亲爱的研友该休息了!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!身体可是革命的本钱,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
1秒前
李李发布了新的文献求助10
2秒前
bksqc发布了新的文献求助10
4秒前
要文献啊完成签到 ,获得积分10
4秒前
9秒前
WUHUIWEN完成签到,获得积分10
13秒前
Liiiiiiiiii发布了新的文献求助10
13秒前
14秒前
17秒前
尊敬夜南发布了新的文献求助10
19秒前
韦雪莲完成签到 ,获得积分10
36秒前
wz完成签到,获得积分10
37秒前
43秒前
Liiiiiiiiii完成签到,获得积分10
46秒前
杜德爽发布了新的文献求助10
48秒前
好好搞科研完成签到 ,获得积分10
50秒前
51秒前
热情的寄瑶完成签到 ,获得积分10
53秒前
yanglinhai完成签到 ,获得积分10
1分钟前
饱满含玉完成签到,获得积分10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
CipherSage应助bksqc采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
大神完成签到,获得积分0
1分钟前
爆米花应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
研友_VZG7GZ应助科研通管家采纳,获得10
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
1分钟前
科研通AI2S应助PEITON采纳,获得10
2分钟前
bksqc发布了新的文献求助10
2分钟前
Qiuyajing完成签到,获得积分10
2分钟前
JOJO完成签到,获得积分10
2分钟前
3分钟前
深情安青应助干净涵梅采纳,获得10
3分钟前
沉静的安青完成签到 ,获得积分10
3分钟前
3分钟前
3分钟前
高分求助中
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
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
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 3990031
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3532108
关于积分的说明 11256334
捐赠科研通 3270943
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1805146
邀请新用户注册赠送积分活动 882270
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 809228