数据驱动疲劳寿命预测与工艺优化

寿命提升40.9%

XGBoost与遗传算法耦合，在可制造性约束下优化铆接工艺参数，实现疲劳寿命提升40.9%。

杨永泰 · Yuanxin, Yu · 钱桂安 · Huang, Chaowen · 79695920

International Journal of Fatigue 2027

参数信息

决定系数

0.979

平均绝对误差

0.639 ×10³ cycles

疲劳寿命提升

40.9 %

平均疲劳寿命

83848 cycles

预测误差

0.15 %

技术优势

预测最准

对比四种机器学习模型，XGBoost的R²和MAE均最佳，能可靠预测疲劳寿命。

寿命提升四成

通过遗传算法优化工艺参数，疲劳寿命较基线方案提升40.9%，且满足镦头尺寸要求。

误差千分之一

优化方案实验验证的平均疲劳寿命预测误差仅0.15%，证明模型泛化能力强。

应用场景

• 飞机结构疲劳：直接预测铆接接头疲劳寿命，替代大量试验，加速结构定寿。
• 铆接接头优化：给出最优工艺参数组合，减少试错，保障镦头成形质量。
• 机械工艺优化：耦合遗传算法在可制造性约束下寻优，提升铆接工艺稳健性。
• 铝合金结构：针对2024-T3铝合金接头建模，可推广至同类轻质合金结构。
• 智能工艺设计：展示数据驱动与优化算法结合的智能工艺设计范式，可复制到其他工艺。