Аннотация:
На базе данных из 153 сплавов с использованием подходов машинного обучения была обучена суррогатная модель для прогнозирования деформации до разрушения на сжатия высокоэнтропийных сплавов. В рамках работы оценивалась точность влияния архитектуры полносвязной искусственной нейронной сети (количество скрытых слоев и количество нейронов в скрытых слоях) на точность прогнозирования. Было показано, что с увеличением количества скрытых слоев абсолютная погрешность снижается - от 5,4
