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用于增材制造部件的疲劳寿命预测的机器学习方法

摘要

本发明涉及用于增材制造部件的考虑局部材料特性的疲劳寿命预测的方法和系统。该方法和系统被用于预测增材制造元件的疲劳寿命特性,具有数据收集步骤(1a,1b),其中收集针对元件的不同给定处理步骤的最大应力相对于疲劳破坏循环的多个数据点,具有训练步骤(2),其中利用收集的数据来训练机器学习系统,以及具有评估步骤(5,6),其中所训练的机器学习系统面对实际处理步骤并被用于预测元件的疲劳寿命特性。

著录项

  • 公开/公告号CN113766983A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-12-07

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 西门子工业软件公司;

    申请/专利号CN201980095719.9

  • 发明设计人 尼古拉斯·拉门斯;

    申请日2019-07-10

  • 分类号B22F3/105(20060101);B29C64/393(20060101);G05B23/02(20060101);

  • 代理机构11240 北京康信知识产权代理有限责任公司;

  • 代理人陈方鸣

  • 地址 比利时勒芬

  • 入库时间 2023-06-19 13:37:05

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