積層造形合金の疲労データベース

Jun 10, 2023

Scientific Data volume 10、記事番号: 249 (2023) この記事を引用

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疲労は機械的劣化のプロセスであり、通常は経験則と標準化されたテストから得られた実験データに基づいて評価されます。 工学材料の疲労データは、SN (応力と寿命の関係)、ε-N (ひずみと寿命の関係)、da/dN-ΔK (疲労亀裂進展速度と応力拡大係数範囲の関係) で一般的に報告されます。 ） データ。 積層造形 (AM) 合金の疲労と静的機械的特性、材料の種類、AM のパラメータ、処理、テストは、自然言語処理、機械学習、およびコンピュータービジョン技術。 結果は、データの分散とシステムの偏差が存在するにもかかわらず、AM 合金の性能が従来の合金の性能に達する可能性があることを示しています。 データベース (FatigueData-AM2022) はコンパクトな構造でフォーマットされ、オープン リポジトリでホストされ、分析されてパターンと統計が表示されます。 文献から収集されたデータの品質は、個々の研究で報告されたデータセットの評価スコアを定義することによって、またすべてのデータセットにわたるデータエントリの充填率を通じて測定されます。 このデータベースは、機械学習モデルを使用したデータ処理のための高品質のトレーニング セットとしても機能します。 データの抽出と分析の手順の概要が説明され、ツールは公開されています。 データの共有とオープンサイエンスの発展を促進するために、材料の疲労性能に関するデータ報告を規制するために、疲労データの統一言語が提案されています。

疲労は、航空宇宙、原子力、石油、ガス産業などで長期使用された構造材料やコンポーネントが経験する機械的劣化の有害なプロセスです1。 疲労損傷を考慮した構造的完全性の設計は、安全寿命または損傷耐性の原則に基づいて実行できます。 安全寿命設計では、欠陥は明示的に考慮されず、製品は設計寿命後にサービスから削除されることが意図されています。 設計の哲学は、特定の荷重条件下でテストされた標準試験片からの実験データに基づいており、これを構造コンポーネントに拡張することができます。 実際には、任意の負荷スペクトルは、たとえば線形マイナー規則 2 を使用して累積損傷を考慮することによって処理されます。 試験片のサイズ、平均応力、多軸性、環境の影響も含めることができます。 応力制御 (力制御) 試験によって生成される応力寿命 (SN) データとひずみ制御試験によるひずみ寿命 (ε-N) データは、安全寿命設計のための 2 つの基本的な実験データ セットであり、次のことを説明します。応力/ひずみの最大値 (σmax、εmax) または振幅 (σa、εa) と荷重サイクル数 (N) の関係。高サイクル疲労 (HCF) と低サイクル疲労 (LCF) に一般的に使用されます。それぞれ設計します（図1a）。 損傷耐性設計では、構造コンポーネントは次の検査ポイントまでに欠陥 (亀裂など) に安全に耐えることができると考えられ、その後コンポーネントは修理または交換されます2。 疲労亀裂成長 (FCG) は、破壊力学の理論で合理化でき、圧縮張力 (CT) 試験片を使用して実験的に評価できます。 したがって、FCG率（da/dN）の応力拡大係数（SIF）範囲（ΔK）への依存性は、構造健全性の監視と維持において参照されます（図1a）。 SN、ε-N、および da/dN-ΔK データは、周期的荷重下での機械抵抗の劣化に対する標準的な尺度を提供します。これは、データ中心の研究で活用できる独自の機能です。

標準化された試験からの疲労データを使用した積層造形 (AM) 構造コンポーネントの構造完全性設計。 (a) 代表的な荷重条件、試験片の種類、疲労試験から得られたデータ。 (b) レーザー粉末床融合 (L-PBF) 技術を通じて示された AM の手順とパラメーター。