Skip to main content
Ir a la página de inicio de la Comisión Europea (se abrirá en una nueva ventana)
español español
CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
CORDIS

Machine Learning for Structural Integrity Assessments

Descripción del proyecto

Mejora de la eficacia y la seguridad operativas a través de la evaluación de la integridad estructural

La producción de energía verde es muy compleja desde el punto de vista de la eficacia operativa, ya que es difícil evaluar los costes y el consumo de energía asociados que surgen de la degradación de los materiales en condiciones operativas adversas. La degradación de los materiales se produce a través de complejos mecanismos de daño interdependientes. En el proyecto ALIAS, financiado con fondos europeos, se empleará el aprendizaje automático para obtener una mejor comprensión fundamental del daño material. La evaluación de la integridad estructural constituye un indicador esencial de la capacidad de los componentes principales. Sus métodos actuales pueden optimizarse mediante una mejor comprensión de cómo el daño material afecta al rendimiento de los componentes, lo que permitirá reducir el conservadurismo y aumentar la generación de energía al tiempo que se mantiene la seguridad.

Objetivo

The continued safe operation of critical infrastructure is key in ensuring economic prosperity. The drive towards carbon neutrality presents significant challenges to engineers as increasing operational efficiency often results in harsh, unfavourable operating conditions (e.g. offshore wind turbines). The cost of implementing more efficient processes is a reduction in materials performance resulting in prohibitively short component lifetimes. The challenge facing engineers lies in improving the structural integrity assessment (SIA) methods. Current SIA methods are predominately stress-based and thus, inherently dominated by the yield strength of the component material. Non-linear materials such as steels typically fail by strain induced plasticity where significant additional energies are adsorbed prior to fracture. Strain-based assessments contain considerable built in conservatisms that have not yet been explored. The principal aims of this fellowship application are to develop more advanced SIA methods by considering conservatisms in existing stress-based and strain-based approaches and to exploit recent advances in machine learning to identify and predict key parameters influencing transformative damage in fracture toughness testing. The fundamental understanding of material damage generated in this work will reduce knowledge gaps currently impeding SIA improvement. The benefits of this work include advances to multiple international codes and standards, the continued safe operation of aging critical infrastructure, longer more realistic estimated lifetimes for new components and, significant industrial cost savings through enhanced component design, reduced maintenance cost and reduction in early structure retirement.

Ámbito científico (EuroSciVoc)

CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..

Para utilizar esta función, debe iniciar sesión o registrarse

Palabras clave

Palabras clave del proyecto indicadas por el coordinador del proyecto. No confundir con la taxonomía EuroSciVoc (Ámbito científico).

Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

Tema(s)

Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.

Régimen de financiación

Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.

MSCA-IF - Marie Skłodowska-Curie Individual Fellowships (IF)

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.

(se abrirá en una nueva ventana) H2020-MSCA-IF-2020

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

UNIVERSITY OF LIMERICK
Aportación neta de la UEn

Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.

€ 184 590,72
Dirección
NATIONAL TECHNOLOGICAL PARK, PLASSEY
- Limerick
Irlanda

Ver en el mapa

Región
Ireland Southern Mid-West
Tipo de actividad
Higher or Secondary Education Establishments
Enlaces
Coste total

Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.

€ 184 590,72
Mi folleto 0 0