文献阅读丨CDM框架下借助机器学习的开孔结构疲劳预测

(2024-T3标准光滑试样的应力-寿命曲线)

摘要

在航空航天工业中，飞机的许多结构部件采用开孔结构，这种结构极易发生疲劳失效，从而缩短飞机的使用寿命。国内外相关研究发现，采用冷挤压强化工艺可以提高飞机开孔结构的疲劳寿命。本文研究了孔冷挤压强化工艺对开孔结构疲劳寿命的影响。利用连续损伤力学（CDM）框架，开发了一个寿命预测模型来估计疲劳裂纹萌生。使用实验数据对模型参数进行校准。通过数值模拟研究不同过盈量下的残余应力分布，并分析其变化趋势。然后预测结构的疲劳寿命，以确定最佳过盈量，并了解冷挤压工艺的潜在机制。此外，开发了一种基于 CDM 的机器学习模型，该模型结合了 K 近邻（KNN）、梯度提升回归树（GBRT）和人工神经网络（ANN）。通过综合分析，确定了每种算法的最佳参数，能够在显著减少计算时间的同时实现准确的疲劳寿命预测。

关键词：疲劳寿命预测；孔冷挤压；数值模拟；连续损伤力学；机器学习

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引言

航空航天领域中，开孔结构易疲劳失效，冷挤压强化工艺可提升其疲劳强度。对比喷丸、激光冲击强化等技术，孔冷挤压工艺能产生更深残余压应力层，成本较低且应用广泛。该部分介绍了多种疲劳寿命预测方法及其局限性，引出基于连续损伤力学（CDM）和机器学习的研究思路，旨在预测开孔结构裂纹萌生寿命并优化预测模型。

（试验机与试样示意图）

理论模型与方法

基于 CDM 的有限元方法，该部分介绍了 CDM 基本概念、Chaboche 弹塑性本构模型及疲劳损伤演化模型。而后文中通过单轴拉伸应力-应变曲线和疲劳试验数据校准材料参数，包括本构模型和疲劳损伤演化模型参数。对 2024 - T351 铝合金进行单轴拉伸和疲劳实验，为模型建立和验证提供数据支持。

（过盈量为 0.2 毫米时开孔周围残余压应力分布；轴向位移；等效应变）

（五个典型位置在孔径方向的残余应力分布；冷挤压实验）

数值模拟

文中采用基于 CDM 的数值方法，引入循环块概念提高计算效率，通过实验验证该方法可行。通过模拟孔冷挤压强化过程，分析残余压应力分布及过盈量对其影响，发现残余应力分布不均匀，过盈量增加时最大应力先增后稳。预测不同过盈量下开孔结构疲劳寿命后，确定最佳过盈量为 0.1mm。最后分析冷挤压提高疲劳寿命的机制，包括残余应力降低应力水平和塑性损伤的双重作用。

（三种模型原理示意图）

机器学习

该部分首先介绍 KNN、GBRT 和 ANN 三种机器学习模型原理。接着，构建包含干涉、应力比和最大应力等变量的数据库，通过 CDM - FE 方法生成并扩充数据集。对各模型进行参数优化，以均方根误差（RMSE）和决定系数（R^2）评估模型性能，结果表明 ANN 模型预测精度最高，三种模型计算时间均显著少于 CDM - FE 方法。

（数据集与热图）

结论与创新点

本文开发了适用于 2024 - T351 铝合金的 CDM 模型，经实验验证其预测精度良好。冷挤压后残余应力分布不均，过盈量影响显著，0.1mm 过盈量时疲劳寿命提升最大。基于 CDM 的机器学习模型优化后，ANN 性能最佳，能高效预测疲劳寿命且误差在可接受范围内。其结合 CDM 和机器学习方法预测开孔结构疲劳寿命，综合考虑残余应力和材料损伤，相比传统方法更全面。优化机器学习模型参数，提高预测效率和准确性，为工程应用提供更有效的疲劳寿命预测手段 。

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原文链接：https://doi.org/10.1016/j.engfracmech.2025.110915

期刊：Engineering Fracture Mechanics

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