鋁合金材料設(shè)計這種系統(tǒng)預(yù)測或優(yōu)化方法需要大量昂貴的實驗數(shù)據(jù)集。這里我們描述了在缺乏實驗數(shù)據(jù)的情況下發(fā)現(xiàn)材料參數(shù)的方法。實際上，這種算法策略從“學(xué)習(xí)”能力開始，并從其經(jīng)驗中加速進(jìn)化過程。對幾個問題進(jìn)行了測試，結(jié)果表明該算法與標(biāo)準(zhǔn)算法的效率和可重現(xiàn)性相匹配，且通常優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)算法。這些方法在一系列問題上的成功在于在缺乏實驗數(shù)據(jù)的情況下加速材料設(shè)計。除了實驗，鋁合金材料在人工智能(AI)建模是解決系統(tǒng)細(xì)節(jié)和簡化生活的最重要的方法之一。人工智能的目的是利用知識獲得高效的結(jié)果并使之成為現(xiàn)實。

鋁合金材料材料解決復(fù)雜問題最常用的人工智能技術(shù)是基于自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的模糊推理系統(tǒng)(ANFIS)、田口和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)，這些系統(tǒng)也被稱為軟計算方法。軟計算技術(shù)的使用是與預(yù)測參數(shù)的統(tǒng)計方法相關(guān)的強(qiáng)大建模技術(shù)。在過去的幾十年里，對鋁合金材料科學(xué)不同領(lǐng)域建模技術(shù)的興趣已經(jīng)增加了。它的目的是利用人類的直覺、思維和決策能力找到性能更好的最優(yōu)解決方案，用簡單、低成本的解決方案消除不確定性，解決復(fù)雜和困難的問題。在我們之前的工作中，分別利用ANN、Taguchi、ANOVA和ANFIS開發(fā)了新的鋁合金和復(fù)合金材料的極限拉伸強(qiáng)度(UTS)、潤濕性、臨界角、磨損性能和生產(chǎn)金屬的焊接性能的公式。

鋁合金材料為人工智能在科學(xué)領(lǐng)域被定義為計算機(jī)或計算機(jī)輔助機(jī)器執(zhí)行與高級邏輯過程相關(guān)的任務(wù)的能力，如人類品質(zhì)、尋找解決方案、理解、理解、歸納和學(xué)習(xí)過去的經(jīng)驗。學(xué)習(xí)能力是人工智能邏輯的基礎(chǔ)。人工智能的最大貢獻(xiàn)將是實現(xiàn)他們非常快地學(xué)會的最正確的方式。鋁合金材料在人工智能技術(shù)包括專家系統(tǒng)、模糊邏輯人工、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和遺傳算法。ann是一種計算機(jī)軟件，它的基本功能是通過模仿人類大腦的學(xué)習(xí)路徑，從大腦收集的數(shù)據(jù)中生成新數(shù)據(jù)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的合成結(jié)構(gòu)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);受人類大腦的啟發(fā)，它已經(jīng)成為學(xué)習(xí)過程的數(shù)學(xué)模型的結(jié)果。