인문학
사회과학
자연과학
공학
의약학
농수해양학
예술체육학
복합학
DBpia AI
AI 에이전트
AI 아이디어
AI 리더
AI 뷰어
Citeasy
크롬 서지관리 다운로드
개인구독
소속 기관이 없으신 경우, 개인 정기구독을 하시면 저렴하게
논문을 무제한 열람 이용할 수 있어요.
지원사업
학술연구/단체지원/교육 등 연구자 활동을 지속하도록 DBpia가 지원하고 있어요.
커뮤니티
연구자들이 자신의 연구와 전문성을 널리 알리고, 새로운 협력의 기회를 만들 수 있는 네트워킹 공간이에요.
피인용 0
초록·키워드
Accurately predicting the time when the fatigue failures of materials such as fracture and plastic deformation occur at various stress ranges has a strong bearing on practical fatigue design of materials. In this study, we propose a simple regression-type alternative for estimating fatigue curves that represents a nonlinear relationship between a given stress amplitude and the fatigue life. To accommodate censored observations, we first combine Stute (1993)’ weights with the asymmetric L1 loss function in conventional quantile regression model, then, formulate and solve the corresponding optimization problem based on the structural risk minimization principle in order to ensure a good generalization capability. The current approach has a major advantage over the conventional ones that it requires few assumptions for developing the models, capable of exploring the data structure in a relatively flexible manner. All procedures and calculations are quite straightforward, and so the proposed quantile regression model has a high potential value in a wide range of applications for the inference of the fatigue life. Computational results for the data sets found in the literature present good evidences to support the argument.
본문·목차
인공지능 문자 인식 모델을 통해 추출된 텍스트로, 일부 오타나 오류가 포함될 수 있으나 지속적으로 개선 중입니다.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
오류를 발견하셨다면 해당 부분을 드래그한 후 ' 를 통해 신고해주세요.
최근 본 자료 전체보기
UCI(KEPA) : I410-ECN-0101-2013-530-003179759
