基于物理信息神经网络的金属多轴疲劳寿命预测进展
张颛利1
孙兴悦2
陈旭2
1.中海油能源发展装备技术有限公司 工业防护工程中心,天津 3004572.天津大学 化工学院,天津 300350
摘要：材料的多轴疲劳寿命预测研究是保证部件结构完整性的关键要素之一.近年来机器学习尤其是神经网络在疲劳寿命预测领域得到了广泛应用.然而,疲劳数据的不足阻碍了神经网络在疲劳预测中的进一步应用.为了解决这一问题,考虑疲劳先验物理知识的物理信息神经网络逐渐受到关注.首先,概述了机器学习算法的分类及神经网络模型在多轴疲劳寿命预测中的应用.随后,重点对基于物理信息神经网络的材料疲劳寿命预测研究进行了深入探讨.最后,从基于物理信息的输入特征、基于物理信息的损失函数构建和基于物理信息的网络框架开发等3个方面对物理信息神经网络模型的发展进行介绍.相关研究表明,在材料多轴疲劳寿命预测过程中,物理信息神经网络可以表现出更好的物理一致性和预测性能.
关键词：物理信息神经网络多轴疲劳寿命预测机器学习
分类号：TH114(机械学（机械设计基础理论）)O346.2(固体力学)
论文发表日期：2025-04-14
在线出版日期：2026-09-12（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：9( 44-52 )
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