Low-cycle fatigue reliability analysis of curvic couplings on an artificial neural network surrogate model
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Due to the structural complexity of curvic couplings, conducting extensive physical experiments poses considerable challenges. Consequently, an artificial neural network (ANN) surrogate model is proposed. Using both standard and notched specimens, a fatigue life model for low-cycle loading is formulated within the framework of critical plane theory. The maximum error in the Smith-Watson-Topper (SWT) parameter within a 1 mm region is constrained to 7.52%. A parameterized model is established to decompose the typical geometry of the curvic coupling structure, followed by finite element analysis to extract the SWT damage parameter. By using the created life model, the extracted SWT values are used to forecast the fatigue life of the root. The ANN surrogate model is trained with key structural parameters as inputs and the predicted coupling life as output. Employing quasi-Monte Carlo sampling, reliability analysis is conducted. Finally, a physical simulation specimen is designed and tested to verify the consistency of the SWT parameter within the critical distance. The experimental results lie within the ±2σ range of the predicted life distribution.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- Low-cycle fatigue reliability analysis of curvic couplings on an artificial neural network surrogate model
- Date Crossref
- 01/12/2025
- Éditeur
- Institution of Engineering and Technology (IET)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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Beihang University Research Institute of Aero-Engine pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Aero Engine Corporation of China (China) pays non établi dans la noticeEntreprise
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School of Energy and Power Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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United Research Center of Mid-Small Aero-Engine pays non établi dans la noticeStructure de recherche
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Beijing Key Laboratory of Aero-Engine Structure and Strength pays non établi dans la noticeStructure de recherche
Research Institute of Aero-Engine — Beihang University, Aero Engine Corporation of China (China) et School of Energy and Power Engineering, avec 2 autres affiliations.
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