تقدم البحث منهجية جديدة لتصميم المكونات المعدنية المقاومة لفشل التعب، باستخدام خوارزميات تحسين الطوبولوجيا (TO) جنبًا إلى جنب مع عمليات التصنيع الإضافية (AM). تتضمن هذه الطريقة تقنيات التعلم الآلي (ML)، وبشكل خاص شبكة عصبية بايزي (BNN)، لتقدير حد الإجهاد ($S_{\text{lim}}$) بناءً على معلمات عملية التصنيع. تم تطبيق هذه المنهجية على دراستين حالتين: ذراع التحكم السفلي…