Effect of Training Data Ratio and Normalizing on Fatigue Lifetime Prediction of Aluminum Alloys with Machine Learning
Publish Year: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: English
View: 18
This Paper With 10 Page And PDF Format Ready To Download
- Certificate
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJE-37-7_009
تاریخ نمایه سازی: 9 اردیبهشت 1403
Abstract:
It is critical to evaluate the estimation of the fatigue lifetimes for the piston aluminum alloys, particularly in the automotive industry. This paper investigates the effect of different normalization methods on the performance of the fatigue lifetime estimation using Extreme Gradient Boosting (XGBoost), as a supervised machine learning method. For this purpose, the dataset used in this study includes various physical and experimental inputs related to an aluminum alloy and the corresponding fatigue lifetime outputs. Furthermore, before fitting the XGBoost model, different fatigue lifetime preprocessing methods were utilized and evaluated using metrics such as Root Mean Square Error (RMSE), Determination Coefficient (R۲), and Scatter Band (SB). The results indicate that modeling fatigue lifetime with logarithmic values as a preprocessing method excels when XGBoost is trained with ۱۰۰% of the data. However, other normalization methods demonstrate superior accuracy in estimating test data with a ۲۰% test and ۸۰% train set split.
Keywords:
Authors
مراجع و منابع این Paper:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این Paper را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود Paper لینک شده اند :