基于多轴载荷相位差的神经网络预测钛合金疲劳寿命
The Chinese Journal of Nonferrous Metals（2023）
Abstract
钛合金是航空、航天等领域重要的结构材料,面临着多轴疲劳寿命预测困难与繁琐等问题.为此,本文考虑了对称正弦波加载条件下的相位差与加载路径非比例度的关系,构建一种以相位差、正应变幅值和切应变幅值作为输入变量,以疲劳寿命作为输出变量的多轴疲劳寿命预测的神经网络模型;分别以18组纯钛、14组BT9钛合金和33组TC4钛合金多轴疲劳试验数据进行训练,用另外的2组纯钛、2组BT9钛合金和5组TC4钛合金数据进行测试;最后与等效应变模型、最大切应变模型、临界面模型进行比较.结果表明:与基于实验数据的唯象预测方法相比,基于多轴载荷相位差的神经网络方法在预测钛合金疲劳寿命方面更高效、更准确、更具普适性.
MoreAI Read Science
Must-Reading Tree
Example
Generate MRT to find the research sequence of this paper
Chat Paper
Summary is being generated by the instructions you defined