverage machine learning's unparalleled pattern matching capability to pursue data-driven experimental design. DPC takes two possible experiment parameter sets and outputs a prediction of which will produce a material with a more desirable property specified by the operator. We demonstrate the success of DPC on AA7075 tube manufacturing process and mechanical property data using shear assisted processing and extrusion (ShAPE), a solid phase processing technology. We show that by focusing on the experimenter's need to choose between multiple candidate experimental parameters, we can reframe the challenging regression task of predicting material properties from processing parameters, into a classification task on which machine learning models can achieve good performance.


翻译:先进的制造技术使得能够生产具有最先进特性的材料。 但是,在许多情况下,这些技术的物理模型的开发落后于实验室中的使用。这意味着实验的设计和运行主要通过试验和错误进行。这是次最佳的,因为实验是成本、时间和劳力密集型的。在这项工作中,我们提出了一个机器学习框架,即差异财产分类(DPC),使实验者能够利用机器学习的无与伦比的模型匹配能力来进行数据驱动的实验设计。DPC采用两种可能的实验参数和产出,预测将产生一种具有操作者所指定的更可取特性的材料。我们展示了DPC在AAA7075管制造过程和机械财产数据上的成功,这是使用一个实实在在的加工和挤压技术(SHAPE),我们证明,通过侧重于实验者需要选择多个候选实验参数,我们可以重新界定从处理参数中预测材料特性的具有挑战性的回归任务,而机器学习模型能够取得良好性能的分类任务。

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机器学习(Machine Learning)是一个研究计算学习方法的国际论坛。该杂志发表文章,报告广泛的学习方法应用于各种学习问题的实质性结果。该杂志的特色论文描述研究的问题和方法,应用研究和研究方法的问题。有关学习问题或方法的论文通过实证研究、理论分析或与心理现象的比较提供了坚实的支持。应用论文展示了如何应用学习方法来解决重要的应用问题。研究方法论文改进了机器学习的研究方法。所有的论文都以其他研究人员可以验证或复制的方式描述了支持证据。论文还详细说明了学习的组成部分,并讨论了关于知识表示和性能任务的假设。 官网地址:http://dblp.uni-trier.de/db/journals/ml/
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