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技術(shù)文章

物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡在疲勞裂紋擴展參數(shù)辨識及剩余壽命預估中的應用

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摘要準確預測疲勞裂紋擴展剩余壽命(FCGL)對制定設備維護策略、預防事故至關(guān)重要。傳統(tǒng)預測方法存在明顯局限:純物理方法(如基于 Paris 定律)依賴精確的物理模型參數(shù),卻難以應對復雜工況下的個體差異;純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法(如神經(jīng)網(wǎng)絡)需大量標注數(shù)據(jù),易出現(xiàn) “黑箱" 問題和物理違背。為解決這些痛點,本文提出一種物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(PINN)方法,融合疲勞裂紋擴展的物理知識與監(jiān)測數(shù)據(jù),實現(xiàn)參數(shù)識別與剩余壽命的高精度預測,且在有限數(shù)據(jù)下仍能保持魯棒性。研究內(nèi)容與方法1、核心目標針對疲勞裂紋擴展剩余壽命預測中,純物理方法依賴精確參數(shù)、純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法需大量數(shù)據(jù)且易違背物理規(guī)律的問題,提出一種融合物理知識與數(shù)據(jù)的預測方法,實現(xiàn)小樣本下的高精度預測,并同步識別材料相關(guān)參數(shù)以適配個體差異。2、方法框架網(wǎng)絡構(gòu)建:構(gòu)建以裂紋長度為輸入、疲勞循環(huán)次數(shù)為輸出的神經(jīng)網(wǎng)絡,通過簡化網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)(僅三層感知器)減少過擬合風險,提升在有限數(shù)據(jù)下的泛化能力。物理融合:將描述裂紋擴展規(guī)律的物理知識(Paris 定律)融入模型,通過設計復合損失函數(shù),既保證預測結(jié)果與觀測數(shù)據(jù)的貼合度,又確保其符合裂紋擴展的物理機理。梯度計算:利用自動微分技術(shù)獲取循環(huán)次數(shù)對裂紋長度的梯度,精準反演裂紋擴展速率,避免傳統(tǒng)數(shù)值計算帶來的誤差。參數(shù)優(yōu)化:在模型訓練過程中,不僅優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡的權(quán)重和偏置,還同步更新物理模型中的材料參數(shù),使其更貼合監(jiān)測對象的實際特性。3、驗證方式采用兩種不同類型的試樣(2024-T3 鋁合金中間拉伸試樣和 2024-T351 鋁合金緊湊拉伸試樣)的疲勞裂紋擴展數(shù)據(jù)集進行驗證,將初始 20% 的數(shù)據(jù)作為訓練數(shù)據(jù),剩余 80% 作為預測數(shù)據(jù),對比該方法與純物理方法、純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法的預測效果,以評估方法的準確性和適用性。圖文速覽

PINN 方法整體框架該圖清晰展示了 “數(shù)據(jù) - 物理融合" 的核心邏輯:輸入早期裂紋長度與循環(huán)次數(shù)數(shù)據(jù),結(jié)合 Paris 定律構(gòu)建 PINN 模型,通過訓練優(yōu)化網(wǎng)絡參數(shù)與物理參數(shù)(C、m),最終輸出剩余壽命預測。框架突出了物理知識對神經(jīng)網(wǎng)絡的 “約束作用",解決了純數(shù)據(jù)驅(qū)動模型的物理一致性問題。不同方法的預測結(jié)果對比(MT 試樣)圖中對比了物理方法、純數(shù)據(jù)驅(qū)動方法與 PINN 方法的裂紋擴展預測曲線??梢姡杭償?shù)據(jù)驅(qū)動方法在訓練數(shù)據(jù)(前 20%)上擬合良好,但后續(xù)預測偏差顯著;物理方法依賴參數(shù)線性擬合,誤差隨裂紋擴展逐漸累積;PINN 方法在全范圍內(nèi)與實驗數(shù)據(jù)高度吻合,體現(xiàn)了其強 extrapolation(外推)能力。剩余壽命預測誤差分析(MT 試樣)左圖顯示,PINN 所有預測結(jié)果均落在 1.5 倍誤差帶內(nèi),而物理方法多數(shù)在 2.5 倍誤差帶外;右圖 histogram 表明,PINN 方法 55.9% 的預測誤差小于 15%,遠高于物理方法的 17.7%。結(jié)果驗證了 PINN 在有限數(shù)據(jù)下的高精度優(yōu)勢。CT 試樣的剩余壽命預測誤差(跨場景驗證)對另一種試樣(CT 試樣)的驗證顯示,PINN 仍保持穩(wěn)定性能:83.3% 的預測誤差小于 15%,而物理方法僅 30%。這證明該方法適用于不同實驗場景,具有廣泛適用性。

總結(jié)本文提出的 PINN 方法通過融合物理知識與數(shù)據(jù)驅(qū)動優(yōu)勢,突破了傳統(tǒng)方法在小樣本、強外推場景下的局限,實現(xiàn)了疲勞裂紋擴展剩余壽命的高精度預測。關(guān)鍵創(chuàng)新點包括:1、物理約束嵌入神經(jīng)網(wǎng)絡梯度,確保預測符合裂紋擴展機理;2、同步優(yōu)化物理參數(shù)(C、m),適配個體差異;3、在兩種試樣數(shù)據(jù)集上驗證了方法的準確性與魯棒性(誤差均在 1.5 倍以內(nèi))。未來研究可進一步整合不確定性量化、多源數(shù)據(jù)融合及數(shù)字孿生技術(shù),推動其在航空航天、制造等領域的實時監(jiān)測與維護應用


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