A Hybrid Framework for Characterizing and Benchmarking Fatigue S‐N Curves in Aluminum Alloys by Integrating Empirical and Data‐Driven Approaches
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The complicated and stochastic nature, coupled with uncertainties and data scatter, poses challenges in developing a general fatigue model. This study introduces a hybrid framework that integrates an empirical model with data‐driven approaches, aiming to address data scarcity and streamline the fatigue characterization of aluminum alloys. It was found that support vector regression (SVR) and neural network (NN) exhibit superior performance, with SVR achieving a mean absolute error (MAE) of 0.13 (cycles to failure in log scale) for training and 0.14 for testing, and NN reaching an MAE of 0.15 for training and 0.16 for testing data. The employment of leave‐one‐group‐out‐cross‐validation (LOGOCV) ensured the generalizability of the models, with the effectiveness confirmed by the actual‐predicted life plot. The results demonstrated that almost 98% of predicted data fell within the life factor of ±1. This methodology reduces the requirement for experimentation and provides the prospect of automating fatigue design and characterization.
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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) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 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 | 0,001 |
| 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 ».