Defect sensitivity and fatigue design: Deterministic and probabilistic aspects in AM metallic materials

灵敏度(控制系统) 概率逻辑 计算机科学 法律工程学 结构工程 可靠性工程 工程类 人工智能 电子工程
作者
Xiaopeng Niu,Chao He,Shun‐Peng Zhu,Pietro Foti,Filippo Berto,Lanyi Wang,Ding Liao,Hongtao Wang
出处
期刊:Progress in Materials Science [Elsevier]
卷期号:: 101290-101290
标识
DOI:10.1016/j.pmatsci.2024.101290
摘要

Fatigue performance in both traditional and additively manufactured materials is severely affected by the presence of defects, which deserve special attention to ensure the in-service reliability and the structural integrity of complex engineering components. The traditional empirical or semi-probabilistic approaches, provided in standards and codes, only account for defects statistically; such design methodologies cannot fully exploit the material mechanical properties. Design strategies aim to explicitly account for defects features constitute a promising solution to achieve both required safety performance and material mechanical property exploitation. With the development of non-destructive techniques, such design methodologies have become applicable. However, there is still a tardiness in adopting new design strategies especially when it comes to industrial applications, e.g. emerging additive manufacturing (AM). In this review, a systematic overview is provided on the recent developments regarding fatigue behavior and failure mechanisms affected by defects, together with the methodologies for defects features characterization and probabilistic assessment. Moreover, the defects criticality and design approaches of AM parts are introduced and compared with traditional counterparts. Finally, the status of AM standardization is presented.
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