近门槛值区疲劳裂纹扩展行为的神经网络预测方法

摘要：

近门槛值区的疲劳裂纹扩展行为对结构损伤容限设计至关重要,然而数据获取耗时费力,发展简捷精准的预测方法一直是人们的追求.以CrNiMoV钢为对象,在掌握疲劳裂纹扩展参数之间关系基础上构建神经网络模型,通过比较神经网络预测与Zhu-Xuan理论模型结果,分析神经网络方法的预测精度和能力.研究表明,神经网络方法可以快速有效地获取近门槛值区疲劳裂纹扩展行为,低应力比R时Zhu-Xuan模型预测精度优于神经网络,高应力比R时神经网络方法预测效果较好;预测未知R下近门槛值区裂纹扩展行为时,神经网络方法误差较大.

关键词：疲劳裂纹扩展;近门槛值区;应力比;神经网络;Zhu-Xuan模型

所属期刊栏目：38

分类号：TH142;TG111.91;TP183

资助基金：国家自然科学基金项目51922041

在线出版日期：2021-12-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：40-46