Active Learning-Driven Surrogate Modeling for Fatigue LifePrediction of LPBF Hastelloy-X Using Defect-Informed FiniteElement Analysis
本論文は、欠陥情報を考慮した有限要素解析と能動学習駆動型のガウス過程サロゲートモデリングを統合したハイブリッドフレームワークを提案し、様々な条件下におけるLPBF製Hastelloy-Xの疲労寿命を正確かつ効率的に予測することで、実験データの必要性を95%以上削減しながら高い忠実度を実現するものである。