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J-GLOBAL ID：202202270982389773   整理番号：22A0103694

多軸負荷下の疲れ寿命予測のためのGaussプロセスの適用【JST・京大機械翻訳】

Application of the Gaussian process for fatigue life prediction under multiaxial loading

著者 (2件)： Karolczuk Aleksander (Opole University of Technology, ul. Mikolajczyka 5, 45-271 Opole, Poland) ,  Slonski Marek (Cracow University of Technology, ul. Warszawska 24, 31-155 Krakow, Poland)
資料名： Mechanical Systems and Signal Processing  (Mechanical Systems and Signal Processing)
巻： 167  号： PB  ページ： Null  発行年： 2022年 
JST資料番号： T0514A  ISSN： 0888-3270  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 多軸荷重を受ける材料の破壊確率推定による疲れ寿命予測は,高価な実験試験を除去することにより,財務コストを低減するので,工学設計において重要な作業である。疲れ破壊の複雑な劣化機構のために,既存の疲れ寿命予測モデルは経験的または半経験的タイプであり,それらの適応性は荷重条件と材料の検証に限定されている。疲労モデルの不適切な選択は,高い財政的および壊滅的結果による非保存的寿命予測をもたらすことができた。この問題を解決するため,多軸荷重下の疲れ寿命予測のためのGauss過程に基づく革新的手法を提示した。Gauss過程の固有の特徴は,適切な半経験的パラメトリック疲れモデルの選択における問題を回避するための効率的で実用的なアプローチとして多軸荷重下での疲れ寿命予測へのその適用を素因する。S355N鋼と2124T851アルミニウム合金の単軸と多軸荷重下の疲れ試験で得た2組の実験データについてモデルを検証した。モデル訓練プロセスにおいて,単軸および純ねじり繰返し荷重の下で得られたデータのみを適用した。亀裂開始の臨界面に作用する応力成分に関連する,実装された物理ベースの入力データのために,モデルは,二乗指数共分散関数を実行することによって,2つの試験材料の疲労寿命を正確に予測した。さらに,疲れ寿命も4つのパラメトリック疲れ強さ基準(Crossland,Maake,Carpinteri等,Papuga-Ruzickaモデル)を用いて計算した。パラメトリックモデルによって得られた最良の結果は,Gaussプロセスベースモデルを用いた結果よりも低い疲労予測性能を示した。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： 疲れ試験 ,  ねじり ,  繰返し荷重 ,  アルミニウム合金 ,  鋼 ,  *Gauss過程 ,  臨界 ,  疲れ破壊 ,  *疲れ寿命 ,  一軸 ,  亀裂発生 ,  破壊確率 ,  寿命予測
準シソーラス用語： 荷重条件 ,  *疲労寿命推定 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Gauss過程 ,  疲れ寿命予測 ,  多軸荷重 ,  機械学習 ,  疲労基準

分類 (1件)： 金属材料  (HC05020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 多軸負荷 ,  疲れ寿命予測 ,  Gaussプロセス