Vorhersage des Ermüdungsfestigkeitsverhaltens von Stumpfstößen mittels Explainable Artificial Intelligence

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Autor/in:
Verlag/Körperschaft:
Hamburg University of Technology
Erscheinungsjahr:
2022
Medientyp:
Text
Beschreibung:
  • Stumpfstöße sind eine der häufigsten Schweiß Verbindungen in geschweißten Strukturen. Bekannterweise hängt die Ermüdungsfestigkeit solcher Verbindungen von vielen Faktoren wie z.B. von der Höhe der Belastung, der lokalen Schweißnahtgeometrie usw. ab, welche häufig in Wechselwirkung miteinander stehen. Diese sind jedoch aufgrund der statistischen Natur der Variablen kaum quantifizierbar. Algorithmen des maschinellen Lermens ermöglichen es verschiedene Einflussfaktoren und ihre Wechselwirkungen zu erfassen und zu ergründen. Hierzu wurde das SHAPley Additive eXplanations (SHAP)-framework verwendet, um die Vorhersagen zu erklären. Zusätzlich wurden Methoden der Anomalieerkennung eingesetzt, um die Robustheit der Vorhersagen zu verbessern.
Beziehungen:
DOI 10.48447/BF-2022-002
Quellsystem:
TUHH Open Research

Interne Metadaten
Quelldatensatz
oai:tore.tuhh.de:11420/14701