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Sensitivity Analysis of the Artificial Neural Network Outputs in Friction Stir Lap Joining of Aluminum to BrassAnálisis de sensibilidad de los resultados de la red neuronal artificial en la unión por solapamiento por fricción de aluminio con latón

Resumen

Las aleaciones Al-Mg y CuZn34 se unieron mediante soldadura por fricción, mientras que la lámina de aleación de aluminio se colocó sobre el CuZn34. Además, se caracterizaron las propiedades mecánicas de cada muestra mediante ensayos de cizallamiento. Se utilizó la microscopía electrónica de barrido (SEM) y el análisis de difracción de rayos X para sondear las composiciones químicas. Se desarrolló un modelo de red neuronal artificial para simular la correlación entre los parámetros de la soldadura por fricción (FSLW) y las propiedades mecánicas. Posteriormente, se realizó un análisis de sensibilidad para investigar el efecto de cada parámetro de entrada en la salida en términos de magnitud y dirección. Se compararon cuatro métodos, a saber, el método "PaD", el método "Weights", el método "Profile" y el método "backward stepwise", que pueden dar la contribución relativa y/o el perfil de contribución de los factores de entrada. El método PaD, que ofrece los resultados más completos, resultó ser el más útil, seguido del método Profile, que ofrece el perfil de contribución de las variables de entrada.

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