{rfName}
Ma

Indexado en

Licencia y uso

Icono OpenAccess

Altmetrics

Investigadores/as Institucionales

Moreno Labella, Juan JoseAutor o CoautorGonzalez Fernandez De Castro, MilagrosaAutor (correspondencia)Panizo Laiz, MiguelAutor o CoautorMartín álvarez, YolandaAutor o Coautor

Compartir

28 de agosto de 2025
Publicaciones
>
Artículo
Sí

Machine Learning-Based Prediction of Time Required to Reach the Melting Temperature of Metals in Domestic Microwaves Using Dimensionless Modeling and XGBoost

Publicado en: MATERIALS. 18 (14): 3400- - 2025-07-20 18(14), DOI: 10.3390/ma18143400

Autores:

Labella, JJM; de Castro, MGF; Sevilla, VS; Laiz, MP; Alvarez, YM
[+]

Afiliaciones

Univ Politecn Madrid UPM, Ctr Laser UPM, Madrid 28660, Spain - Autor o Coautor
Univ Politecn Madrid UPM, Escuela Tecn Super Ingn Ind, Steelmaking Teaching Unit, Madrid 28006, Spain - Autor o Coautor

Resumen

A novel and cost-effective methodology is introduced for the precise prediction of the melting time of metals and alloys in a 700 W domestic microwave oven, using a hybrid SiC-graphite susceptor to ensure efficient heating without direct interaction with microwaves. The study includes experimental trials with multiple alloys (Sn-Bi, Zn, Zamak, and Al-Si, among others) and variable masses, whose results made it possible to construct a dimensionless model, trained with XGBoost on easily measurable thermophysical properties (specific heat, density, thermal conductivity, mass, and melting temperature). The model achieves high accuracy, with a relative error below 5%, and metrics of MAE = 4.8 s, RMSE = 6.1 s, and R2 = 0.9996. The generalization of the model to different microwave powers (600-1100 W) is also validated through analytical adjustment, without the need for additional experiments. The proposal is implemented as a Python application with a graphical interface, suitable for any academic or teaching laboratory, and its performance is compared with classical models. This approach effectively contributes to the democratization of thermal testing of metals in educational and research settings with limited resources, providing thermodynamic rigor and advanced artificial intelligence tools.
[+]

Palabras clave

Broad access to scienceBroader access to sciencBroader access to scienceCost effectiveCost effectivenessDimensionless modelsDomestic microwave ovensEducational applicationEducational applicationsLearning systemsMachine learningMachine-learningMelting pointMelting timeMetalsMetals and alloysMicrowavesPredictive modelingPredictive modelsSilicon alloysSilicon carbideSpecific heatThermal conductivityThermal modelingXgboost

Indicios de calidad

Impacto bibliométrico. Análisis de la aportación y canal de difusión

El trabajo ha sido publicado en la revista MATERIALS debido a la progresión y el buen impacto que ha alcanzado en los últimos años, según la agencia WoS (JCR), se ha convertido en una referencia en su campo. En el año de publicación del trabajo, 2025, se encontraba en la posición 25/97, consiguiendo con ello situarse como revista Q2 (Segundo Cuartil), en la categoría Metallurgy & Metallurgical Engineering. Destacable, igualmente, el hecho de que la Revista está posicionada en el Cuartil Q2 para la agencia Scopus (SJR) en la categoría Condensed Matter Physics.

[+]

Impacto y visibilidad social

Desde la dimensión de Influencia o adopción social, y tomando como base las métricas asociadas a las menciones e interacciones proporcionadas por agencias especializadas en el cálculo de las denominadas “Métricas Alternativas o Sociales”, podemos destacar a fecha 2026-04-25:

  • La utilización de esta aportación en marcadores, bifurcaciones de código, añadidos a listas de favoritos para una lectura recurrente, así como visualizaciones generales, indica que alguien está usando la publicación como base de su trabajo actual. Esto puede ser un indicador destacado de futuras citas más formales y académicas. Tal afirmación es avalada por el resultado del indicador “Capture” que arroja un total de: 2 (PlumX).

Con una intencionalidad más de divulgación y orientada a audiencias más generales podemos observar otras puntuaciones más globales como:

    Es fundamental presentar evidencias que respalden la plena alineación con los principios y directrices institucionales en torno a la Ciencia Abierta y la Conservación y Difusión del Patrimonio Intelectual. Un claro ejemplo de ello es:

    • El trabajo se ha enviado a una revista cuya política editorial permite la publicación en abierto Open Access.
    • Asignación de un Handle/URN como identificador dentro del Depósito en el Repositorio Institucional: https://oa.upm.es/95520/

    Como resultado de la publicación del trabajo en el repositorio institucional, se han obtenido datos estadísticos de uso que reflejan su impacto. En términos de difusión, podemos afirmar que, hasta la fecha

    • Visualizaciones: 12
    • Descargas: 3
    [+]

    Análisis de liderazgo de los autores institucionales

    Existe un liderazgo significativo ya que algunos de los autores pertenecientes a la institución aparecen como primer o último firmante, se puede apreciar en el detalle: Primer Autor (MORENO LABELLA, JUAN JOSE) y Último Autor (MARTIN ALVAREZ, MARIA YOLANDA).

    el autor responsable de establecer las labores de correspondencia ha sido GONZALEZ FERNANDEZ DE CASTRO, MILAGROSA.

    [+]