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신경회로망을 이용한 AI 2024-T3합금의 피로손상예측에 관한 연구
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  • 신경회로망을 이용한 AI 2024-T3합금의 피로손상예측에 관한 연구
저자명
조석수,장득열,주원식,Cho. Seok-Swoo,Jang. Deuk-Yul,Joo. Won-Sik
간행물명
한국정밀공학회지
권/호정보
1999년|16권 7호|pp.168-177 (10 pages)
발행정보
한국정밀공학회
파일정보
정기간행물|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

Fatigue damage is the phenomena which is accumulated gradually with loading cycle in material. It is represented by fatigue crack growth rate da/dN and fatigue life ratio <TEXT>$N/N_{f}$</TEXT>. Fracture mechanical parameters estimating large crack growth behavior can calculate quantitative amount of fatigue crack growth resistance in engineering material. But fatigue damage has influence on various load, material and environment. Therefore, In this study, we propose that artificial intelligent fatigue damage model can predicts fatigue crack growth rate da/dN and fatigue life ratio <TEXT>$N/N_{f}$</TEXT> simultaneously using fracture mechanical and nondestructive parameters.