Active Learning-Driven Surrogate Modeling for Fatigue LifePrediction of LPBF Hastelloy-X Using Defect-Informed FiniteElement Analysis
Este artigo apresenta uma estrutura híbrida que integra a análise de elementos finitos informada por defeitos com a modelagem de substituição por processo gaussiano impulsionada por aprendizado ativo para prever de forma precisa e eficiente a vida em fadiga de Hastelloy-X produzido por LPBF sob diversas condições, alcançando alta fidelidade com uma redução de mais de 95% nos requisitos de dados experimentais.