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Analysis of the fracture surface is one of the most important methods for determining the cause of equipment structural failure. Whether structural failure is caused by impact or fatigue is necessary information in industrial fields. For ferrous and non-ferrous metal materials, two fracture phenomena are generated on the fracture surface: ductile and brittle fractures.
In this study, machine learning predicts whether the fracture is based on ductile or brittle when structurural failure is caused by impact. The K-means algorithm calculates this ratio by clustering the brittle and ductile fracture data from a photograph of the impact fracture surface, unlike the existing method, which calculates the fracture surface ratio by comparison with the grid type or the reference fracture surface shape.
In this study, machine learning predicts whether the fracture is based on ductile or brittle when structurural failure is caused by impact. The K-means algorithm calculates this ratio by clustering the brittle and ductile fracture data from a photograph of the impact fracture surface, unlike the existing method, which calculates the fracture surface ratio by comparison with the grid type or the reference fracture surface shape.
목차
ABSTRACT
1. Introduction
2. K-means Algorithm
3. Impact Test Method
4. Fracture Surface Analysis Program Design
5. Results and Discussion
6. Conclusion
References
참고문헌 (16)
참고문헌 신청
Han, C. -S. / 2007 / The Basis and Technique of Fractography-(2) / Journal of the Korean Society for Heat Treatment 20(3):156~162
Tsopanidis, S. / 2020 / Toward quantitative fractography using convolutional neural networks / Engineering Fracture Mechanics 231
Tan, C. J. / 2020 / Mechanical deformation and fracture mechanisms of polymeric fibres from the perspective of fractography A review / European Polymer Journal 137
Lee, S. J. / 2019 / Analysis of Impact Fracture Surface by K-means Algorithm / Proceedings of the KSMPE Conference :57
2009 / Standard, A. S. T. M., E23-09: Standard Test Method for Notched Bar Impact Testing of Metallic Materials, Annual Book of ASTM Standards / ASTM
Tsopanidis, S. / 2020 / Toward quantitative fractography using convolutional neural networks / Engineering Fracture Mechanics 231
Tan, C. J. / 2020 / Mechanical deformation and fracture mechanisms of polymeric fibres from the perspective of fractography A review / European Polymer Journal 137
Lee, S. J. / 2019 / Analysis of Impact Fracture Surface by K-means Algorithm / Proceedings of the KSMPE Conference :57
2009 / Standard, A. S. T. M., E23-09: Standard Test Method for Notched Bar Impact Testing of Metallic Materials, Annual Book of ASTM Standards / ASTM
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