Machine Learning Algorithm for Fatigue Fields in Additive Manufacturing

Idioma: inglés

Editorial: Springer Fachmedien Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden Jan 2023, 2023

3658402369 / 9783658402365

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This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -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. 296 pp. Englisch.…

N° de ref. del artículo 9783658402365

Título
Machine Learning Algorithm for Fatigue Fields in Additive Manufacturing
Autor
Mustafa Mamduh Mustafa Awd
Editorial
Springer Fachmedien Wiesbaden, Springer Fachmedien Wiesbaden Jan 2023
Año de publicación
2023
Estado
Neu
Encuadernación
Taschenbuch
Idioma
inglés
ISBN 10
3658402369
ISBN 13
9783658402365
Peso del artículo
386 gramos
Dimensiones
210x148x17 mm

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