Physics-informed neural network for predicting fatigue life of unirradiated and irradiated austenitic and ferritic/martensitic steels under reactor-relevant conditions
本研究は、中性子照射下および高温環境におけるオーステナイト系およびフェライト/マルテンサイト系鋼の低サイクル疲労寿命を、物理法則を損失関数に組み込んだ物理情報ニューラルネットワーク(PINN)を用いて高精度かつ解釈可能に予測する新しい枠組みを提案し、従来の機械学習手法を上回る性能と材料ごとの劣化特性の解明を実現したものである。