Machine Learning Aided Prediction and Design for the Mechanical Properties of Magnesium Alloys

Shuya Dong; Yingying Wang; Jinya Li; Yuanyuan Li; Li Wang; Jinglai Zhang

doi:10.1007/s12540-023-01531-6

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자료유형: 학술저널

저자정보: Shuya Dong (Henan University) Yingying Wang (Henan University) Jinya Li (Henan University) Yuanyuan Li (Henan University) Li Wang (Henan University) Jinglai Zhang (Henan University)

저널정보: 대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.30 No.3

발행연도: 2024.3

수록면: 593 - 606 (14page)

DOI: 10.1007/s12540-023-01531-6

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Magnesium (Mg) alloy is an extremely excellent structural material, and the improvement of its mechanical properties hasattracted extensive attention. However, there is still lack of a systematical study that considers various types of Mg alloysand versatile mechanical performance. In this paper, extensive and in-depth machine learning (ML) research is carried outon the four mechanical properties of Mg alloys, including ultimate tensile strength (UTS), elongation (EL), yield strength(YS) and hardness (HV). By collecting experimental data in the published literatures, the mechanical properties database ofMg alloy was established. The experimental parameters, basic properties and thermodynamic parameters of alloys are usedas descriptors to construct the ML models thus predicting the four mechanical properties of Mg alloys. In the total datasetand the cast and extrusion subsets, the optimum prediction models for UTS, YS, and HV achieved high accuracy, with thevalues of coefficients of determination above 0.8 and a maximum value of 0.93 in the test set, although the prediction modelof EL was not satisfactory. In addition, the machine learning model is interpreted by using the Shapley additive explanations(SHAP) model, and the critical values of important descriptors affecting the mechanical properties are obtained, especiallythe range of feature values that can improve YS and EL at the same time, which is of great significance for the developmentof the mechanical properties in the design of high-performance Mg alloys.

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