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저자정보
Erfan Maleki (Politecnico di Milano) Okan Unal (Karabuk University) Mario Guagliano (Politecnico di Milano) Sara Bagherifard (Politecnico di Milano)
저널정보
대한금속·재료학회 Metals and Materials International Metals and Materials International Vol.28 No.1
발행연도
2022.1
수록면
112 - 131 (20page)
DOI
10.1007/s12540-021-00995-8

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In this study, the efect of kinetic energy of the shot peening process on microstructure, mechanical properties, residualstress, fatigue behavior and residual stress relaxation under fatigue loading of AISI 316L stainless steel were investigated tofgure out the mechanisms of fatigue crack initiation and failure. Varieties of experiments were applied to obtain the resultsincluding microstructural observations, measurements of hardness, roughness, induced residual stress and residual stressrelaxation as well as axial fatigue test. Then deep learning approach through neural networks was used for modelling ofmechanical properties and fatigue behavior of shot peened material. Comprehensive parametric analyses were performed tosurvey the efects of diferent key parameters. Afterward, according to the results of neural network analysis, further experiments were performed to optimize and experimentally validate the desirable parameters. Based on the obtained results thefavorable range of shot peening coverage regarding improved mechanical properties and fatigue behavior was identifed asno more than 1750% considering Almen intensity of 21 A (0.001 inch).

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