Reliability-Based Fatigue Life Prediction for Complex Structure with Time-Varying Surrogate Modeling
المؤلفون المشاركون
Fei, Cheng-Wei
Song, Lu-Kai
Bai, Guang-Chen
Wen, Jie
المصدر
Advances in Materials Science and Engineering
العدد
المجلد 2018، العدد 2018 (31 ديسمبر/كانون الأول 2018)، ص ص. 1-16، 16ص.
الناشر
Hindawi Publishing Corporation
تاريخ النشر
2018-10-16
دولة النشر
مصر
عدد الصفحات
16
الملخص EN
To improve the computational efficiency and accuracy of reliability-based fatigue life prediction for complex structure, a time-varying particle swarm optimization- (PSO-) based general regression neural network (GRNN) surrogate model (called as TV/PSO-GRNN) is developed.
By integrating the proposed space-filling Latin hypercube sampling technique and PSO-GRNN regression function, the mathematical model of TV/PSO-GRNN is studied.
The reliability-based fatigue life prediction framework is illustrated in respect of the TV/PSO-GRNN surrogate model.
Moreover, the reliability-based fatigue life prediction of an aircraft turbine blisk under multiphysics interaction is performed to validate the TV/PSO-GRNN model.
We obtain the distributional characteristics, reliability degree, and sensitivity degree of fatigue failure cycle, which are useful for the turbine blisk design.
By comparing the direct simulation (FE/FV model), RSM, GRNN, PSO-GRNN, and TV/PSO-GRNN, we observe that the TV/PSO-GRNN surrogate model is promising to perform the reliability-based fatigue life prediction of the turbine blisk and enhance the computational efficiency while ensuring an acceptable computational accuracy.
The efforts of this study offer a useful insight for the reliability-based design optimization of complex structure.
نمط استشهاد جمعية علماء النفس الأمريكية (APA)
Song, Lu-Kai& Bai, Guang-Chen& Fei, Cheng-Wei& Wen, Jie. 2018. Reliability-Based Fatigue Life Prediction for Complex Structure with Time-Varying Surrogate Modeling. Advances in Materials Science and Engineering،Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120411
نمط استشهاد الجمعية الأمريكية للغات الحديثة (MLA)
Song, Lu-Kai…[et al.]. Reliability-Based Fatigue Life Prediction for Complex Structure with Time-Varying Surrogate Modeling. Advances in Materials Science and Engineering No. 2018 (2018), pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120411
نمط استشهاد الجمعية الطبية الأمريكية (AMA)
Song, Lu-Kai& Bai, Guang-Chen& Fei, Cheng-Wei& Wen, Jie. Reliability-Based Fatigue Life Prediction for Complex Structure with Time-Varying Surrogate Modeling. Advances in Materials Science and Engineering. 2018. Vol. 2018, no. 2018, pp.1-16.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1120411
نوع البيانات
مقالات
لغة النص
الإنجليزية
الملاحظات
Includes bibliographical references
رقم السجل
BIM-1120411
قاعدة معامل التأثير والاستشهادات المرجعية العربي "ارسيف Arcif"
أضخم قاعدة بيانات عربية للاستشهادات المرجعية للمجلات العلمية المحكمة الصادرة في العالم العربي
تقوم هذه الخدمة بالتحقق من التشابه أو الانتحال في الأبحاث والمقالات العلمية والأطروحات الجامعية والكتب والأبحاث باللغة العربية، وتحديد درجة التشابه أو أصالة الأعمال البحثية وحماية ملكيتها الفكرية. تعرف اكثر