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

Informations projet

ButterFly

N° de convention de subvention: 101093897

DOI

10.3030/101093897

Date de signature de la CE 24 Avril 2023

Date de début 1 Septembre 2023

Date de fin 31 Août 2028

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 2 499 811,00

Contribution de l’UE

€ 2 499 811,00

Coordonné par

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI ROMA LA SAPIENZA
Italy

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (8)

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

Auteurs: 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
Publié dans: Materials Science and Engineering: R: Reports, Numéro 166, 2025, ISSN 0927-796X
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.MSER.2025.101075

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

Auteurs: M. Laurenti, I. Bavasso, E. Palazzi, J. Tirillò, F. Sarasini, F. Berto
Publié dans: Materials & Design, Numéro 257, 2025, ISSN 0264-1275
Éditeur: 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

Auteurs: Nikodmose Moges Gebre, Raffaele De Biasi, Domenico Antonio Rita, Ciro Santus, Lorenzo Romanelli, Paolo Neri, Matteo Perini, Filippo Berto, Matteo Benedetti
Publié dans: Materials & Design, Numéro 258, 2025, ISSN 0264-1275
Éditeur: 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

Auteurs: Danilo Antonello Renzo, Marcello Laurenti, Pietro Foti, Matteo Benedetti, Jacopo Tirillò, Filippo Berto
Publié dans: Results in Engineering, Numéro 28, 2026, ISSN 2590-1230
Éditeur: 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

Auteurs: Raffaele De Biasi, Lorenzo Romanelli, Ciro Santus, Matteo Perini, Filippo Berto, Matteo Benedetti
Publié dans: International Journal of Fatigue, Numéro 206, 2026, ISSN 0142-1123
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.1016/J.IJFATIGUE.2025.109452

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

Auteurs: Raffaele De Biasi, Mohammad Salman Yasin, Matteo Perini, Matteo Benedetti, Filippo Berto
Publié dans: Materials & Design, Numéro 255, 2025, ISSN 0264-1275
Éditeur: 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

Auteurs: Pietro Foti, Michele Zappalorto, Filippo Berto
Publié dans: International Journal of Fatigue, Numéro 207, 2026, ISSN 0142-1123
Éditeur: 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

Auteurs: Vito Errico, Pietro Foti, Sabina Luisa Campanelli, Filippo Berto
Publié dans: Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures, Numéro 49, 2026, ISSN 8756-758X
Éditeur: Wiley
DOI: 10.1111/FFE.70131