Data-Driven Bioinspired Design of Fatigue Super-Resistant Structures: learning by Nature and Flying into the future

Projektinformationen

ButterFly

ID Finanzhilfevereinbarung: 101093897

DOI

10.3030/101093897

EK-Unterschriftsdatum 24 April 2023

Startdatum 1 September 2023

Enddatum 31 August 2028

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 2 499 811,00

EU-Beitrag

€ 2 499 811,00

Koordiniert durch

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA
Italy

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (8)

Metal additive manufacturing of lattice-based orthopedic implants: A comprehensive review of requirements and design strategies

Autoren: Melika Babaei, Simone Murchio, Lorena Emanuelli, Raffaele De Biasi, Luigi Branca Vergano, Roberto Giuliani, Shuya Tian, Marie-Luise Wille, Filippo Berto, Massimo Pellizzari, Matteo Benedetti
Veröffentlicht in: Materials Science and Engineering: R: Reports, Ausgabe 166, 2025, ISSN 0927-796X
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.MSER.2025.101075

Predicting the mechanical behavior in FDM printing of biopolymers through boosting artificial neural networks

Autoren: M. Laurenti, I. Bavasso, E. Palazzi, J. Tirillò, F. Sarasini, F. Berto
Veröffentlicht in: Materials & Design, Ausgabe 257, 2025, ISSN 0264-1275
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.MATDES.2025.114475

Towards standardization of tensile testing for strut-based lattices using compensated beam modeling and strain-energy-based optimization

Autoren: Nikodmose Moges Gebre, Raffaele De Biasi, Domenico Antonio Rita, Ciro Santus, Lorenzo Romanelli, Paolo Neri, Matteo Perini, Filippo Berto, Matteo Benedetti
Veröffentlicht in: Materials & Design, Ausgabe 258, 2025, ISSN 0264-1275
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.MATDES.2025.114696

Methodologies developed for dataset preparation and the interpretability of machine learning algorithms used for the prediction of crack growth rate

Autoren: Danilo Antonello Renzo, Marcello Laurenti, Pietro Foti, Matteo Benedetti, Jacopo Tirillò, Filippo Berto
Veröffentlicht in: Results in Engineering, Ausgabe 28, 2026, ISSN 2590-1230
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.RINENG.2025.107516

Fatigue life prediction of multi jet fusion-manufactured polyamide12 lattice structures using the average strain energy density method

Autoren: Raffaele De Biasi, Lorenzo Romanelli, Ciro Santus, Matteo Perini, Filippo Berto, Matteo Benedetti
Veröffentlicht in: International Journal of Fatigue, Ausgabe 206, 2026, ISSN 0142-1123
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IJFATIGUE.2025.109452

Compensated beam model for efficient and accurate FE elastic simulation of strut-based lattice structures

Autoren: Raffaele De Biasi, Mohammad Salman Yasin, Matteo Perini, Matteo Benedetti, Filippo Berto
Veröffentlicht in: Materials & Design, Ausgabe 255, 2025, ISSN 0264-1275
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.MATDES.2025.114213

Blunt and sharp notches: Revisiting the limit notch radius via the averaged SED method and validating it against a wide fatigue strength reduction database

Autoren: Pietro Foti, Michele Zappalorto, Filippo Berto
Veröffentlicht in: International Journal of Fatigue, Ausgabe 207, 2026, ISSN 0142-1123
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IJFATIGUE.2026.109496

Fatigue and Fracture Behavior in Advanced Layer‐Level SS316L‐17‐4PH Multi‐Material Fabrication via Powder Bed Fusion—Laser Beam

Autoren: Vito Errico, Pietro Foti, Sabina Luisa Campanelli, Filippo Berto
Veröffentlicht in: Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures, Ausgabe 49, 2026, ISSN 8756-758X
Herausgeber: Wiley
DOI: 10.1111/FFE.70131