Öz Metal matris kompozitler havacılık, savunma sanayii, otomobiller ve diğer önemli yapısal uygulamalar gibi çeşitli alanlarda yaygın olarak kullanılmaktadır. Alüminyum ve alaşımları hafifliği yanı sıra sağlamlığı ve kolay şekillendirilebilme özellikleri sayesinde endüstride giderek artan kullanım alanına sahip olmuştur. Alüminyum matrisli kompozitlerde takviye elamanı olarak Al2O3, SiC, TiC, MgO, CNT ve B4C yaygın olarak kullanılır. Bu çalışmada, Al-bazlı metal matris kompozitlerin mekanik özelliklerini incelemek için matematiksel ve sonlu eleman modellemesi kullanılmıştır. Basınç, sinterleme sıcaklığı ve sinterleme süresine bağlı kalarak porozite içeriği uyarlanabilir nöro-bulanık çıkarım sistemi (ANFIS) yöntemi kullanılarak relatif yoğunluklar ise yapay sinir ağları (ANN) yöntemi ile başarılı bir şekilde analiz edilmiştir. ANFIS yaklaşımında, dört giriş parametresi, ağırlıkça %SiC oranı, kullanılan basınç (MPa), sinterleme sıcaklığı (⁰C), sinterleme zamanı (dk) ve bir çıkış parametresi porozite (%) oranı kullanılmıştır. Analizlerin korelasyon katsayılarının ve istatiksel hata oranlarının iyi olduğu görülmüştür. Toz metalürjisi yöntemiyle üretilen Al-Mg-Al2O3 kompozitlerin relatif yoğunluk değerleri ANN yöntemiyle incelenmiştir. Sistemin tahmin oranın %81 ve kabul edilebilir sınırlar içerisinde olduğu söylenebilir. Ayrıca, Taguchi yaklaşımı ile Al2O3 ve SiC içeren kompozitlerin relatif yoğunlukları analiz edilmiş ve sonuçlar karşılaştırılmıştır.