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Wide-ranging Probabilistic Physics-guided Machine Learning Approach to Break Down the Limits of Current Fatigue Predictive Tools for Metals

Descrizione del progetto

Studiare le prestazioni strutturali dei materiali su scala microscopica

In ingegneria, per fatica dei materiali si intende il loro deterioramento nel corso del tempo dovuto a carichi ripetuti. Sebbene la sollecitazione applicata sia inferiore al carico di rottura del materiale, cicli ripetuti di carico e scarico possono comportare la formazione di cricche microscopiche che crescono progressivamente a ogni ciclo, determinando la frattura o il cedimento. Il progetto BREAKDOWN, finanziato dal CER, si propone di trasformare gli attuali metodi di progettazione ingegneristica concentrandosi sulle proprietà dei materiali su scala microscopica. Il team di ricerca svilupperà nuovi modelli ed esperimenti al fine di caratterizzare la fatica dei materiali, aprendo la strada alla realizzazione di progetti ingegneristici più affidabili e sostenibili.

Obiettivo

It appears paradoxical how today's frontier & high-impact research seeks for designing new materials to delay structural failures – especially fatigue – while the same effort is not seen concerning the way materials can be efficiently and safely used in real structural applications. BREAKDOWN aims to transform engineering products’ design methods by identifying and including a set of (sub)micro-scale material inhomogeneities characteristics in a novel probabilistic framework. The time has come to exploit modern experimental techniques to probe material properties at a small scale, which are scarcely involved in current fatigue characterisation schemes. To attain this very ambitious goal, the project will rely on a breakdown of different classes of inhomogeneities to advance the fundamental mechanical understanding of their contribution to fatigue, and then reunite them within an advanced Bayesian Physics-Guided Neural Network (B-PGNN) frame. Over the past three years, I assiduously worked to prove the feasibility of BREAKDOWN and demonstrate its superior capabilities. However, I have merely scratched the surface of what is potentially achievable with this approach, both in terms of knowledge advancement and real engineering applications. An extensive multimodal experimental characterisation campaign will be conducted on different material inhomogeneity states to separate and identify their individual influence on fatigue in a systematic and detailed way. Cutting-edge numerical & analytical models will be developed and exploited as the physics knowledge in the B-PGNN scheme to effectively tackle the small datasets issue when dealing with fatigue and to ensure soundness of results. The outstanding capabilities of the framework developed in BREAKDOWN will be confirmed through specific demonstrators. BREAKDOWN will excellently contribute towards the development of a much more sustainable design procedure with unprecedented social, economic and environmental benefits.

Meccanismo di finanziamento

HORIZON-ERC -

Istituzione ospitante

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI UDINE
Contributo netto dell'UE
€ 1 499 954,00
Indirizzo
VIA PALLADIO 8
33100 Udine
Italia

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Regione
Nord-Est Friuli-Venezia Giulia Udine
Tipo di attività
Istituti di istruzione secondaria o superiore
Collegamenti
Costo totale
€ 1 499 954,00

Beneficiari (1)