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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.6
- 수록면
- 1,667 - 1,686 (20page)
- DOI
- 10.1007/s12540-023-01601-9
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Compared to traditional methods, artificial neural networks can achieve low-cycle fatigue life more accurately when consideringthe effects of processes and environments on metal materials. However, extensive sample data are essential for trainingartificial neural networks. To address the sample shortage, this paper presents a deep neural network method. First, the smallsamples are divided into training and test samples. Second, the training samples are divided according to the processes.
Then, the new samples are generated equally based on the division using beta-variational autoencoders. Finally, the ensemblelearning model is used to predict the low-cycle fatigue life of metal materials using new samples. Min–Max normalizationand log10 are used to standardize and destandardize samples in the deep neural network method. The deep neural networkmethod is evaluated using the experimental data of Ti-685, Ti-6242S, Alloy D9, and AISI 4140 steel. Furthermore, theresults reveal that the deep neural network method has good predictive performance.
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