The fatigue crack growth rate can be explained using features of the surface of a structure.
Among other methods, linear regression can be used to explain crack growth velocity. Nonlinear
transformations of fracture surface texture features may be useful as explanatory
variables. Nonetheless, the number of derived explanatory variables increases very quickly,
and it is very important to select only few of the best performing ones and prevent overfitting
at the same time. To perform selection of the explanatory variables, it is necessary to assess
quality of the given sub-model. We use fractographic data to study performance of different
information criteria and statistical tests as means of the sub-model quality measurement.
Furthermore, to address overfitting, we provide recommendations based on a cross-validation
analysis. Among other conclusions, we suggest the Bayesian Information Criterion, which
favours sub-models fitting the data considerably well and does not lose the capability to
generalize at the same time.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00