【科研資訊】數(shù)據(jù)-物理模型驅(qū)動(dòng)的超高周疲勞壽命預(yù)測方法

來源：凱爾測控試驗(yàn)系統(tǒng)（天津）有限公司 2023年10月08日 11:06

現(xiàn)代工程裝備呈現(xiàn)長壽命服役的發(fā)展趨勢，結(jié)構(gòu)超長壽命預(yù)測對安全可靠服役至關(guān)重要。超高周疲勞是結(jié)構(gòu)超長壽命服役需要考慮的失效模式，人們通過研究疲勞裂紋萌生與擴(kuò)展機(jī)理，建立了超高周疲勞壽命的物理模型；近年來，人工智能與疲勞研究的結(jié)合為壽命預(yù)測提供了新思路，但數(shù)據(jù)量不足、純數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)未有效融合物理模型仍是制約疲勞壽命預(yù)測的難題。

針對這些問題，華東理工大學(xué)朱明亮教授、軒福貞教授等人提出了數(shù)據(jù)-物理模型驅(qū)動(dòng)的超高周疲勞壽命預(yù)測框架（圖1），通過選擇結(jié)構(gòu)材料的小樣本疲勞壽命數(shù)據(jù)，使用Z參量壽命模型進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)展，引入多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法和物理模型，采用多種材料對數(shù)據(jù)-物理模型的預(yù)測能力進(jìn)行比較與驗(yàn)證。系列研究成果以“On micro-defect induced cracking in very high cycle fatigue regime”“A data-physics integrated approach to life prediction in very high cycle fatigue regime”和“Data-driven approach to very high cycle fatigue life prediction”為題先后發(fā)表在Fatigue Fract. Eng. Mater. Struct. 2022; 45: 3393、Int. J. Fatigue 2023; 176: 107917和Eng. Fract. Mech. 2023; 292: 109630上。

研究發(fā)現(xiàn)，訓(xùn)練集越大，機(jī)器學(xué)習(xí)方法預(yù)測材料疲勞壽命準(zhǔn)確率越高，數(shù)據(jù)與物理模型的融合可顯著提升預(yù)測準(zhǔn)確度，為小樣本數(shù)據(jù)下的超高周疲勞壽命預(yù)測提供了解決方案。基于Z參量模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的Z-PINN模型對15Cr鋼、FV520B-I鋼和GCr15鋼的超高周疲勞壽命預(yù)測準(zhǔn)確率分別為78.9%、89.3%和94.3%（圖2）。

圖1 數(shù)據(jù)-物理模型驅(qū)動(dòng)的疲勞裂紋擴(kuò)展和超高周疲勞壽命預(yù)測框架

圖2 三種典型材料超高周疲勞壽命預(yù)測準(zhǔn)確度比較

通訊作者簡介：

朱明亮，教授、博導(dǎo)，主要從事機(jī)械結(jié)構(gòu)疲勞、損傷與斷裂研究，發(fā)表學(xué)術(shù)論文100余篇，出版專著1部，獲省部級(jí)科技一等獎(jiǎng)3項(xiàng)。兼任中國材料研究學(xué)會(huì)疲勞分會(huì)理事、中國機(jī)械工程學(xué)會(huì)成組與智能集成技術(shù)分會(huì)常務(wù)委員。

軒福貞，教授、博導(dǎo)，主要從事機(jī)械結(jié)構(gòu)強(qiáng)度、智能傳感與壽命可靠性、數(shù)字孿生技術(shù)等領(lǐng)域研究，發(fā)表學(xué)術(shù)論文300余篇，出版專著5部，獲國家科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、二等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)。兼任中國機(jī)械工程學(xué)會(huì)壓力容器分會(huì)副理事長、中國化工學(xué)會(huì)副理事長等。

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