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.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
华仔应助一个小胖子采纳,获得10
1秒前
叶子完成签到 ,获得积分10
1秒前
3秒前
飞龙在天发布了新的文献求助10
6秒前
8秒前
bxg完成签到 ,获得积分10
11秒前
Curry完成签到 ,获得积分10
15秒前
阳光的易真完成签到,获得积分10
19秒前
犹豫代曼完成签到,获得积分10
22秒前
23秒前
爱笑的眼睛完成签到,获得积分10
24秒前
温暖完成签到 ,获得积分10
28秒前
你好发布了新的文献求助10
29秒前
百香果bxg完成签到 ,获得积分10
30秒前
36秒前
wefor完成签到 ,获得积分10
37秒前
54zxy完成签到,获得积分10
38秒前
江幻天完成签到,获得积分10
41秒前
Krim完成签到 ,获得积分10
43秒前
43秒前
45秒前
Ampace小老弟完成签到 ,获得积分10
46秒前
lzx应助一个小胖子采纳,获得10
53秒前
54秒前
鲨鱼辣椒完成签到 ,获得积分10
58秒前
务实觅松完成签到 ,获得积分10
59秒前
秋迎夏完成签到,获得积分0
1分钟前
实验耗材完成签到 ,获得积分10
1分钟前
追寻的问玉完成签到 ,获得积分10
1分钟前
onevip完成签到,获得积分0
1分钟前
关中人完成签到,获得积分10
1分钟前
潇洒的秋荷完成签到,获得积分10
1分钟前
火星的雪完成签到 ,获得积分10
1分钟前
was_3完成签到,获得积分10
1分钟前
安然完成签到 ,获得积分10
1分钟前
雨后完成签到 ,获得积分10
1分钟前
和平完成签到 ,获得积分10
1分钟前
细心健柏完成签到 ,获得积分10
1分钟前
小刺猬完成签到,获得积分10
1分钟前
帅气的沧海完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
Immigrant Incorporation in East Asian Democracies 600
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
A Preliminary Study on Correlation Between Independent Components of Facial Thermal Images and Subjective Assessment of Chronic Stress 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3968559
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3513358
关于积分的说明 11167370
捐赠科研通 3248804
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1794465
邀请新用户注册赠送积分活动 875116
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804664