Title

INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL APLICADA À PREVISÃO DE DUREZA DE LIGAS DE ALTA ENTROPIA FE-NI-CR-CO-AL-CU-MN-MO-TI

ARTIFICIAL INTELLIGENCE APPLIED TO HARDNESS PREDICTION FE-NI-CR-CO-AL-CU-MN-MO-TI HIGH ENTROPY ALLOYS

Authorship

Marques, Pedro Enrique Monforte Brandao

DOI

10.5151/2594-5327-34290

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Abstract

AS LIGAS DE ALTA ENTROPIA (HEA) SÃO MATERIAIS AVANÇADOS DEFINIDOS POR UMA ELEVADA ENTROPIA CONFIGURACIONAL COM EXCELENTES PROPRIEDADES MECÂNICAS. PARA ESTUDAR O EFEITO DE DIFERENTES MISTURAS DE ELEMENTOS NESSAS PROPRIEDADES, DIVERSOS MÉTODOS COMPUTACIONAIS VÊM SENDO EXPLORADOS NOS ÚLTIMOS ANOS. NESTE TRABALHO, É PROPOSTO UM MODELO DE REGRESSÃO POR APRENDIZADO DE MÁQUINA CAPAZ DE PREVER A DUREZA DE HEA QUE CONTENHAM OS ELEMENTOS FE-NI-CR-CO-AL-CU-MO-TI-MN-V A PARTIR DE SUA COMPOSIÇÃO QUÍMICA. PARA ISSO, O MODELO FOI TREINADO UTILIZANDO A REGRESSÃO POR PROCESSO GAUSSIANO (GPR), A PARTIR DE UM BANCO DE DADOS DA LITERATURA, TENDO SEU DESEMPENHO AVALIADO E DEPOIS COMPARADO COM VALORES DE OUTROS ESTUDOS DA ÁREA.

 

HIGH ENTROPY ALLOYS (HEA) ARE ADVANCED MATERIALS DEFINED BY HIGH MIXING ENTROPY WITH EXCELLENT MECHANICAL PROPERTIES. TO STUDY THE EFFECT OF DIFFERENT MIXTURES OF ELEMENTS ON THESE PROPERTIES, SEVERAL COMPUTATIONAL METHODS HAVE BEEN EXPLORED IN RECENT YEARS. IN THIS WORK, A MACHINE LEARNING REGRESSION MODEL CAPABLE OF PREDICTING THE HARDNESS OF HEA CONTAINING THE FE-NI-CR-CO-AL-CU-MO-TI-MN-V ELEMENTS FROM THEIR CHEMICAL COMPOSITION IS PROPOSED. THE MODEL WAS TRAINED USING GAUSSIAN PROCESS REGRESSION (GPR), FROM A LITERATURE DATABASE, HAVING ITS PERFORMANCE EVALUATED AND THEN COMPARED WITH VALUES FROM OTHER STUDIES IN THE AREA.

Keywords

Ligas de alta entropia, Inteligência artificial, aprendizado de máquina.

High entropy alloys, Artificial intelligence, Machine learning