激光粉末床熔融再生粉末AlSi10Mg低周疲劳实验与机器学习寿命预测数据集2023

数据集概述

本数据集包含2023年收集的激光粉末床熔融工艺制备的再生粉末AlSi10Mg铝合金试样的低周疲劳实验数据，涉及8个试样的缺陷特征与疲劳寿命信息，支持机器学习辅助的寿命预测研究。

文件详解

• 文件名称: Dataset.zip
• 文件格式: ZIP压缩包 (.zip)
• 内部目录与内容:
• defects 目录: 含8个增材制造AlSi10Mg铝合金试样的缺陷特征信息
• fatigue life 目录: 含8个增材制造AlSi10Mg铝合金试样的疲劳寿命信息

数据来源

捷克技术大学布拉格机械工程学院、捷克科学院材料物理研究所

适用场景

• 材料科学研究: 分析再生粉末对激光粉末床熔融AlSi10Mg合金疲劳性能的影响
• 增材制造工艺优化: 探究缺陷特征与疲劳寿命的关联，指导工艺参数改进
• 机器学习应用: 基于实验数据构建铝合金疲劳寿命预测模型
• 疲劳力学分析: 研究低周疲劳条件下再生粉末合金的损伤机制与失效行为