研究论文

Fatigue crack growth remaining life prediction via physics-informed Kolmogorov–Arnold Networks

Haoran Li, Zhenyu Zhang, Juntao Zeng, Qikun Yuan, Dapeng Tao, Weifeng Liu

China University of Petroleum, East China　Qujing Normal University　Power Grid Corporation (India)　Yunnan University

来源Theoretical and Applied Fracture Mechanics

年份2026

DOI10.1016/j.tafmec.2026.105994

原文https://doi.org/10.1016/j.tafmec.2026.105994

阅读操作

确认中

在文库中上传 PDF 后可生成中文音频讲解。

摘要与影响

摘要 · 节选

暂未获取摘要。可打开原文或 PDF，后续可基于全文生成更完整的速读。

逐年被引趋势

暂无年度引用数据

关键指标

被引次数 · OpenAlex

0.00

领域内被引倍数
同类平均 = 1

前 24%

引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型

参考文献

Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。

AI 辅助阅读

依据：文献信息

论文问答

当前基于文献信息回答

可就本文提问；依据不足时会说明。

学术脉络

学科主题

工程

Fatigue and fracture mechanics

Structural Health Monitoring Techniques · Numerical methods in engineering

参考文献 43

The Statistical Nature of Fatigue Crack Propagation

D. A. Virkler, Ben M. Hillberry, P. K. Goel · Journal of Engineering Materials and Technology · 1979

被引 551

A study of stochastic fatigue crack growth modeling through experimental data

Wen‐Fang Wu, Chih Chung Ni · Probabilistic Engineering Mechanics · 2003

被引 133

Prediction of fatigue crack growth rate in welded tubular joints using neural network

A FATHI, Ali Akbar Aghakouchak · International Journal of Fatigue · 2006

被引 36

此处列出前 3 条

引用本文 -

暂无引用本文的记录