Machine Learning Algorithm for Fatigue Fields in Additive Manufacturing

AvMustafa Mamduh Mustafa Awd

Häftad, Engelska, 2023

Del i serien Werkstofftechnische Berichte │ Reports of Materials Science and Engineering

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Fatigue failure of structures used in transportation, industry, medical equipment, and electronic components needs to build a link between cutting-edge experimental characterization and probabilistically grounded numerical and artificially intelligent tools. The physics involved in this process chain is computationally prohibitive to comprehend using traditional computation methods. Using machine learning and Bayesian statistics, a defect-correlated estimate of fatigue strength was developed. Fatigue, which is a random variable, is studied in a Bayesian-based machine learning algorithm. The stress-life model was used based on the compatibility condition of life and load distributions. The defect-correlated assessment of fatigue strength was established using the proposed machine learning and Bayesian statistics algorithms. It enabled the mapping of structural and process-induced fatigue characteristics into a geometry-independent load density chart across a wide range of fatigue regimes.

Produktinformation

Utgivningsdatum:2023-01-02
Mått:148 x 210 x 17 mm
Vikt:386 g
Format:Häftad
Språk:Engelska
Serie:Werkstofftechnische Berichte │ Reports of Materials Science and Engineering
Antal sidor:255
Förlag:Springer Fachmedien Wiesbaden
ISBN:9783658402365

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Systemvetenskap och AI inom Data och IT

Mer om författaren

Mustafa Mamduh Mustafa Awd heads the Workgroup Modeling and Simulation at the Chair of Materials Test Engineering (WPT). He deals with the problem of multiscale numerical analysis of the effect of microstructural heterogeneities on fatigue strength by adapting quantum mechanical methods and data-driven algorithms alongside numerical optimization. The developed general-purpose models help increase the structural stability and production efficiency of modern manufacturing processes.

Innehållsförteckning

Introduction and objectives.- Background on process-property relationship.- Training and testing data.- Estimation of lifetime trends based on FEM.- Bayesian inferences of fatigue-related influences.- Summary and outlook.- References.

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