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J-GLOBAL ID：202202269139467625   整理番号：22A0942557

細孔誘起故障に基づくサポートベクター回帰を用いたレーザ指向エネルギー堆積チタン合金の疲れ寿命予測アプローチ【JST・京大機械翻訳】

A fatigue life prediction approach for laser-directed energy deposition titanium alloys by using support vector regression based on pore-induced failures

著者 (5件)： Dang Linwei (School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, People’s Republic of China) ,  He Xiaofan (School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, People’s Republic of China) ,  Tang Dingcheng (School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, People’s Republic of China) ,  Li Yuhai (School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, People’s Republic of China) ,  Wang Tianshuai (School of Aeronautic Science and Engineering, Beihang University, Beijing 100191, People’s Republic of China)
資料名： International Journal of Fatigue  (International Journal of Fatigue)
巻： 159  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： D0802B  ISSN： 0142-1123  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本研究では,サポートベクトル回帰(SVR)アルゴリズムを選択して,死後フラクトグラフィ解析により疲れ寿命予測モデルを開発した。異なる入力変数によるSVRアルゴリズムに基づくモデルを比較し,errsと相関係数に従って最適化入力変数を同定した。Murakami法で得られた応力拡大係数範囲と細孔径と微細構造サイズの間の関係によって決定された細孔タイプについて,変動を検証した。結果は,添加剤製造(AM)金属の疲れ寿命予測における亀裂開始中の細孔と微細構造の疲れ挙動を考慮することの重要性を確認した。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  最適化 ,  *故障 ,  応力拡大係数 ,  *チタン合金 ,  相関係数 ,  破面検査 ,  変数 ,  モデル ,  細孔 ,  亀裂発生 ,  付加製造
準シソーラス用語： *サポートベクトル回帰 ,  疲労挙動 ,  *疲労寿命推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 疲れ寿命予測 ,  機械学習 ,  細孔 ,  微細構造 ,  付加製造

分類 (1件)： 金属材料  (HC05020S)

タイトルに関連する用語 (9件)： 細孔 ,  誘起 ,  故障 ,  サポートベクター回帰 ,  レーザ ,  エネルギー ,  堆積 ,  チタン合金 ,  疲れ寿命予測