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Ermüdungs- und Kerbwirkungsbewertung additiv gefertigter AISI 316L-Proben mittels physikalisch informierten maschinellen Lernverfahren

Die additive Fertigung, insbesondere das Laserstrahlschmelzen (L-PBF), bietet große Vorteile, verursacht jedoch prozessbedingte Defekte wie Poren, Bindefehler und Oberflächenunregelmäßigkeiten, die die Ermüdungsfestigkeit verringern. Zur Bewertung dieser Einflüsse werden Methoden des maschinellen Lernens (ML) und physikalisch informierte ML-Modelle (PIML) eingesetzt. PIML kombiniert Gradient Boosted Trees mit den physikalischen Modellen nach Paris und Murakami, um die Lebensdauer von L-PBF-gefertigten AISI 316L-Proben vorherzusagen. Die Modelle werden mit beobachteten Defektgrößen trainiert und können künftig mit CT-Daten zur Lebensdauervorhersage genutzt werden.

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Die additive Fertigung, insbesondere das Laserstrahlschmelzen (L-PBF), bietet große Vorteile, verursacht jedoch prozessbedingte Defekte wie Poren, Bindefehler und Oberflächenunregelmäßigkeiten, die die Ermüdungsfestigkeit verringern. Zur Bewertung dieser Einflüsse werden Methoden des maschinellen Lernens (ML) und physikalisch informierte ML-Modelle (PIML) eingesetzt. PIML kombiniert Gradient Boosted Trees mit den physikalischen Modellen nach Paris und Murakami, um die Lebensdauer von L-PBF-gefertigten AISI 316L-Proben vorherzusagen. Die Modelle werden mit beobachteten Defektgrößen trainiert und können künftig mit CT-Daten zur Lebensdauervorhersage genutzt werden.

Artikelnummer
ADD-2025-680

Titel
Ermüdungs- und Kerbwirkungsbewertung additiv gefertigter AISI 316L-Proben mittels physikalisch informierten maschinellen Lernverfahren
Autor(en)
X. Wang, M. Braun, J. Schubnell
DOI
10.48447/ADD-2025-680
Veranstaltung
DVM-Arbeitskreis Arbeitskreis Additiv gefertigte Bauteile und Strukturen - Tagung 2025
Jahr der Veröffentlichung
2025
Publikationsart
Tagungsmanuskript (PDF)
Sprache
Deutsch
Stichwörter
Ermüdungsfestigkeit,Additive Fertigung,physikalisch informiertes maschinelles Lernen,Gradient Boosted Trees