已入深夜,您辛苦了!由于当前在线用户较少,发布求助请尽量完整地填写文献信息,科研通机器人24小时在线,伴您度过漫漫科研夜!祝你早点完成任务,早点休息,好梦!

A physics-guided modelling method of artificial neural network for multiaxial fatigue life prediction under irregular loading

外推法 人工神经网络 均方误差 一般化 计算机科学 人工智能 数学 统计 数学分析
作者
Tianguo Zhou,Xingyue Sun,Xu Chen
出处
期刊:Philosophical Transactions of the Royal Society A [Royal Society]
卷期号:381 (2260) 被引量:9
标识
DOI:10.1098/rsta.2022.0392
摘要

To improve the generalization of the artificial neural network (ANN) model on the prediction of multiaxial irregular cases, a physics-guided modelling method is proposed with inspiration from the Basquin–Coffin–Manson equation. The method suggested using two neurons in the last hidden layer of the ANN model and constraining the sign of weight and bias value. In this way, the prior physical knowledge of fatigue life distribution is introduced into the ANN model, which resulted in a satisfactory performance on the life prediction of multiaxial loading cases and better extrapolation ability. Furthermore, the physics-guided ANN model can also provide satisfactory prediction on irregular cases with the training of only regular cases. Compared with the conventional model, the average relative error and root mean squared error (RMSE) of prediction decreased by 33.29% and 44.29%, respectively. It greatly broadens the application scenarios of neural networks on multiaxial fatigue life prediction. This article is part of the theme issue 'Physics-informed machine learning and its structural integrity applications (Part 1)'.
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
Galaxy发布了新的文献求助10
1秒前
Heidi完成签到 ,获得积分10
3秒前
newbiology完成签到 ,获得积分10
3秒前
执念完成签到 ,获得积分10
4秒前
大个应助lvsehx采纳,获得10
5秒前
科研小白完成签到 ,获得积分10
5秒前
伊莎贝儿完成签到 ,获得积分10
5秒前
佐敦完成签到,获得积分10
5秒前
jesi完成签到,获得积分10
7秒前
wenlong完成签到 ,获得积分10
8秒前
zhang123完成签到,获得积分10
9秒前
10秒前
TTTTTT完成签到,获得积分10
10秒前
明亮的代灵完成签到 ,获得积分10
10秒前
慌慌完成签到 ,获得积分10
10秒前
11秒前
NEO完成签到 ,获得积分10
12秒前
Lucas应助黎乐荷采纳,获得10
12秒前
WindDreamer完成签到,获得积分10
13秒前
fei完成签到 ,获得积分10
13秒前
iridescent完成签到,获得积分10
13秒前
JESI完成签到,获得积分10
15秒前
nini完成签到,获得积分10
16秒前
專注完美近乎苛求完成签到 ,获得积分10
16秒前
16秒前
jacob258完成签到 ,获得积分10
18秒前
刘宇萌完成签到 ,获得积分10
20秒前
21秒前
lvsehx发布了新的文献求助10
21秒前
YOLO完成签到 ,获得积分10
25秒前
Legend_完成签到 ,获得积分10
25秒前
26秒前
26秒前
kelien1205完成签到 ,获得积分10
27秒前
多年以后发布了新的文献求助20
28秒前
左肩微笑发布了新的文献求助10
28秒前
锅包肉爱吃肉完成签到 ,获得积分10
29秒前
顺顺科研完成签到 ,获得积分10
29秒前
牛蛙丶丶完成签到,获得积分10
30秒前
Grandir发布了新的文献求助20
30秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Indomethacinのヒトにおける経皮吸収 400
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 350
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 320
Aktuelle Entwicklungen in der linguistischen Forschung 300
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 3989957
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532034
关于积分的说明 11255966
捐赠科研通 3270856
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805053
邀请新用户注册赠送积分活动 882252
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809216