復合金材料是當前市場上非常熱銷的一種新型材料，在很多領域都可以看到復合金材料的使用。對于很多高科技領域來說，復合金材料的使用可以有效的提高科技水平。目前采用人工神經網絡和田口對Al5059/SiC/MoS2復合金材料的工藝參數和實驗變量進行了優化。5個輸入變量和6個輸出變量以及27個數據被用于神經網絡模型的訓練和測試。輸出變量的性能由R2決定:表面粗糙度為98.12%，溫度為98.63%，徑向力為96.98%，進給力為98.54%，材料去除率(MRR)為99.34%，切向力為98.71%。以“越小越好”為設計標準的L27正交設計三層五因素)進行田口設計。

復合金材料使用結果表明，SiC含量為5%、切削速度為40 (1000 rpm)、晶粒尺寸為μm、進給量為200 mm/min、切削深度為0.5 mm時，表面粗糙度的最佳S/N比達到最佳。對于溫度，所有的值是相同的，但切割速度是500 rpm。徑向力、進給力、材料去除率和切向力的最佳值各不相同。復合金材料通過方差分析研究了各工藝變量對質量的顯著性和影響。作者報告了在銑削操作的所有輸入參數中，最佳的重要變量是復合材料中的碳化硅添加量(wt.%)，其次是進料速度、切削深度、切削速度和碳化硅的粒度。

復合金材料采用擠壓法制備了TiC+Al2O3 + Si3N4增強Al2219合金。復合金材料熔體溫度、模具溫度、攪拌速度、進料速度和攪拌時間(min)是不同的。為了優化混合材料的力學性能，采用了anfisi -灰狼優化算法(anfisi - gwo)和anfisi - k -最近鄰算法進行了統計研究。結果表明，復合金材料優化結果預測了獲得高力學性能鋁雜化復合金材料的最合適工藝參數，實驗和優化結果表明了復合金材料與工藝參數的最優組合。