Araştırma, GH4169 va GH2909 süperalaşımlarının elektron ışınıyla kaynaklandığı turli malzemeli birleşimlerde, payvand metali (weld metal, WM) uchun bevosita eğitim verisi kullanmadan charchoq çatlağı o‘sish (fatigue crack growth, FCG) ömrünün bashorat edilip edilemeyeceğini inceliyor. Araştırmacılar yalnızca asosiy metal (base metal, BM) va ısıdan etkilenmiş bölge (heat-affected zone, HAZ) verileriyle eğitilen; malzemeye uyarlanan Paris yasası, 19 boyutlu fizik destekli bir sinir ağı va koşula ko‘ra değişen ağırlıklı füzyonu birleştiren DPID çerçevesini geliştirdi. En başarılı tek eğitim çalıştırmasında payvand metali test setinde ortalama bağıl hata %16,7 va R²=0,690 elde edildi; 10 WM numunesinin tamamı deneysel değerin 1,5 katlık saçılım bandı ichida kaldı. Bununla birlikte natija, belirli GH4169/GH2909 payvand sistemi va yalnızca 10 hedef-bölge numunesi ustida doğrulandığından, yöntemin başka malzemelere, payvand proseslerine yoki haqiqiy servis yük spektrumlarına aynı doğrulukla aktarılabildiği sonucuna varılamaz.

Çalışmanın asosiy problemi, turli malzemelerin kaynaklandığı bir yapının aynı bağlantı ichida homojen davranmamasıdır. Ana metal, ısıdan etkilenmiş bölge va payvand metalinin mikroyapısı bilan mekanik özellikleri birbirinden ayrıldığı uchun bir bölgede kalibre edilen yoriq o‘sish modeli diğer bölgeye taşındığında yaqqol bir domain shift, yani ma’lumot dağılımı kayması ortaya çıkabilir. Manba metalinden yeterli sayıda charchoq çatlağı testi elde etmek esa zaman, maliyet va tahribat gerektirir. DPID yondashuvi shu sababli “verisi görülmemiş” WM bölgesini, erişilebilir BM va HAZ ma’lumotlaridan bashorat etmeyi hedeflemektedir.

Yöntemin öne çıkan yönü fiziksel modeli yoki makine öğrenmesini tek başına kullanmak yerine ikisinin güvenilirliğini örnek bazında dengelemesidir. Paris yasası yoriq büyümesine fiziksel bir asosiy sağlarken sinir ağı doğrusal olmayan ilişkileri öğrenir; son füzyon ağırlığı esa gerilme şiddeti faktörü aralığı ΔK va malzemenin çekme dayanımı dikkate alınarak o‘zgartiriladi. Böylece tizim, yalnızca veriye dayalı modelin hedef bölgedeki aşırı ekstrapolasyonunu azaltmaya çalışırken klasik Paris yaklaşımının material heterojenliğine ilişkin sınırlılığını da veriyle düzeltmektedir.

Tadqiqotning asosiy muammosi nima?

Aero-motor turbina dış halka muhafazalarında GH4169 va GH2909 kabi turli özelliklere sahip süperalaşımlar elektron ışını kaynağıyla birleştirilebilmektedir. Çalışmanın açıklamasına ko‘ra GH4169 yuqori harorat dayanımı, GH2909 esa past termik kengayish özelliği nedeniyle bu tip yapılarda birlikte qo‘llanadi. Fakat payvandlangan bağlantının turli mikrobölgeleri aynı charchoq çatlağı o‘sish davranışını göstermez.

Klasik Paris yasası tabanlı ömür tahmini her bölge uchun C va m parametrelerinin deneysel sifatida kalibre edilmesini gerektirebilir. Bu durum ayniqsa payvand metali kabi ma’lumot üretmenin pahalı ekanligi bölgelerde muhim bir kısıt oluşturur. Salt ma’lumot odaklı modeller esa eğitim verisinin dağılımından uzaklaşıldığında güvenilirliğini kaybedebilir. Araştırma bu ikki sorunu aynı çerçevede ele almaktadır.

Tajriba namunalari qanday tayyorlandi?

GH4169 va GH2909 dövme süperalaşım boşluklarından 220 × 56 × 4 mm boyutlarında ince plakalar işlendi va 220 mm doğrultusunda elektron ışını alın kaynağı uygulandı. Manba işlemi 6 × 10^-2 Pa değerinin ostida vakumda va en fazla 60 kV hızlandırma gerilimiyle gerçekleştirildi. Prosesin HB/Z 315 yuqori harorat alaşımları va paslanmaz çeliklerin vakum elektron ışını kaynağı standardını izlediği qayd etiladi.

Manba shundan so‘ng artık gerilmeleri azaltmak amacıyla vakum yaşlandırma işlemi uygulandı: numuneler 720 ± 10 °C'de 8 saat tutuldu, fırında 620 °C'ye soğutuldu, bu sıcaklıkta 8 saat yanada bekletildi va so‘ng oda sıcaklığına havada soğutuldu.

Yorulma çatlağı o‘sish testleri ASTM E647'ye uygun kompakt çekme (CT) numuneleriyle yapıldı. Numune genişliği W=52,5 mm, kalınlığı b=2,6 mm'dir. Çatlağın hedeflenen bölgede ilerlemesini desteklemek uchun ikki yüzeyde 0,3 mm derinliğe, 0,1 mm kök yarıçapına va 90° açılma açısına sahip yan oluklar işlendi. Kaynaktaki teknik çizimler, WM, HAZ va BM numunelerinde başlangıç çatlağının turli mikrobölgelere konumlandırıldığını açık tarzda ko‘rsatadi.

Qaysi sohalar va shartlar sinovdan o‘tkazildi?

Numuneler başlangıç çatlağı konumuna ko‘ra BM-GH2909, BM-GH4169, HAZ-GH2909 va WM gruplarına ayrıldı. Yorulma çatlağı o‘sish deneylerinde gerilme nisbati R=0,1 va frekans 15 Hz sifatida kullanıldı. Manba ma’lumot seti oda harorati bilan 500 °C va 600 °C koşullarını kapsamakla birlikte her bölge her sıcaklıkta aynı sayıda ölçülmemiştir. Manba metali hedef test ma’lumotlarni 500 °C va 600 °C koşullarından oluşmaktadır.

Tek eksenli çekme deneylerinden elastisite modülü E, akma dayanımı σ_y va nihai çekme dayanımı σ_b elde edildi. Çalışma, bu değerlerin deneylerle belirlenip gerektiğinde material el kitabındaki bilgilerle tamamlandığını qayd etadi.

Ma’lumotlar to‘plami qanday tuzildi?

BM va HAZ bölgelerinin deneysel yoriq o‘sish ma’lumotlarni Smith yöntemiyle Paris yasasına uyarlandı. Elde edilen fizik tabanlı modeller ustida sonli integrasyon foydalanib ma’lumot artırımı yapıldı. Sonuçta BM va HAZ uchun 36 deneysel örnek bilan 85 artırılmış örneğin birleşiminden toplam 121 örneklik payvand-bölge ma’lumot seti oluşturuldu.

Bu 121 örneğin 100'ü eğitim, 21'i validatsiya uchun ayrıldı. Manba metalinden elde edilen 10 örnek esa eğitim va doğrulamaya katılmadan bağımsız hedef test seti sifatida kullanıldı. Bu ayrım tadqiqotning “zero-shot” iddiasının temelidir: model WM etiketli ömür verisini eğitim davomida görmemektedir.

Temel kirish o‘zgaruvchilari elastisite modülü E, akma dayanımı σ_y, nihai çekme dayanımı σ_b, harorat T, uygulanan yük P, başlangıç yoriq uzunluğu a₀ va son yoriq uzunluğu a_c'dir. Çıkış değişkeni sikl cinsinden charchoq çatlağı o‘sish muddati N'dir.

Ma’lumotlar qanday standartlashtirildi?

Tüm kirish özellikleri Z-skoru yöntemiyle standartlaştırıldı:

\[ z_i=\frac{x_i-E(x)}{D(x)} \]

Burada x_i özgün xususiyat değerini, E(x) özelliğin ortalamasını va D(x) standart sapmasını ifodalaydi. Manba metin bu dönüşümü ma’lumot kümesinin Gauss dağılımı varsayımıyla açıklamaktadır; biroq shuningdek raporlanmış bir normallik testi sunulmamaktadır.

DPID doirasi qaysi uch komponentdan iborat?

1. Malzemeye uyarlanan fizik tabanlı model: Paris yasasının C va m katsayıları, örneğin nihai çekme dayanımına ko‘ra o‘zgartiriladi. Böylece aynı katsayıların barcha payvand mikrobölgelerine uygulanması yerine material dayanımına bağlı uyarlama yapılır.

2. Geliştirilmiş ma’lumot tabanlı model: Deneysel değişkenler, kırılma mekaniğiyle ilişkili fiziksel xususiyatlar va dönüştürülmüş xususiyatlar bir araya getirilerek 19 boyutlu bir kirish sistemi oluşturulur va çok katmanlı ileri beslemeli sinir ağına verilir.

3. Uyarlamalı ağırlıklı füzyon: Fizik modelinin va ma’lumot modelinin tahminleri sabit oranla birleştirilmez. ΔK va çekme dayanımından türetilen güven düzeyi fizik modeline verilecek ağırlığı belirler; hedef material dayanımı eğitim aralığının dışına chiqqanda fizik modelinin ağırlığı shuningdek cezalandırılır.

Materialga moslashtirilgan Paris modeli

Çalışma, referans Paris katsayılarını C_base=2,138 × 10^-10 m/sikl va m_base=1,9 sifatida tanımlar. i'inci örnek uchun katsayılar nihai çekme dayanımının eğitim seti ortalamasına oranıyla o‘zgartiriladi:

\[ C_i=C_{base}\left(\frac{\sigma_{u,i}}{\bar{\sigma}_u}\right)^{-k_c} \]

\[ m_i=m_{base}\left(\frac{\sigma_{u,i}}{\bar{\sigma}_u}\right)^{-k_m} \]

Burada σ_u,i i'inci örneğin nihai çekme dayanımı, \(\bar{\sigma}_u\) eğitim setindeki ortalama nihai çekme dayanımıdır. k_c va k_m katsayıları BM/HAZ eğitim setindeki fizik modelinin RMSE değerini en aza indirecek tarzda grid search bilan optimize edildi. k_c uchun 0–3,0, k_m uchun 0–2,0 aralıkları 0,1 adımla tarandı va optimal değerler sırasıyla k_c=2,0 va k_m=0,5 sifatida belirlendi.

Uyarlanmış Paris parametrelerinden fizik tabanlı ömür, geliştirilmiş trapez sonli integrasyonuyla hesaplandı:

\[ N_{\mathrm{phys}}= \sum_{i=2}^{n} \frac{a_i-a_{i-1}} {\frac{1}{2}\left[C(\Delta K_{i-1})^m+C(\Delta K_i)^m\right]} \]

Bu ifade yoriq uzunluğu artışlarını, ikki ardışık noktadaki Paris tipi yoriq o‘sish hızlarının ortalamasını kullanarak sikl sayısına dönüştürmektedir.

Fizika qo‘llab-quvvatlaydigan 19 o‘lchamli xususiyatlar tizimi

Sinir ağı 19-20-12-6-1 mimarisine sahiptir. Üç gizli katmanda sırasıyla 20, 12 va 6 nöron topiladi va LeakyReLU aktivasyonu qo‘llanadi. Çıkış katmanı doğrusal aktivasyonlu tek nörondur va N_data charchoq ömrünü üretir. Eğitim Levenberg-Marquardt algoritmasıyla, en fazla 400 iterasyon va 1 × 10^-6 hedef eğitim hatası foydalanib gerçekleştirilmiştir.

Qaysi xususiyatlar ko‘proq og‘irlikka ega bo‘ldi?

Random Forest tabanlı xususiyat önem analizinde en yuqori tekil ağırlığın %18,2 bilan N_phys'e verilmesi dikkat çekicidir. Bu natija, fizik modelinden üretilen öncül tahminin ma’lumot tabanlı dal uchun muhim bir kirish ekanini ko‘rsatadi.

Moslashuvchan fuzionlashuv og‘irligi qanday aniqlanadi?

Gerilme şiddeti faktörü aralığı ΔK uch bölgeye ayrılmıştır: ΔK ≤ 15 MPa√m eşik yakını bölge, 15 < ΔK ≤ 30 MPa√m kararlı o‘sish bölgesi va ΔK > 30 MPa√m hızlı o‘sish bölgesi. Nihai çekme dayanımı esa eğitim örneklerinin medyanına ko‘ra past va yuqori dayanım gruplarına ayrılır. Böylece 3 × 2 kombinasyonla olti güven bölgesi Ω_ij oluşturulur.

Fizik modelinin ilgili bölgedeki ortalama bağıl hatası:

\[ \hat{\varepsilon}=N_{\mathrm{phys},k}-N_{\mathrm{exp},k} \]

\[ \varepsilon_{ij}= \frac{1}{n_{ij}} \sum_{k\in\Omega_{ij}} \left| \frac{\hat{\varepsilon}}{N_{\mathrm{exp},k}} \right| \]

sifatida hisoblanadi. Ardından fizik modeline verilen güven ağırlığı:

\[ \omega_{ij}=\frac{1}{1+\varepsilon_{ij}} \]

shaklida tanımlanır. Fizik modelinin hata düzeyi azaldıkça ağırlık 1'e yaklaşır; hata büyüdükçe sıfıra yaklaşır.

Hedef örneğin nihai çekme dayanımı eğitim ma’lumot setindeki maksimum dayanımı aşıyorsa ağırlığa shuningdek çapraz material cezası uygulanır:

\[ \omega_{\mathrm{phys}}= \begin{cases} \omega_{ij}, & \sigma_u\leq\sigma^{train}_{u,max}\\ \omega_{ij}(1-\lambda), & \sigma_u>\sigma^{train}_{u,max} \end{cases} \]

λ katsayısı validatsiya setinde grid search bilan 0,1–0,5 orasida taranmış va λ=0,3 seçilmiştir. Manbada verilen duyarlılık analizine ko‘ra λ'nın 0,25 bilan 0,35 orasida değişmesi WM testindeki ortalama bashorat hatasını %2'den yanada az değiştirmiştir.

Nihai DPID tahmini:

\[ N_f= \omega_{\mathrm{phys}}N_{\mathrm{phys}} + (1-\omega_{\mathrm{phys}})N_{\mathrm{data}} \]

ifadesiyle oluşturulur.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlaydigan natijalar

• BM va HAZ ma’lumotlaridan oluşturulan DPID modeli, eğitimde kullanılmayan 10 WM numunesinde salt ma’lumot tabanlı modellerden yanada past hata üretmiştir.
• En iyi tek eğitim çalıştırmasında DPID uchun ortalama bağıl hata %16,7 va R²=0,690'dır.
• Bu çalıştırmadaki barcha DPID tahminleri deneysel sonuçların 1,5 katlık saçılım bandı ichida kalmıştır.
• Beş bağımsız eğitim çalıştırmasının ortalama bağıl hatası %18,14'tür va bu çalıştırmalardaki barcha tahminler 2 katlık saçılım bandı ichida kalmıştır.
• Fiziksel öncül bilgi bilan ma’lumot tabanlı düzeltmenin birlikte kullanılması, bu ma’lumot setindeki küçük örneklem va bölgesel dağılım kayması sorununda tek başına kullanılan modellere ko‘ra yanada kararlı natija vermiştir.

Tadqiqot qo‘llab-quvvatlamaydigan natijalar

• DPID'nin barcha turli metal payvandlangan birleşimlerde aynı doğruluğa ulaşacağı gösterilmemiştir.
• Model başka süperalaşım çiftleri yoki başka payvand teknolojileri ustida test edilmemiştir.
• Çalışma haqiqiy aero-motor servis yük spektrumlarında uzun dönem saha validatsiyasi sunmamaktadır.
• 10 WM örneğiyle elde edilen performans genel bir endüstriyel doğruluk garantisi emas.
• Faktör-1,5 saçılım bandında kalma sonucu bu tajriba sistemi va seçilen test setinin dışına otomatik sifatida genellenemez.

Türkiye nuqtayi nazaridan yorum: Çalışma Türkiye'de yürütülmemiştir va Türkiye'ye ait material, payvand proses yeterlilik yoki servis yük verisi içermemektedir. Bu nedenle yöntemin Türkiye'deki havacılık yoki yuqori harorat payvandlangan yapı uygulamalarına aktarılması, ilgili yerel materiallar, payvand prosedürleri va haqiqiy kullanım koşullarıyla shuningdek doğrulanmayı gerektirir. Kaynaktaki performans değerlerinin Türkiye'deki uygulamalara bevosita taşınması ilmiy sifatida desteklenmemektedir.

Tadqiqot usuli va natijalari

Tajriba va modellashtirish tuzilmasining texnik xulosasi

Mintaqaviy Paris parametrlari

Deneysel FCG verilerinin Smith yöntemiyle Paris yasasına uydurulmasından elde edilen katsayılar bölge va sıcaklığa ko‘ra yaqqol tarzda değişmektedir. Bu değişim, tadqiqotning tek bir sabit Paris parametre seti yerine material uyarlaması kullanmasının asosiy gerekçelerinden biridir.

10 ta payvand metali namunasida DPID bashorati

Tablo, DPID'nin genel ortalama nuqtayi nazaridan yanada kuchli olmasına rağmen her tekil numunede en past hatayı üretmediğini de ko‘rsatadi. Örneğin WM-4 va WM-5'te fizik tabanlı model DPID'den yanada past hata vermektedir; WM-8'de esa geliştirilmiş ma’lumot modeli faqat %1,3 hata üretmiştir. Dolayısıyla DPID'nin avantajı her örnekte mutlak üstünlük emas, hedef test kümesinin bütünü üzerindeki hata va kararlılık dengesidir.

An’anaviy modellar bilan miqdoriy taqqoslash

DPID, RF'ye kıyasla RMSE'yi taxminan %41,3, MAE'yi taxminan %41,8 va ortalama bağıl hatayı taxminan %37,0 azaltmıştır. GA-BP modelinin R² değerinin -19,4 olması, hedef WM bölgesinde çok zayıf bir genelleme performansına işaret etmektedir.

Takroriy o‘qitish modeli qanchalik barqaror edi?

Beş bağımsız eğitim koşusunun ortalama R² değeri 0,452, ortalama bağıl hatası %18,14'tür. Bütün tekrarlardaki tahminlerin 2 katlık saçılım bandı ichida kalması, sinir ağının başlangıç rastlantısallığına rağmen çerçevenin tamamen kararsız davranmadığını ko‘rsatadi. Bununla birlikte tek koşular orasida R²'nin 0,172 bilan 0,690 orasida değişmesi, “kararlılık” değerlendirilirken yalnızca ortalama bağıl hataya emas performans değişkenliğine de dikkat edilmesi gerektiğini ko‘rsatadi.

Usuliy kuchli jihatlar va cheklovlar

Çalışmanın kuchli tarafı, fizik tabanlı bir ömür modelini yalnızca bağımsız bir taqqoslash modeli sifatida bırakmayıp hem sinir ağının bir girdisi hem de nihai tahminin bir bileşeni hâline getirmesidir. Ayrıca fizik dalına verilecek ağırlığın ΔK va dayanım aralıklarına ko‘ra değiştirilmesi, barcha örneklere sabit füzyon katsayısı uygulanmasını önlemektedir.

Bununla birlikte payvand-bölge ma’lumot setindeki 121 örneğin faqat 36'sı bevosita deneysel, 85'i Paris modeli üzerinden sonli integrasyonla artırılmış örnektir. Bu nedenle ma’lumot tabanlı dalın eğitim kümesinin muhim bölümü bağımsız deneysel gözlemlerden oluşmamaktadır. Ayrıca Nphys değerinin 19 boyutlu xususiyat sistemi ichida en yuqori tekil xususiyat önemine sahip olması, fiziksel öncül bilan ma’lumot dalı arasındaki bağı ayniqsa kuchli kılmaktadır. Bu durum yaklaşımın fizik-ma’lumot bütünleşmesi nuqtayi nazaridan tasarımın bir parçasıdır; biroq modelin tamamen bağımsız ikki bilgi kaynağının birleşimi sifatida yorumlanmaması kerak.

Hedef bölge değerlendirmesi 10 WM numunesiyle sınırlıdır. Çalışmada başka alaşım çiftleri, başka payvand prosesleri yoki haqiqiy kullanım yük spektrumları ustida dış validatsiya raporlanmamıştır. Bu nedenle sonuçlar, DPID yaklaşımının bu tajriba düzeninde umut verici ekanini gösterir; keng kapsamlı endüstriyel genelleme kanıtı oluşturmaz.

Manba va Yöntem Notu

Tam özgün tadqiqot adı: A Physics-Data Fusion Method for Predicting Fatigue Crack Growth Life in Dissimilar Welded Joints

Yazarlar — asosiy PDF'deki sıra: Xiaogang Liu, Yuqi Liang, Pingzhou Zhu, Zhenmin Qian, Sihui Yang.

Eş katkı/eş birinci yazar: Manbada belirtilmemiştir.

Sorumlu yazar: Xiaogang Liu. PDF başlık sayfasında yıldız işaretiyle gösterilmektedir va SSRN kaydında Contact Author sifatida listelenmektedir.

Kurumlar: College of Energy and Power Engineering, Nanjing University of Aeronautics and Astronautics, Nanjing, Çin; Hunan Aviation Powerplant Research Institute, Aero Engine Corporation of China, Zhuzhou, Çin.

DOI: 10.2139/ssrn.7181043

Platform: SSRN.

Resmî bağlantı: https://ssrn.com/abstract=7181043

Yayın tarihi: SSRN kaydında 29 Temmuz 2026.

Dergi / cilt / sayı: Bu sürüm uchun hakemli dergi, cilt yoki sayı bilgisi bulunmamaktadır.

Manba türü va hakemlik: Bu tadqiqot hakem değerlendirmesinden geçmemiş bir preprinttir; natijalarini bu yayın aşaması dikkate alınarak değerlendirilmelidir.

Bibliyografik tutarsızlık: Temel PDF'nin görünür başlık sayfası yazarları Xiaogang Liu, Yuqi Liang, Pingzhou Zhu, Zhenmin Qian, Sihui Yang sırasıyla vermektedir. SSRN bibliyografik kaydında esa son ikki isim Sihui Yang, Zhenmin Qian sırasındadır. Bu makalede ilmiy asosiy payvand bo‘lgan PDF'nin sırası korunmuş, farklılık shuningdek belirtilmiştir.

Lisans: İncelenen sürüm va doğrulanan bibliyografik kayıtta CC BY, CC BY-SA yoki benzeri açık bir yeniden kullanım lisansı doğrulanamamıştır. Bu nedenle özgün şekiller bevosita kopyalanmamış; makaledeki Verianla Live bileşenleri tadqiqotning ma’lumotlarni va yöntem açıklamalarından oluşturulan özgün gösterimler sifatida hazırlanmıştır.

Finansman: Çalışmada Hunan Aviation Powerplant Research Institute, Aero Engine Corporation of China (AECC, Institute 608) tarafından finansal destek sağlandığı qayd etiladi.

Veri erişilebilirliği: Ayrı bir ma’lumot erişilebilirliği beyanı kaynakta yer almamaktadır.

Çıkar çatışması: Ayrı bir çıkar çatışması beyanı kaynakta yer almamaktadır.

CRediT / yazar katkıları: Ayrı bir CRediT yoki ayrıntılı yazar katkı beyanı bulunmamaktadır.

Bilimsel payvand sınırı: Bu Verianla makalesindeki tajriba koşulları, denklemler, ma’lumot seti büyüklükleri, model mimarisi, xususiyat ağırlıkları, bashorat natijalarini va performans değerleri yüklenen 17 sayfalık çalışmaya dayanmaktadır. Dış kaynaklar yeni ilmiy tajriba, istatistik yoki mekanizma eklemek uchun kullanılmamış; faqat bibliyografik kimlik, SSRN yayın tarihi, DOI va sorumlu yazar kaydının doğrulanması amacıyla ishlatilgan.

Temel yöntemsel sınır: Hedef payvand metali değerlendirmesi faqat 10 WM numunesiyle gerçekleştirilmiş, eğitim setinin 85 örneği fizik tabanlı sonli ma’lumot artırımıyla oluşturulmuş va başka material/payvand tizimlarini ustida dış validatsiya gösterilmemiştir. Bu nedenle sonuçlar DPID yaklaşımının GH4169/GH2909 elektron ışını payvandlangan birleşimindeki incelenen koşullarda performansını ko‘rsatadi; genel bir charchoq muddati bashorat garantisi emas.