Machine Learning for the Prediction of Edge Cracking in Sheet Metal Forming Processes
- MACHINE LEARNING FOR THE PREDICTION OF EDGE CRACKING IN SHEET METAL FORMING PROCESSES -
Le chapitre "Machine Learning for the Prediction of Edge Cracking in Sheet Metal Forming Processes" est issu du projet SAFEFORMING, mené par Toolpresse entre 2017 et 2020.
- Le livre "Machine Learning and Artificial Intelligence with Industrial Applications" a été publié cette année et consiste en un recueil d'informations et d'études de cas qui offrent une vue d'ensemble sur l'apprentissage par ordinateur et l'intelligence artificielle et leurs applications industrielles.
- Le chapitre "Machine Learning for the Prediction of Edge Cracking in Sheet Metal Forming Processes" est issu du projet SAFEFORMING, mené par Toolpresse entre 2017 et 2020.
- L'objectif du projet était d'évaluer les performances de plusieurs algorithmes d'apprentissage informatique dans la prédiction des défauts dans le processus d'emboutissage du métal, à savoir l'apparition de fissures.
- Sept classificateurs uniques différents et deux types de modèles d'ensemble (vote majoritaire et empilement) ont été utilisés pour faire des prédictions, sur la base d'un ensemble de données généré à partir des résultats de deux types d'essais mécaniques : l'essai de traction uniaxiale et l'expansion du trou. L'évaluation des performances était basée sur quatre mesures : l'exactitude, le rappel, la précision et le score F, le score F étant considéré comme le plus pertinent. Les meilleures performances ont été réalisées par les modèles de vote à la majorité d'ensemble. La courbe ROC d'un modèle majoritaire a également été évaluée afin de confirmer les capacités prédictives du modèle. Dans l'ensemble, les algorithmes ML sont capables de prédire de manière satisfaisante l'apparition de fissures.
20/04/2022