A Radial Basis Function Artificial Neural Network Methodology For Short And Long Fatigue Crack Propagation
Notice bibliographique
Résumé
Fatigue damage process inherently has multiscale characteristics.As a result, fatigue cracks mainly classified as short cracks (SCs) and long cracks (LCs).It is necessary to quantify the fatigue crack growth (FCG) rate in both the short and long crack regimes.Especially in the case of lightweight alloys and high cycle fatigue in which short cracks' behavior dominates total fatigue life.There is still no proper model to characterize FCG rate in the SC regime.In the presented study, a radial basis function artificial neural network (RBF-ANN) model as a machine learning approach has been developed to quantify the FCG rate in both the SC and LC regimes.Experimental data sets of 2024-T3 and 7075-T6 aluminum alloys are employed to train and verify the model.The presented study showed that the RBF-ANN model can accurately predict the nonlinearity of FCG rate in terms of stress intensity factor range in both the SC and LC regime.However, the predictions showed that the extrapolation ability of the model is not as appropriate as its interpolation capability.In addition, density and distribution of the input data strongly affect the accuracy of the RBF-ANN model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».