論文の概要: Predictive Modeling and Uncertainty Quantification of Fatigue Life in Metal Alloys using Machine Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.15057v1
• Date: Sat, 25 Jan 2025 03:43:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-28 13:54:24.190466
• Title: Predictive Modeling and Uncertainty Quantification of Fatigue Life in Metal Alloys using Machine Learning
• Title（参考訳）: 機械学習を用いた金属合金の疲労寿命予測モデルと不確かさ定量化
• Authors: Jiang Chang, Deekshith Basvoju, Aleksandar Vakanski, Indrajit Charit, Min Xian,
• Abstract要約: 本研究では, 金属材料の疲労寿命予測における定量化の不確実性について紹介する。 提案手法は,バスキーンの疲労モデルを用いて推定した物理式に基づく入力特徴を用いる。 物理モデルとデータ駆動モデルとの相乗効果により、予測値の一貫性が向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.58317527488534
• License:
• Abstract: Recent advancements in machine learning-based methods have demonstrated great potential for improved property prediction in material science. However, reliable estimation of the confidence intervals for the predicted values remains a challenge, due to the inherent complexities in material modeling. This study introduces a novel approach for uncertainty quantification in fatigue life prediction of metal materials based on integrating knowledge from physics-based fatigue life models and machine learning models. The proposed approach employs physics-based input features estimated using the Basquin fatigue model to augment the experimentally collected data of fatigue life. Furthermore, a physics-informed loss function that enforces boundary constraints for the estimated fatigue life of considered materials is introduced for the neural network models. Experimental validation on datasets comprising collected data from fatigue life tests for Titanium alloys and Carbon steel alloys demonstrates the effectiveness of the proposed approach. The synergy between physics-based models and data-driven models enhances the consistency in predicted values and improves uncertainty interval estimates.
• Abstract（参考訳）: 機械学習に基づく手法の最近の進歩は、材料科学における特性予測の改善に大きな可能性を示している。 しかし, 物質モデルに固有の複雑さのため, 予測値に対する信頼区間の信頼性評価は依然として困難である。 本研究は, 物理に基づく疲労寿命モデルと機械学習モデルからの知識の統合に基づく, 金属材料の疲労寿命予測の不確実性定量化手法を提案する。 提案手法は,バスキーンの疲労モデルを用いて推定した物理量に基づく入力特性を用いて,実験で収集した疲労寿命のデータを増大させる。 さらに、ニューラルネットワークモデルに対して、検討対象材料の疲労寿命を推定する境界制約を強制する物理インフォームド損失関数を導入する。 チタン合金および炭素鋼合金の疲労寿命試験から収集したデータからなるデータセットの実験的検証により,提案手法の有効性が示された。 物理モデルとデータ駆動モデルとの相乗効果は予測値の一貫性を高め、不確実区間推定を改善する。

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