基于数据驱动的增材制造铝合金的疲劳寿命预测

Abstract

增材制造金属材料的疲劳损伤及寿命预测问题是当前研究的热点.论文以增材制造AlSi10Mg为典型应用对象，采用数据驱动方法开展疲劳寿命预测，考虑到其疲劳试验数据有限，采用经过试验验证的可靠的理论模型和数值计算方法来获取足够的疲劳数据，以弥补试验数据的不足.首先，提出了基于缺陷特征参数的疲劳损伤模型，其次，建立了理论模型的数值实现方法，并将数值计算结果与试验结果进行对比，验证了所提方法的可靠性.然后，开展数据驱动模型的训练与预测，采用K最近邻的数据驱动算法预测了增材制造AlSi10Mg的疲劳寿命，最后，深入分析了疲劳寿命随增材制造内部缺陷、疲劳载荷的变化规律，研究了数据驱动模型的训练数据量及模型参数对预测精度的影响