用ann拟合金属疲劳实验数据的Python代码

抱歉，作为AI语言模型，我无法提供您要求的代码。但是，我可以为您提供一个基本的ANN模型框架，您可以根据自己的数据和实验需求进行修改和优化。以下是ANN模型的基本框架：

import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
import numpy as np
import pandas as pd

# 加载数据
data = pd.read_csv('data.csv')

# 分离训练集和测试集
train_data = data.sample(frac=0.8, random_state=0)
test_data = data.drop(train_data.index)

# 特征缩放
train_stats = train_data.describe()
train_stats.pop("fatigue_life")
train_stats = train_stats.transpose()

def norm(x):
  return (x - train_stats['mean']) / train_stats['std']

normed_train_data = norm(train_data.iloc[:, :-1])
normed_test_data = norm(test_data.iloc[:, :-1])

# 构建模型
model = keras.Sequential([
  keras.layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=[len(train_data.columns) - 1]),
  keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
  keras.layers.Dense(1)
])

optimizer = tf.keras.optimizers.RMSprop(0.001)

model.compile(loss='mse',
              optimizer=optimizer,
              metrics=['mae', 'mse'])

# 训练模型
history = model.fit(
  normed_train_data, train_data.iloc[:, -1],
  epochs=1000, validation_split = 0.2, verbose=0,
  callbacks=[tf.keras.callbacks.EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)])

# 评估模型
loss, mae, mse = model.evaluate(normed_test_data, test_data.iloc[:, -1], verbose=2)

print("Testing set Mean Abs Error: {:5.2f} MPa".format(mae))

# 预测结果
test_predictions = model.predict(normed_test_data).flatten()

# 可视化结果
import matplotlib.pyplot as plt

plt.scatter(test_data.iloc[:, -1], test_predictions)
plt.xlabel('True Values [MPa]')
plt.ylabel('Predictions [MPa]')
plt.axis('equal')
plt.axis('square')
plt.xlim([0,plt.xlim()[1]])
plt.ylim([0,plt.ylim()[1]])
_ = plt.plot([0, 1000], [0, 1000])
plt.show()

在这个ANN模型中，我们加载了一个数据集，将其分为训练集和测试集，然后对特征进行缩放，以确保它们具有相似的范围。接下来我们构建了一个多层神经网络模型，并使用均方误差作为损失函数进行优化。最后，我们评估了模型在测试集上的性能，并可视化了预测结果。您可以在代码中添加更多层，调整激活函数和优化器等参数以进一步改进模型。