Machine Learning Algorithm for Fatigue Fields in Additive Manufacturing

Lingua: inglese

Editore: Springer VS Jan 2023, 2023

3658402369 / 9783658402365

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This item is printed on demand - Print on Demand Titel. 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.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 296 pp. Englisch.…

Codice articolo 9783658402365

Titolo
Machine Learning Algorithm for Fatigue Fields in Additive Manufacturing
Autore
Mustafa Mamduh Mustafa Awd
Editore
Springer VS Jan 2023
Anno di pubblicazione
2023
Condizione
Neu
Rilegatura
Taschenbuch
Lingua
inglese
ISBN 10
3658402369
ISBN 13
9783658402365
Peso dell'articolo
386 grammi
Dimensioni
210x148x17 mm

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Emtmannsberg, BAYE, Germania

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