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학술저널
저자정보
Untung Rahardja (University of Raharja) Arif Sari (Girne American University) Ali H. Alsalamy (Imam Ja’afar Al‐Sadiq University) Shavan Askar (Erbil Polytechnic University) Ahmed Hussien Radie Alawadi (The Islamic University) Barno Abdullaeva (Tashkent State Pedagogical University)
저널정보
대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.30 No.3
발행연도
2024.3
수록면
745 - 755 (11page)
DOI
10.1007/s12540-023-01538-z

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In this work, a machine learning (ML) model, optimized by genetic algorithm, was established to predict and characterize thetribological behavior of CuZr metallic glasses (MGs). By optimizing initial weight and bias coefficients through the geneticalgorithm, the convergence of training process is expedited while keeping high performance of ML model. In the present study,the initial dataset was obtained through the molecular dynamics (MD) simulation of nanoscratching with a broad range of processingparameters and CuZr alloying compositions. The structural features of MGs along with the nanoscratching parameterswere selected as the inputs while the pile-up index (Pi) and coefficient of friction (COF) were the targets. The results indicatethat the Pi (COF) targets can be predicted with determination coefficient and mean absolute percentage error of 0.95 (0.97)and 3.3% (2.9%), respectively. Moreover, it is found that the Pi output strongly depends on the structural input features, whileCOF target is significantly affected by the processing input features. The ML model is also able to identify CuZr MGs withvarious alloying compositions but the same tribological behavior, facilitating the materials design with preferred properties.

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