基于残余应力的数据-物理模型融合驱动寿命评估方法

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金属构件受循环载荷影响易发生疲劳失效。残余应力与构件的疲劳寿命有密切联系,通过表面强化引入残余压应力能够有效提高疲劳寿命,但是构件的残余应力松弛规律同时受多种不确定因素影响。本文研究构件表面残余压应力松弛演化规律,建立基于残余压应力的金属构件疲劳寿命评估模型,通过仿真和实验进行验证。本文的主要工作包括:(1)讨论了疲劳寿命评估方法,分析基于物理模型的疲劳评估方法和基于数据驱动的疲劳评估方法存在的问题,研究基于高斯过程的数据-物理模型融合方法,结合初始残余应力和当前残余应力,建立基于物理模型的高斯过程疲劳周期评估模型(GP-PM,Gaussian Process with Physics model)。(2)针对基于高斯过程建立的数据-物理模型融合模型存在的部分位置预测不稳定问题,研究了基于高斯过程的动态系统模型,分析了高斯过程残差原理,建立了基于残差高斯过程的数据-物理模型融合驱动模型(RGP,Residual Gaussian Process)。(3)为解决GP-PM和RGP模型在疲劳寿命评估中的单调性问题,研究了基于随机微分方程的高斯流理论,建立了基于高斯流的疲劳评估模型(GPF,Gaussian Process Flow),并融合物理模型,建立了基于高斯流的动态系统模型(GPF-PM,Gaussian Process Flow with Physics model),最后通过卡尔曼滤波完成数据-物理模型融合驱动模型算法过程。(4)通过ABAQUS建立了残余应力与疲劳周期演化过程关系仿真模型,研究分析残余应力和疲劳周期的关系,残余应力在表面和内部的分布及演化等,对比分析疲劳寿命模型的有效性。(5)进行钛合金喷丸件疲劳周期以及残余应力检测实验。通过实验数据建立了疲劳周期预测模型,针对多种模型结果进行分析,研究并总结各种模型的优缺点。
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