鋁基復合材料被廣泛應用于先進制造的各種部件中。研究了鋁基復合材料的力學行為。與非增強鋁相比，增強的機械性能使這些材料在不同工程領域的應用增加。鋁基復合材料與其他復合材料相比，顆粒增強鋁基復合材料在某些方面的應用成本較低，是一種非常有吸引力的材料。這些材料在高溫應用中表現出良好的力學性能是其商業成功的另一個重要因素。

因此，選擇最優的參數和變量水平是很重要的。鋁合金材料廣泛應用于不同工程應用的復雜非線性系統中。這些方法廣泛應用于先進的工程應用，因為它們是各種計算方法的結合。它們還包括過程設計、數值建模、估計和優化，以及控制過程。特征的建模、估計和優化是工程中解決復雜問題的重要組成部分。計算技術的重要優點是在設計和優化生產階段使用的工藝變量時確定的。這些方法對于優化選擇所需參數、將其放入系統、分析結果、數字化生產、最小化電力消耗以及解決過程中的實際問題都是有用的。

鋁合金材料預測或優化方法需要大量的實驗數據集，而產生這些數據集的成本很高。在這里，鋁合金材料描述了在缺乏實驗數據的情況下發現材料參數的方法。實際上，這種算法策略從“學習”的能力開始，并從其經驗中加速進化過程。通過對幾個問題的測試，證明了該算法與標準算法的效率和再現性相匹配，并且通常優于標準算法。鋁合金材料這些方法在一系列問題上的成功是在缺乏實驗數據的情況下加速材料設計。