归一化疲劳渐进损伤模型

全应力水平预测

基于人工神经网络的归一化疲劳渐进损伤模型，克服传统模型局限，实现全应力水平疲劳寿命与刚度退化预测。

周杰 · Zhen, Wu · Liu, Zhengliang · Haolin, Wei

International Journal of Fatigue 2024

参数信息

实验时间与成本降低比例

50 %

技术优势

实验成本减半

归一化疲劳寿命模型可同时考虑拉伸-拉伸和压缩-压缩疲劳，通过预测寿命减少实验时间与成本近一半。

突破传统模型局限

基于人工神经网络的疲劳刚度退化模型摆脱了刚度退化函数形状的约束，充分考虑了应力水平的影响。

修正极端寿命预测失真

通过经验数据外推方法构建修正的 FSDM-ANN，对高周与低周极端寿命区的预测精度大幅提高。