Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47589
Назва: Modelling of automotive steel fatigue lifetime by machine learning method
Автори: Yasniy, Oleh
Tymoshchuk, Dmytro
Didych, Iryna
Zagorodna, Nataliya
Malyshevska, Olha
Приналежність: Ternopil Ivan Puluj National Technical University, Ruska str. 56, Ternopil, 46001, Ukraine
Бібліографічний опис: Yasniy, O., Tymoshchuk, D., Didych, I., Zagorodna, N., Malyshevska O., (2024). Modelling of automotive steel fatigue lifetime by machine learning method. CEUR Workshop Proceedings, 3896, pp. 165-172.
Bibliographic citation (APA): Yasniy, O., Tymoshchuk, D., Didych, I., Zagorodna, N., Malyshevska O. (2024). Modelling of automotive steel fatigue lifetime by machine learning method. CEUR Workshop Proceedings, 3896, 165-172.
Конференція/захід: 4th International Workshop on Information Technologies: Theoretical and Applied Problems, ITTAP 2024
Том: 3896
Дата публікації: 23-жов-2024
Дата внесення: 16-січ-2025
Видавництво: CEUR Workshop Proceedings
Місце видання, проведення: Ternopil, Ukraine, Opole, Poland, October 23-25, 2024.
Теми: machine learning
neural network
fatigue life
crack length
QSTE340TM steel
Діапазон сторінок: 165-172
Початкова сторінка: 165
Кінцева сторінка: 172
Короткий огляд (реферат): In the current study, the fatigue life of QSTE340TM steel was modelled using a machine learning method, namely, a neural network. This problem was solved by a Multi-Layer Perceptron (MLP) neural network with a 3-75-1 architecture, which allows the prediction of the crack length based on the number of load cycles N, the stress ratio R, and the overload ratio Rol. The proposed model showed high accuracy, with mean absolute percentage error (MAPE) ranging from 0.02% to 4.59% for different R and Rol. The neural network effectively reveals the nonlinear relationships between input parameters and fatigue crack growth, providing reliable predictions for different loading conditions.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47589
ISSN: 1613-0073
Власник авторського права: © Oleh Yasniy, Dmytro Tymoshchuk, Iryna Didych, Nataliya Zagorodna, Olha Malyshevska
Перелік літератури: [1] Salzgitter Flachstahl GmbH, QStE340TM, Accessed: Aug. 21, 2024. URL: https://www.salzgitter-flachstahl.de/fileadmin/mediadb/szfg/ informationsmaterial/produktinformationen/warmgewalzte_produkte/eng/QStE340TM.pdf.
[2] Yasniy O., Pasternak I., Didych I., Fedak S., Tymoshchuk D. Methods of jump-like creep modeling of AMg6 aluminum alloy. Procedia Structural Integrity, 2023, 48: 149–154. doi:10.1016/j.prostr.2023.07.141.
[3] Didych, I., Yasniy, O., Fedak, S., Lapusta, Y. Prediction of jump-like creep using preliminary plastic strain. Procedia Structural Integrity, 2022, 36, 166-170. doi:10.1016/j.prostr.2022.01.019.
[4] Tymoshchuk, D., Yasniy, O., Maruschak, P., Iasnii, V., Didych, I. Loading Frequency Classification in Shape Memory Alloys: A Machine Learning Approach. Computers, 2024. 13(12), 339. doi: 10.3390/computers13120339.
[5] Okipnyi, I.B., Maruschak, P.O., Zakiev, V.I. et al. Fracture Mechanism Analysis of the Heat-Resistant Steel 15Kh2MFA(II) After Laser Shock-Wave Processing. J Fail. Anal. and Preven. 14, 668–674 (2014). doi:10.1007/s11668-014-9869-4.
[6] I. Konovalenko, P. Maruschak, J. Brezinová, O. Prentkovskis, J. Brezina, Research of u-net-based CNN architectures for metal surface defect detection, Machines 10.5 (2022) 327. doi:10.3390/machines10050327.
[7] Y. Lu, F. Yang, T. Chen. Effect of single overload on fatigue crack growth in QSTE340TM steel and retardation model modification. Engineering Fracture Mechanics, 2019, 212: 81-94. doi:10.1016/j.engfracmech.2019.03.029.
[8] Y. Lu, F. Yang, T. Chen. Data for: Effect of single overload on fatigue crack growth in QSTE340TM steel and retardation model modification. Engineering Fracture Mechanics, 2019, 212: 81-94. doi:10.17632/8pcx2mgfd4.1.
[9] Rosenblatt, F. Principles of neurodynamics. perceptrons and the theory of brain mechanisms. Cornell Aeronautical Lab Inc Buffalo NY, 1961.
Тип вмісту: Article
Розташовується у зібраннях:Наукові публікації працівників кафедри кібербезпеки

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
ITTAP_2024_3896_short4_tntu.pdf1,01 MBAdobe PDFПереглянути/відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.

Інструменти адміністратора