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
独特乘风完成签到,获得积分10
2秒前
含糊的代丝完成签到 ,获得积分10
5秒前
朴素的紫安完成签到 ,获得积分10
6秒前
yyj完成签到,获得积分10
7秒前
8秒前
8秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
8秒前
君临完成签到,获得积分10
8秒前
林早上完成签到,获得积分20
8秒前
xiu完成签到 ,获得积分10
9秒前
栗爷完成签到,获得积分0
9秒前
深年完成签到,获得积分10
10秒前
求知若渴完成签到,获得积分0
10秒前
所所应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
情怀应助科研通管家采纳,获得10
10秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得30
10秒前
李爱国应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
Orange应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
我是老大应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
SciGPT应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
一团小煤球完成签到,获得积分10
11秒前
11秒前
NexusExplorer应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
11秒前
11秒前
卡乐瑞咩吹可完成签到,获得积分10
11秒前
田様应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
苦咖啡行僧完成签到 ,获得积分10
11秒前
鹤鸣完成签到,获得积分10
12秒前
守望阳光1完成签到,获得积分10
12秒前
正直天空发布了新的文献求助10
12秒前
14秒前
YU发布了新的文献求助10
14秒前
大方元风完成签到 ,获得积分10
14秒前
隐形曼青应助自觉寒梦采纳,获得10
15秒前
ntxlks完成签到,获得积分10
15秒前
祝雲完成签到,获得积分10
15秒前
Spice完成签到 ,获得积分10
16秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
Research on Disturbance Rejection Control Algorithm for Aerial Operation Robots 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 4038388
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3576106
关于积分的说明 11374447
捐赠科研通 3305798
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819322
邀请新用户注册赠送积分活动 892672
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815029