Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53573

Назва: Аналіз росту втомної тріщини в титановому сплаві за різних коефіцієнтів асиметрії циклу навантаження із застосуванням пояснювального машинного навчання
Інші назви: Analysis of fatigue crack growth in titanium alloy under various stress ratios using explainable machine learning
Автори: Ясній, Олег Петрович
Марущак, Павло Орестович
Дідич, Ірина
Тимощук, Дмитро
Цимбалюк, Любов Іванівна
Yasniy, Oleh
Maruschak, Pavlo
Didych, Iryna
Tymoshchuk, Dmytro
Tsymbaliuk, Liubov
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна.
Бібліографічний опис: Аналіз росту втомної тріщини в титановому сплаві за різних коефіцієнтів асиметрії циклу навантаження із застосуванням пояснювального машинного навчання / Олег Ясній, Павло Марущак, Ірина Дідич, Дмитро Тимощук, Любов Цимбалюк // Праці Ⅱ Міжнародної науково-технічної конференці „Прикладна механіка“, 4-5 червня 2026 року. — Т. : ТНТУ, 2026. — С. 156–159. — (Механіка руйнування матеріалів і конструкцій).
Бібліографічне посилання: Аналіз росту втомної тріщини в титановому сплаві за різних коефіцієнтів асиметрії циклу навантаження із застосуванням пояснювального машинного навчання / Ясній О. П. та ін. // Праці Ⅱ Міжнародної науково-технічної конференці „Прикладна механіка“, Тернопіль, 4-5 червня 2026 року. 2026. С. 156–159.
Bibliographic citation (APA): Yasniy, O., Maruschak, P., Didych, I., Tymoshchuk, D., & Tsymbaliuk, L. (2026). Analiz rostu vtomnoi trishchyny v tytanovomu splavi za riznykh koefitsiientiv asymetrii tsyklu navantazhennia iz zastosuvanniam poiasniuvalnoho mashynnoho navchannia [Analysis of fatigue crack growth in titanium alloy under various stress ratios using explainable machine learning]. Proceedings of the 2nd International Scientific and Technical Conference “Applied Mechanics”, 4-5 June 2026, Ternopil, 156-159. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Yasniy O., Maruschak P., Didych I., Tymoshchuk D., Tsymbaliuk L. (2026) Analiz rostu vtomnoi trishchyny v tytanovomu splavi za riznykh koefitsiientiv asymetrii tsyklu navantazhennia iz zastosuvanniam poiasniuvalnoho mashynnoho navchannia [Analysis of fatigue crack growth in titanium alloy under various stress ratios using explainable machine learning]. Proceedings of the 2nd International Scientific and Technical Conference “Applied Mechanics” (Tern., 4-5 June 2026), pp. 156-159 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Праці Ⅱ Міжнародної науково-технічної конференці „Прикладна механіка“, 2026
Proceedings of the 2nd International Scientific and Technical Conference “Applied Mechanics”, 2026
Конференція/захід: Ⅱ Міжнародна науково-технічна конференція „Прикладна механіка“
Журнал/збірник: Праці Ⅱ Міжнародної науково-технічної конференці „Прикладна механіка“
Дата публікації: 4-чер-2026
Дата внесення: 17-лип-2026
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 4-5 червня 2026 року
4-5 June 2026
УДК: 539.42
004.89
Теми: ріст втомної тріщини
штучний інтелект
методи машинного навчання
Extra Trees Regressor
fatigue crack growth
artificial intelligence
machine learning methods
Extra Trees Regressor
Кількість сторінок: 4
Діапазон сторінок: 156-159
Початкова сторінка: 156
Кінцева сторінка: 159
Короткий огляд (реферат): У роботі досліджено застосування алгоритму Extra Trees Regressor для прогнозування росту втомної тріщини в титановому сплаві за різних коефіцієнтів асиметрії циклу навантаження. Отримані результати підтвердили високу точність та ефективність моделі у задачах механіки руйнування.
The paper investigates the application of the Extra Trees Regressor algorithm for predicting fatigue crack growth in a titanium alloy under different stress ratio conditions. The obtained results confirmed the high accuracy and efficiency of the model in fracture mechanics problems.
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53573
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2026
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://doi.org/10.1098/rsta.2022.0391
https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2024.108206
https://doi.org/10.1038/s41598-024-79476-y
https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.107516
https://doi.org/10.3390/met13081377
https://doi.org/10.1016/j.prostr.2025.08.090
References: 1. Shen Z., Lv G., Fu D. et al. A machine learning study on the fatigue crack path of short crack on an α titanium alloy // Philosophical Transactions of the Royal Society A. – 2023. – Vol. 381(2260). – 20220391. https://doi.org/10.1098/rsta.2022.0391.
2. Zhu S., Zhang Y., Zhu B. et al. High cycle fatigue life prediction of titanium alloys based on a novel deep learning approach // International Journal of Fatigue. – 2024. – Vol. 182. – 108206. https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2024.108206.
3. Farhadi S., et al. Comparative analysis of ensemble learning techniques for fatigue life prediction // Scientific Reports. – 2025 – 15, 11136. https://doi.org/10.1038/s41598-024-79476-y.
4. Renzo D.A. et al. Methodologies developed for dataset preparation and the machine learning-based prediction of fatigue crack growth in alloys // Materials Today Communications. – 2025 – 28, 107516. https://doi.org/10.1016/j.rineng.2025.107516.
5. Liu J., Chen J., Sun Z., Zhang H., Yuan Q., A study on fatigue crack closure associated with the growth of long crack in a new titanium alloy // Metals. – 2023. – 13(8), 1377. https://doi.org/10.3390/met13081377.
6. Yasniy O., Didych I., Tymoshchuk D., Maruschak P., & Demchyk V. Prediction of structural elements lifetime of titanium alloy using neural network // Procedia Structural Integrity. – 2025. – 72. – Р. 181-187. https://doi.org/10.1016/j.prostr.2025.08.090.
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:Ⅱ Міжнародна науково-технічна конференція „Прикладна механіка“ (2026)



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