Fatigue of Materials and Structures: Physics and Data Science (Structural Damage, Fatigue and Fracture) - Hardcover
Inhaltsangabe
Key theories and methods of fatigue failure are discussed with fatigue damage accumulation, crack initiation and crack growth analysis. The focus is on mechanical understanding and risk management for design, maintenance, and operation, plus fatigue of additive manufactured metals and advanced materials, with data analytics and AI.
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Über die Autorin bzw. den Autor
Qingyuan Wang is a Professor and the President of Chengdu University, China and a Professor at Sichuan University, China as well as a fellow of the International Association of Advanced Materials.
Shun-Peng Zhu is Professor at University of Electronic Science and Technology of China.
José Correia is a Researcher at the University of Porto, Portugal.
Abílio de Jesus is an Associate Professor at the University of Porto, Portugal.
Grzegorz Lesiuk is a Professor at the Wroc¿aw University of Technology in Poland.
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Fatigue of Materials and Structures
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. Fatigue failure of engineering materials and structures has long been a great challenge for structural integrity, reliability and safety in mechanical, civil and aerospace engineering. These failure mechanisms and their modeling are critical concerns for managing aging structures, and directly affect sustainability across society.In this context, the fundamental theories and methods of fatigue failure of engineering materials and structures are discussed in detail. Fatigue damage accumulation, crack initiation and crack growth analysis are presented from materials to structures, deterministic to probabilistic fatigue, physics to data science, uniaxial to multiaxial fatigue, and extremely low cycle fatigue to very high cycle fatigue. The focus is on mechanical understanding and risk management for design, maintenance, and operation.Some recent advancements include fatigue of additive manufactured (AM) metals and advanced materials, which could potentially transform fatigue analysis and offer new perspectives on fatigue failure mechanisms and reliability design. Both experimental supporting evidence and simulation benefits are demonstrated. It integrates recent developments in artificial intelligence with fatigue in AM metals and advanced materials. It provides case studies, and future research challenges for the fusion of fatigue physics modeling with data analytics, for graduate students and advanced practitioners. Key theories and methods of fatigue failure are discussed with fatigue damage accumulation, crack initiation and crack growth analysis. The focus is on mechanical understanding and risk management for design, maintenance, and operation, plus fatigue of additive manufactured metals and advanced materials, with data analytics and AI. This item is printed on demand. Shipping may be from multiple locations in the US or from the UK, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781032497556
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Hardcover. Zustand: new. Hardcover. Fatigue failure of engineering materials and structures has long been a great challenge for structural integrity, reliability and safety in mechanical, civil and aerospace engineering. These failure mechanisms and their modeling are critical concerns for managing aging structures, and directly affect sustainability across society.In this context, the fundamental theories and methods of fatigue failure of engineering materials and structures are discussed in detail. Fatigue damage accumulation, crack initiation and crack growth analysis are presented from materials to structures, deterministic to probabilistic fatigue, physics to data science, uniaxial to multiaxial fatigue, and extremely low cycle fatigue to very high cycle fatigue. The focus is on mechanical understanding and risk management for design, maintenance, and operation.Some recent advancements include fatigue of additive manufactured (AM) metals and advanced materials, which could potentially transform fatigue analysis and offer new perspectives on fatigue failure mechanisms and reliability design. Both experimental supporting evidence and simulation benefits are demonstrated. It integrates recent developments in artificial intelligence with fatigue in AM metals and advanced materials. It provides case studies, and future research challenges for the fusion of fatigue physics modeling with data analytics, for graduate students and advanced practitioners. Key theories and methods of fatigue failure are discussed with fatigue damage accumulation, crack initiation and crack growth analysis. The focus is on mechanical understanding and risk management for design, maintenance, and operation, plus fatigue of additive manufactured metals and advanced materials, with data analytics and AI. This item is printed on demand. Shipping may be from our UK warehouse or from our Australian or US warehouses, depending on stock availability. Bestandsnummer des Verkäufers 9781032497556
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