Gaussian process regression based remaining fatigue life prediction for metallic materials under two-step loading

克里金 可靠性(半导体) 标准差 平均绝对百分比误差 均方误差 回归 残余物 高斯分布 高斯过程 统计 计算机科学 工程类 数学 算法 量子力学 物理 功率(物理)
作者
Jingjing Gao,Cunjun Wang,Zili Xu,Jun Wang,Yan Song,Zhen Wang
出处
期刊:International Journal of Fatigue [Elsevier BV]
卷期号:158: 106730-106730 被引量:34
标识
DOI:10.1016/j.ijfatigue.2022.106730
摘要

Remaining fatigue life prediction is vital for engineering structures to ensure safety and reliability. It can be more challenging when the structures suffer variable amplitude loadings because of the complex, non-uniform of the fatigue damage accumulation and inherent noise, uncertainty in the data. To further tackle the problem, the Gaussian process regression (GPR) is introduced, which can simultaneously estimate the output value and quantify the associated uncertainty. Therefore, a GPR-based remaining fatigue life prediction method is proposed to predict the remaining fatigue life for metallic materials under two-step loading in this paper. The proposed method is comprehensively evaluated on the dataset containing 12 materials, 328 samples in total. The proposed method achieves the lowest mean square error (MSE), mean absolute percentage error (MAPE), residual standard deviation (RSD) values and the highest correlation coefficient (CC) values among the six machine learning methods and the two model-driven methods. Those results indicate that the proposed method can achieve greater accuracy and reliability in remaining life prediction under two-step loading, which illustrate the effectiveness of the proposed method as a data-driven method in the field of remaining life prediction.
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