Braun, MoritzMoritzBraunKellner, LeonLeonKellnerSimon-Schultz, M.M.Simon-Schultz2023-01-312023-01-31202248. Tagung des DVM-Arbeitskreises Betriebsfestigkeit (2022)http://hdl.handle.net/11420/14701Stumpfstöße sind eine der häufigsten Schweiß Verbindungen in geschweißten Strukturen. Bekannterweise hängt die Ermüdungsfestigkeit solcher Verbindungen von vielen Faktoren wie z.B. von der Höhe der Belastung, der lokalen Schweißnahtgeometrie usw. ab, welche häufig in Wechselwirkung miteinander stehen. Diese sind jedoch aufgrund der statistischen Natur der Variablen kaum quantifizierbar. Algorithmen des maschinellen Lermens ermöglichen es verschiedene Einflussfaktoren und ihre Wechselwirkungen zu erfassen und zu ergründen. Hierzu wurde das SHAPley Additive eXplanations (SHAP)-framework verwendet, um die Vorhersagen zu erklären. Zusätzlich wurden Methoden der Anomalieerkennung eingesetzt, um die Robustheit der Vorhersagen zu verbessern.Butt joints are one of the most common welded joints in welded structures. It is well known that the fatigue behavior of such joints depends on many factors such as loading conditions, local weld geometry, etc., which often interact with each other; however these are difficult to quantify due to the statistical nature of the variables. Machine leaming algorithms can capture and interpret influential factors and their interactions For this purpose, the SHAPley Additive e Xplanations (SHAP) framework was used to explain the predictions. Additionally. anomaly detection methods were used to improve the robustness of the predictions.deVorhersage des Ermüdungsfestigkeitsverhaltens von Stumpfstößen mittels Explainable Artificial IntelligenceConference Paper10.48447/BF-2022-002Other