Data-driven algorithm for real-time fatigue life prediction of structures with stochastic parameters

Fatigue crack growth analysis using extended finite element method (XFEM) is an efficient way to predict the residual life of structures; however, when the structure parameters vary stochastically, it will be very hard to make accurate predictions. To bridge this research gap, this work proposed a d...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Computer methods in applied mechanics and engineering Ročník 372; s. 113373
Hlavní autoři:	Feng, S.Z., Han, X., Ma, Z.J., Królczyk, Grzegorz, Li, Z.X.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier B.V 01.12.2020
Témata:	Data-driven learning Fatigue crack propagation Stochastic model parameters XFEM Data-driven learning Fatigue crack propagation Stochastic model parameters XFEM
ISSN:	0045-7825, 1879-2138
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!