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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2024.9
- 수록면
- 2,440 - 2,449 (10page)
- DOI
- 10.1007/s12540-024-01666-0
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Instrumented indentation technique provides a simple and quick means to investigate mechanical properties such as hardnessand elastic modulus near the material surface. However, accurately predicting plastic pileup/sink-in during indentationremains a hurdle in calibrating real contact depth, affecting precise material property evaluation, especially in metallic materials.
This study utilizes machine learning on extensive finite element analysis (FEA) data to exclusively predict elastic modulusfrom indentation curves. Leveraging comprehensive FEA data from sharp and spherical indentations across diverse materialproperties, our neural network-based models showcase impressive accuracy, achieving approximately 0.65 and 1.72% MeanAbsolute Percentage Error for spherical and sharp indentations, respectively. Furthermore, we address the impact of indentergeometry imperfections on prediction accuracy. Through data normalization and subsequent transfer learning, we effectivelyminimize the MAPE deviation in predicted elastic modulus between results obtained from perfect and imperfect indenters.
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