ENHANCING WELDING QUALITY THROUGH PREDICTIVE MODELLING — INSIGHTS FROM MACHINE LEARNING TECHNIQUES
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27230%2F25%3A10256120" target="_blank" >RIV/61989100:27230/25:10256120 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
<a href="https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001372371000001" target="_blank" >https://www.webofscience.com/wos/woscc/full-record/WOS:001372371000001</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.17973/MMSJ.2024_12_2024124" target="_blank" >10.17973/MMSJ.2024_12_2024124</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
ENHANCING WELDING QUALITY THROUGH PREDICTIVE MODELLING — INSIGHTS FROM MACHINE LEARNING TECHNIQUES
Popis výsledku v původním jazyce
In this work, the application of various machine learning (ML) algorithms for predicting tensile strength based on welding parameters in AA2014-T6 aluminium alloy joints is studied. Six ML models namely linear regression, AdaBoost regression, random forest regression, support vector regression (SVR), multi-layer perceptron regression and gaussian process regression (GPR) are considered. The comprehensive analysis revealed that SVR exhibited superior generalization capabilities on unseen data, achieving an R2 of 0.89 and a low RMSE of 15.64. In contrast, GPR, despite its high training accuracy, showed significant overfitting. This work highlights the potential of ML in optimizing welding parameters and highlights the importance of model selection and tuning to prevent overfitting and ensure reliable predictions.
Název v anglickém jazyce
ENHANCING WELDING QUALITY THROUGH PREDICTIVE MODELLING — INSIGHTS FROM MACHINE LEARNING TECHNIQUES
Popis výsledku anglicky
In this work, the application of various machine learning (ML) algorithms for predicting tensile strength based on welding parameters in AA2014-T6 aluminium alloy joints is studied. Six ML models namely linear regression, AdaBoost regression, random forest regression, support vector regression (SVR), multi-layer perceptron regression and gaussian process regression (GPR) are considered. The comprehensive analysis revealed that SVR exhibited superior generalization capabilities on unseen data, achieving an R2 of 0.89 and a low RMSE of 15.64. In contrast, GPR, despite its high training accuracy, showed significant overfitting. This work highlights the potential of ML in optimizing welding parameters and highlights the importance of model selection and tuning to prevent overfitting and ensure reliable predictions.
Klasifikace
Druh
J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science
CEP obor
—
OECD FORD obor
20300 - Mechanical engineering
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2025
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název periodika
MM Science Journal
ISSN
1803-1269
e-ISSN
1805-0476
Svazek periodika
2024
Číslo periodika v rámci svazku
December
Stát vydavatele periodika
CZ - Česká republika
Počet stran výsledku
6
Strana od-do
7897-7902
Kód UT WoS článku
001372371000001
EID výsledku v databázi Scopus
2-s2.0-85212482418