基于比例型Paris公式和逆高斯过程的金属疲劳裂纹扩展随机模型

疲劳失效是金属构件的主要失效方式之一,该文针对金属疲劳裂纹扩展过程中的不确定性,以"首次达到给定裂纹长度a的时间t(a)"为随机描述量,采用比例型Paris公式描述裂纹的平均扩展路径,建立基于逆高斯过程的单样本疲劳裂纹扩展随机模型和考虑样本异质性的裂纹扩展随机效应模型,分别采用最大似然估计法(MLE)和最大期望算法(EM)推导了单样本模型和随机效应模型的参数估计公式.最后,利用提出的裂纹扩展随机模型拟合了68个铝合金板的疲劳裂纹数据,对结果进行了拟合优度分析.结果表明:该文提出的疲劳裂纹扩展随机模型能够有效地分析和解释金属疲劳裂纹扩展过程中的不确定性.