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자료유형
학술저널
저자정보
마은호 (서울과학기술대학교) 박수원 (국민대학교) 최현주 (국민대학교) 황병철 (서울과학기술대학교) 변종민 (서울과학기술대학교)
저널정보
한국분말야금학회 한국분말야금학회지 한국분말재료학회지 제30권 제3호
발행연도
2023.6
수록면
217 - 222 (6page)

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Machine learning-based data analysis approaches have been employed to overcome the limitations in accurately analyzing data and to predict the results of the design of Nb-based superalloys. In this study, a database containing the composition of the alloying elements and their room-temperature tensile strengths was prepared based on a previous study. After computing the correlation between the tensile strength at room temperature and the composition, a material science analysis was conducted on the elements with high correlation coefficients. These alloying elements were found to have a significant effect on the variation in the tensile strength of Nb-based alloys at room temperature. Through this process, a model was derived to predict the properties using four machine learning algorithms. The Bayesian ridge regression algorithm proved to be the optimal model when Y, Sc, W, Cr, Mo, Sn, and Ti were used as input features. This study demonstrates the successful application of machine learning techniques to effectively analyze data and predict outcomes, thereby providing valuable insights into the design of Nb-based superalloys.
#Nb-based alloy #Machine learning #Correlation analysis #Tensile strength #Alloy design

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