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High-cycle fatigue life prediction of L-PBF AlSi10Mg alloys: a domain knowledge-guided symbolic regression approach

符号回归 可解释性 计算机科学 领域(数学分析) 回归 领域知识 回归分析 一般化 巴黎法 材料科学 人工智能 结构工程 机器学习 数学 工程类 断裂力学 统计 裂缝闭合 遗传程序设计 数学分析
作者
Huan Yu,Yanan Hu,Guozheng Kang,Xin Peng,Bingqing Chen,Shengchuan Wu
出处
期刊:Philosophical Transactions of the Royal Society A [Royal Society]
卷期号:382 (2264) 被引量:9
标识
DOI:10.1098/rsta.2022.0383
摘要

The large scatter in high-cycle fatigue (HCF) life poses significant challenges to safe and reliable in-service assessment of additively manufactured metal components. Previous investigations have indicated that inherent manufacturing defects are a critical factor affecting the fatigue performance of the components, and the HCF life is significantly influenced by the geometric parameters of the critical defects inducing crack nucleation. Therefore, it is highly important to elucidate the correlation of the HCF life with the geometric parameters of critical defects. This study proposes a new fatigue life prediction model for laser additively manufactured AlSi10Mg alloys by including the combined effects of loading stress and defect geometries (size, location and morphology) in terms of domain knowledge-guided symbolic regression (SR). Domain knowledge is extracted from the semi-empirical Murakami, Z-parameter and X-parameter fatigue life models to establish the variable subtrees. The results show that compared with these semi-empirical models, the domain knowledge integration-based SR model has higher prediction accuracy and generalization ability. Moreover, compared with traditional 'black box' machine learning models, SR excels at balancing prediction accuracy and model interpretability, which provides useful insights into the relationship between fatigue life and defect geometries. This article is part of the theme issue 'Physics-informed machine learning and its structural integrity applications (Part 2)'.
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