Interpretable Machine Learning Method for Modelling Fatigue Short Crack Growth Behaviour

Shuwei Zhou; Bing Yang; Shoune Xiao; Guangwu Yang; Tao Zhu

doi:10.1007/s12540-024-01628-6

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자료유형: 학술저널

저자정보: Shuwei Zhou (Southwest Jiaotong University) Bing Yang (Southwest Jiaotong University) Shoune Xiao (Southwest Jiaotong University) Guangwu Yang (Southwest Jiaotong University) Tao Zhu (Southwest Jiaotong University)

저널정보: 대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.30 No.7

발행연도: 2024.7

수록면: 1,944 - 1,964 (21page)

DOI: 10.1007/s12540-024-01628-6

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Interpretable machine learning (ML) has become a popular tool in the field of science and engineering. This research proposeda domain knowledge combined with ML method to increase interpretability while ensuring the accuracy of ML modelsand verifies the generality of the ML approach in fatigue crack growth (FCG) modelling. LZ50 steel single edge notchtension (SENT) specimens were tested for short crack (SC) growth rate and microstructure characterization under variousR-controls. Based on the test results, the SC growth process was divided into 3 stages: microstructural short crack (0–145 μm),physical short crack (145–1000 μm), and long crack (1000 μm–fracture). Following the analysis of 8 semi-empirical FSCGrate equations with different driving forces, 6 impact variables that may affect the FCG rate characteristics were identified.Random forest and Pearson correlation analysis were used to investigate the influence of each feature on the FCG rate and therelationships among the features. The main influential features for the short crack symbolic regression (SCSR) model werefound to be |ΔK–ΔKat|, Δγxy, |a–at|, and eα(1−R). After considering these 4 input features, the predicted FSCG rate equationgenerated by the SR model has a concise mathematical structure. Finally, an elastic net multiple linear regression methodwas proposed to determine the parameters of the predicted equation, while retaining the physical characteristics of eachparameter. The SCSR model for SC demonstrated good prediction performance on various metallic materials.

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