Ensemble Linear Regression and Paris’ Law Based Methods for Structure Fatigue Crack Length Estimation and Prediction Using Ultrasonic Wave Data
Notice bibliographique
Résumé
This paper presents the methods developed for the 2019 PHM Conference Data Challenge. The PHM Data Challenge aims to estimate the fatigue crack length of a type of aluminum structure using ultrasonic signals at the current loading cycle, and to predict the crack length at multiple future loading cycles (multiple-step ahead prediction) as accurate as possible. For the crack length estimation, four crack sensitive features are extracted from ultrasonic signals, namely, the first peak value, root mean squared value, log of kurtosis and correlation coefficient. These features and their 2nd order interactions are used as inputs for an ensemble linear regression model which is built to map the features to crack length. The Best Subset Selection method is employed to select optimal features. For the crack length prediction, variations of the Paris’ law are derived to describe the mutual relationships between crack length and the number of loading cycles. The specimen material parameters and stress range of the Paris’ law are learned using the Genetic Algorithm, and updated with the next-step predicted crack length. The crack length corresponding to a future loading cycle number under constant amplitude cyclic loading and under variable amplitude cyclic loading is predicted respectively. The presented overall methodology achieves a score of 16.14 with the score calculation rule provided by the Data Challenge organization team, and ranks 3rd among all teams.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».