Modeling of Corrosion-Fatigue Crack Growth Rate Based on Least Square Support Vector Machine Technique
محل انتشار: مجله شکل دهی مواد، دوره: 6، شماره: 1
سال انتشار: 1398
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 595
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJMF-6-1_007
تاریخ نمایه سازی: 18 تیر 1398
چکیده مقاله:
Understanding crack growth behavior in engineering components subjected to cyclic fatigue loadings is necessary for design and maintenance purpose. Fatigue crack growth (FCG) rate strongly depends on the applied loading characteristics in a nonlinear manner, and when the mechanical loadings combine with environmental attacks, this dependency will be more complicated. Since, the experimental investigation of FCG behavior under various loading and environmental conditions is time-consuming and expensive, applying a reliable methodology for prediction of this property is essential. In this regard, a modeling technique based on least square support vector machine (LSSVM) framework is employed for prediction of FCG behavior of three different alloys including, Ti-6Al-4V alloy and two Cu-strengthened high strength low alloy (HSLA) steels in the air and corrosive media. The parameters of the developed model were calculated employing the coupled simulated annealing optimization technique. The performance and accuracy of the developed models were tested and validated by their ability to predict the experimental data. Statistical error analyses indicated that the developed model can satisfactorily represent the experimental data with high accuracy.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
N. Anjabin
Department of Materials Science and Engineering, School of Engineering , Shiraz University, Shiraz, Iran
F. Arabloo
Department of Materials Science and Engineering, School of Engineering , Shiraz University, Shiraz, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :