Physics Informed Machine Learning Model for Local Creep Prediction in Turbine Blade
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Gas turbine blades are an essential part of modern power generation systems, where they operate under high temperature, pressure and centrifugal load for prolonged period. Over time, these operating conditions lead to creep deformation, which can cause significant damage to the turbine. Conventionally, Creep assessment is carried out using Finite Element Method (FEM) which is a time-consuming process. Various material models namely strain hardening, time hardening, Norton Bailey Law, Garofalo Law etc. are used to describe the creep response of a given material, particularly metals and crystalline solids. The motivation behind this work is to reduce the time to run creep assessment. This paper focuses on exploring hybrid machine learning techniques to predict the local creep strain in turbine blades. This hybrid machine learning model can prove to be effective for quick sensitivity checks, decision making on service request and to study manufacturing related deviations in design. Multiple approaches were evaluated such as neural network, physics informed neural network, stress prediction using machine learning followed by creep prediction using physics-based formulation, ensemble neural network, generalized linear model (GLM) and time series method. Data driven approach significantly reduced the creep run time from few days to minutes and therefore provide flexibility in terms of analysing multiple models with different boundary conditions, material cases etc.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».