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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
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저널정보
대한기계학회 Journal of Mechanical Science and Technology Journal of Mechanical Science and Technology Vol.19 No.7
발행연도
2005.7
수록면
1,393 - 1,404 (12page)

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Fatigue crack growth and life have been estimated based on established empirical equations. In this paper, an alternative method using artificial neural network (ANN)-based model developed to predict fatigue damages simultaneously. To learn and generalize the ANN, fatigue crack growth rate and life data were built up using in-plane bending fatigue test results. Single fracture mechanical parameter or nondestructive parameter can't predict fatigue damage accurately but multiple fracture mechanical parameters or nondestructive parameters can. Existing fatigue damage modeling used this merit but limited real-time damage monitoring. Therefore, this study shows fatigue damage model using backpropagation neural networks on the basis of X-ray half breadth ratio B/B_o, fractal dimension D_f and fracture mechanical parameters can estimate fatigue crack growth rate da/dN and cycle ratio N/N_f at the same time within engineering limit error (5%).

목차

Abstract

1. Introduction

2. Theoretical Background of ANN

3. Estimation of Fatigue Damage U sing Destructive and Non-Destructive Parameters

4. Result and Examination of Fatigue Damage Modeling

5. Conclusion

References

참고문헌 (16)

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