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Banco de dados de fadiga de ligas fabricadas com aditivos

Dec 12, 2023

Scientific Data volume 10, Número do artigo: 249 (2023) Cite este artigo

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Detalhes das métricas

A fadiga é um processo de degradação mecânica geralmente avaliada com base em regras empíricas e dados experimentais obtidos em testes padronizados. Dados de fadiga de materiais de engenharia são comumente relatados em SN (a relação tensão-vida), ε-N (a relação tensão-vida) e da/dN-ΔK (a relação entre a taxa de crescimento da trinca por fadiga e a faixa do fator de intensidade de tensão ) dados. Fadiga e propriedades mecânicas estáticas de ligas fabricadas com aditivo (AM), bem como os tipos de materiais, parâmetros de AM, processamento e testes são coletados de milhares de artigos científicos até o final de 2022 usando processamento de linguagem natural, aprendizado de máquina e técnicas de visão computacional. Os resultados mostram que o desempenho das ligas AM pode alcançar o das ligas convencionais, embora haja dispersão de dados e desvio do sistema. O banco de dados (FatigueData-AM2022) é formatado em estruturas compactas, hospedado em um repositório aberto e analisado para mostrar seus padrões e estatísticas. A qualidade dos dados coletados da literatura é medida pela definição de pontuações de classificação para conjuntos de dados relatados em estudos individuais e por meio das taxas de preenchimento de entradas de dados em todos os conjuntos de dados. O banco de dados também serve como um conjunto de treinamento de alta qualidade para processamento de dados usando modelos de aprendizado de máquina. Os procedimentos de extração e análise de dados são descritos e as ferramentas são divulgadas publicamente. Uma linguagem unificada de dados de fadiga é sugerida para regular o relatório de dados para o desempenho de fadiga de materiais para facilitar o compartilhamento de dados e o desenvolvimento da ciência aberta.

A fadiga é um processo prejudicial de degradação mecânica experimentado por materiais e componentes estruturais em serviço de longo prazo, por exemplo, na indústria aeroespacial, nuclear, de petróleo e gás1. O dimensionamento da integridade estrutural com os danos por fadiga levados em consideração pode ser realizado em princípios de vida segura ou tolerância ao dano. No projeto de vida segura, as falhas não são explicitamente consideradas e os produtos devem ser retirados de serviço após a vida útil do projeto. A filosofia de projeto baseia-se em dados experimentais de amostras padrão testadas sob condições de carregamento específicas, que podem ser estendidas a componentes estruturais. Na prática, os espectros de carga arbitrária são tratados considerando danos cumulativos, por exemplo, usando a regra de Miner2 linear. Os efeitos do tamanho das amostras, tensão média, multiaxialidade e ambiente também podem ser incluídos. Os dados de vida útil (SN) produzidos por testes controlados por estresse (controlados por força) e dados de vida útil (ε-N) por testes controlados por tensão são os dois conjuntos fundamentais de dados experimentais para projeto de vida segura, que descrevem a relação entre o máximo (σmax, εmax) ou amplitude (σa, εa) de tensão/deformação e o número de ciclos de carregamento (N) e são comumente usados ​​para fadiga de alto ciclo (HCF)/fadiga de baixo ciclo (LCF) desenho, respectivamente (Fig. 1a). No projeto de tolerância a danos, um componente estrutural é considerado capaz de suportar falhas (por exemplo, rachaduras) com segurança antes do próximo ponto de inspeção, e o componente é então reparado ou substituído2. O crescimento de trincas por fadiga (FCG) pode ser racionalizado na teoria da mecânica da fratura e avaliado experimentalmente usando amostras de tensão compacta (CT). A dependência da taxa de FCG (da/dN) na faixa do fator de intensidade de estresse (SIF) (ΔK) é, portanto, referida no monitoramento e manutenção da integridade estrutural (Fig. 1a). Os dados SN, ε-N e da/dN-ΔK oferecem medidas padrão para a degradação da resistência mecânica sob cargas cíclicas, que é um recurso exclusivo que pode ser explorado em pesquisas centradas em dados.

Projeto de integridade estrutural de componentes estruturais de fabricação aditiva (AM) usando dados de fadiga de testes padronizados. (a) Condições de carregamento representativas, tipos de corpos de prova e dados obtidos de testes de fadiga. (b) Procedimentos e parâmetros de MA ilustrados através da técnica de fusão a laser em leito de pó (L-PBF).

80%45. The capability of GPT-4 is further elevated, especially in complex tasks46. Their applications to fatigue data remain to be explored./p>98%./p>