Please use the following text to cite this item or export to a predefined format:
Kepka, Miloslav, 2026, Fatigue life prediction of welded joints – machine learning dataset, DSpace at University of West Bohemia, http://hdl.handle.net/20.500.14592/102
dc.contributor.authorKepka, Miloslav
dc.date.accessioned2026-03-18T12:59:01Z
dc.date.available2026-03-18T12:59:01Z
dc.date.issued2026
dc.descriptionDatová sada vznikla v rámci projektu RTIdigi a souvisí s dílčím úkolem 1 zaměřeným na predikci mechanických, resp. únavových vlastností svařenců s využitím metod strojového učení. Dataset obsahuje experimentální a odvozené parametry používané pro analýzu vztahu mezi zatěžovacím stavem, vlastnostmi svařenců a dosaženou únavovou životností. Data slouží jako vstup pro předzpracování, modelování a vyhodnocení predikčních přístupů v oblasti únavy svařovaných konstrukcí. Studie proveditelnosti popisuje dílčí úkol 1 právě jako rozšíření modelů pro predikci únavové životnosti svařenců pomocí ML na další parametry zkušebních svařenců.
dc.description.sponsorshipEH23_021/0009165 Vývoj digitálních dvojčat konstrukčních komponent s podporou on-line monitoringu jejich provozního zatěžování a simulacemi v laboratorních podmínkách
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14592/102
dc.language.isoen
dc.rightsCreative Commons - Attribution 4.0 International (CC BY 4.0)
dc.rights.labelPUB
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectsvařence
dc.subjectúnavová životnost
dc.subjectstrojové učení
dc.subjectpredikce
dc.subjectexperimentální data
dc.subjectHFMI
dc.titleFatigue life prediction of welded joints – machine learning dataset
dc.typedataset
local.files.count1
local.files.size49049
local.has.filesyes
local.subject.translatedwelded joints
local.subject.translatedfatigue life
local.subject.translatedmachine learning
local.subject.translatedprediction
local.subject.translatedexperimental data
local.subject.translatedHFMI

Collections

This item isPublicly Available
and licensed under:
 Files in this item
Name
43949619.zip
Size
47.9 KB
Format
application/zip
Description
zip
MD5
05178c1292a695c35f228b66ff07394d
Preview
  File Preview