基于IPSO-PF算法的疲劳裂纹扩展预测
靳婷1
王晓磊2
刘宇1
袁建明1
1.武汉理工大学 交通与物流工程学院,港口装卸技术交通运输行业重点实验室,武汉 4300632.中交一航局安装工程有限公司,天津 300457
摘要：传统Paris公式预测裂纹扩展时忽略了裂纹扩展过程中各种不确定因素的影响,导致预测的裂纹扩展过程与真实的裂纹扩展过程相差较大.为提高疲劳裂纹扩展预测的精度,提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波(Improved Particle Swarm Optimization-Particle Filtering,IPSO-PF)算法的疲劳裂纹扩展预测方法.首先,在粒子滤波(Particle Filtering,PF)算法的框架上,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对基于观测信息更新后的部分粒子进行优化,保持大权值的粒子状态不变,将小权值的粒子趋向于高似然区域,设计了IPSO-PF算法;然后,将IPSO-PF算法与Paris公式结合,构建了基于Paris公式和IPSO-PF算法的疲劳裂纹扩展预测模型;最后,使用公开的2024-T351铝合金数据集对该模型的有效性进行了验证.结果表明,与传统PF算法相比,IPSO-PF算法能够提高粒子的多样性,使用IPSO-PF算法构建的裂纹扩展预测模型的预测误差为2.6%,优于基于PF算法的9.2%.
关键词：疲劳裂纹裂纹扩展预测粒子滤波粒子群优化算法优化
分类号：O346.2(固体力学)
论文发表日期：2025-04-15
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：7( 47-53 )
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