적층 가공된 합금의 피로 데이터베이스
과학 데이터 10권, 기사 번호: 249(2023) 이 기사 인용
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측정항목 세부정보
피로는 일반적으로 표준화된 테스트에서 얻은 경험적 규칙과 실험 데이터를 기반으로 평가되는 기계적 저하 과정입니다. 엔지니어링 재료의 피로 데이터는 일반적으로 SN(응력-수명 관계), ε-N(변형-수명 관계) 및 da/dN-ΔK(피로 균열 성장 속도와 응력 강도 범위 간의 관계)로 보고됩니다. ) 데이터. AM(적층 가공) 합금의 피로 및 정적 기계적 특성은 물론 재료 유형, AM 매개변수, 처리 및 테스트가 자연어 처리, 기계 학습 및 기술을 사용하여 2022년 말까지 수천 개의 과학 논문에서 수집됩니다. 컴퓨터 비전 기술. 결과는 데이터 분산과 시스템 편차가 존재하더라도 AM 합금의 성능이 기존 합금의 성능에 도달할 수 있음을 보여줍니다. 데이터베이스(FatigueData-AM2022)는 컴팩트한 구조로 형식화되어 있으며 개방형 저장소에 호스팅되고 분석되어 패턴과 통계를 보여줍니다. 문헌에서 수집된 데이터의 품질은 개별 연구에서 보고된 데이터 세트에 대한 등급 점수를 정의하고 모든 데이터 세트에서 데이터 항목의 채우기 비율을 통해 측정됩니다. 데이터베이스는 기계 학습 모델을 사용한 데이터 처리를 위한 고품질 교육 세트 역할도 합니다. 데이터 추출 및 분석 절차가 설명되고 도구가 공개됩니다. 데이터 공유 및 개방형 과학 개발을 촉진하기 위해 재료의 피로 성능에 대한 데이터 보고를 규제하기 위해 피로 데이터의 통일된 언어가 제안되었습니다.
피로는 항공우주, 원자력, 석유, 가스 산업 등에서 장기간 사용되는 구조 재료 및 부품이 겪는 기계적 성능 저하의 해로운 과정입니다1. 피로손상을 고려한 구조적 완전성 설계는 안전수명이나 손상허용의 원칙에 따라 수행될 수 있다. 안전 수명 설계에서는 결함이 명시적으로 고려되지 않으며 제품은 설계 수명 이후 서비스에서 제거되도록 되어 있습니다. 설계 철학은 특정 하중 조건에서 테스트된 표준 시편의 실험 데이터에 의존하며, 이는 구조 구성 요소로 확장될 수 있습니다. 실제로 임의 로딩 스펙트럼은 선형 광부의 법칙2을 사용하는 등 누적 손상을 고려하여 처리됩니다. 시편 크기, 평균 응력, 다축성 및 환경의 영향도 포함될 수 있습니다. 응력 제어(힘 제어) 테스트에 의해 생성된 응력-수명(SN) 데이터와 변형 제어 테스트에 의한 변형 수명(ε-N) 데이터는 안전 수명 설계를 위한 두 가지 기본 실험 데이터 세트입니다. 응력/변형률의 최대(σmax, εmax) 또는 진폭(σa, εa)과 하중 사이클 수(N) 사이의 관계로 일반적으로 고주기 피로(HCF)/저주기 피로(LCF)에 사용됩니다. 각각 디자인합니다 (그림 1a). 내손상 설계에서는 구조적 구성 요소가 다음 검사 지점 이전에 결함(예: 균열)을 안전하게 견딜 수 있다고 간주한 후 해당 구성 요소를 수리하거나 교체합니다2. 피로 균열 성장(FCG)은 파괴 역학 이론으로 합리화될 수 있으며 컴팩트 인장(CT) 시편을 사용하여 실험적으로 평가할 수 있습니다. 따라서 응력 강도 계수(SIF) 범위(ΔK)에 대한 FCG 속도(da/dN)의 의존성은 구조 상태 모니터링 및 유지 관리에서 참조됩니다(그림 1a). SN, ε-N 및 da/dN-ΔK 데이터는 반복 하중 하에서 기계적 저항 저하에 대한 표준 측정값을 제공하며, 이는 데이터 중심 연구에서 활용할 수 있는 고유한 기능입니다.
표준화된 테스트의 피로 데이터를 사용하여 AM(적층 가공) 구조 부품의 구조 무결성 설계. (a) 대표적인 하중 조건, 시편 유형 및 피로 시험에서 얻은 데이터. (b) 레이저 분말층 융합(L-PBF) 기술을 통해 설명된 AM의 절차 및 매개변수.