鋁合金材料設計這種系統預測或優化方法需要大量昂貴的實驗數據集。這里我們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”能力開始，并從其經驗中加速進化過程。對幾個問題進行了測試，結果表明該算法與標準算法的效率和可重現性相匹配，且通常優于標準算法。這些方法在一系列問題上的成功在于在缺乏實驗數據的情況下加速材料設計。除了實驗，鋁合金材料在人工智能(AI)建模是解決系統細節和簡化生活的最重要的方法之一。人工智能的目的是利用知識獲得高效的結果并使之成為現實。

鋁合金材料材料解決復雜問題最常用的人工智能技術是基于自適應網絡的模糊推理系統(ANFIS)、田口和人工神經網絡(ANN)，這些系統也被稱為軟計算方法。軟計算技術的使用是與預測參數的統計方法相關的強大建模技術。在過去的幾十年里，對鋁合金材料科學不同領域建模技術的興趣已經增加了。它的目的是利用人類的直覺、思維和決策能力找到性能更好的最優解決方案，用簡單、低成本的解決方案消除不確定性，解決復雜和困難的問題。在我們之前的工作中，分別利用ANN、Taguchi、ANOVA和ANFIS開發了新的鋁合金和復合金材料的極限拉伸強度(UTS)、潤濕性、臨界角、磨損性能和生產金屬的焊接性能的公式。

鋁合金材料為人工智能在科學領域被定義為計算機或計算機輔助機器執行與高級邏輯過程相關的任務的能力，如人類品質、尋找解決方案、理解、理解、歸納和學習過去的經驗。學習能力是人工智能邏輯的基礎。人工智能的最大貢獻將是實現他們非常快地學會的最正確的方式。鋁合金材料在人工智能技術包括專家系統、模糊邏輯人工、神經網絡、機器學習和遺傳算法。ann是一種計算機軟件，它的基本功能是通過模仿人類大腦的學習路徑，從大腦收集的數據中生成新數據。人工神經網絡是模擬生物神經網絡的合成結構。人工神經網絡;受人類大腦的啟發，它已經成為學習過程的數學模型的結果。