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【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(cè)方法

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現(xiàn)代工程裝備呈現(xiàn)長(zhǎng)壽命服役的發(fā)展趨勢(shì),結(jié)構(gòu)超長(zhǎng)壽命預(yù)測(cè)對(duì)安全可靠服役至關(guān)重要。超高周疲勞是結(jié)構(gòu)超長(zhǎng)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(cè)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(cè)的難題。


針對(duì)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(cè)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(duì)數(shù)據(jù)-物理模型的預(yù)測(cè)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"“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: 3393Int. J. Fatigue 2023; 176: 107917Eng. 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(cè)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(cè)準(zhǔn)確度,為小樣本數(shù)據(jù)下的超高周疲勞壽命預(yù)測(cè)提供了解決方案?;?/span>Z參量模型和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的Z-PINN模型對(duì)15Cr鋼、FV520B-I鋼和GCr15鋼的超高周疲勞壽命預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率分別為78.9%、89.3%94.3%(圖2)。


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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(cè)框架
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2  三種典型材料超高周疲勞壽命預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度比較


 

通訊作者簡(jiǎn)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(guó)材料研究學(xué)會(huì)疲勞分會(huì)理事、中國(guó)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(guó)家科技進(jìn)步一等獎(jiǎng)、二等獎(jiǎng)等獎(jiǎng)勵(lì)。兼任中國(guó)機(jī)械工程學(xué)會(huì)壓力容器分會(huì)副理事長(zhǎng)、中國(guó)化工學(xué)會(huì)副理事長(zhǎng)等。



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