神经网络优化的材料疲劳损伤可靠性研究及仿真验证

本文主要探讨了基于神经网络的材料非稳态疲劳损伤可靠性研究，发表于2005年。作者通过对疲劳累积损伤的非线性关系进行深入分析，利用遗传算法优化的3层2-7-1BP神经网络模型来描述这一复杂的过程。经过仿真验证，这种神经网络展现出高精度和良好的泛化能力，能够有效地捕捉疲劳损伤与载荷之间的复杂关联。 疲劳损伤是一个非稳态过程，其积累会导致材料性能逐渐下降。论文提出了一种动态的疲劳失效准则，考虑了疲劳损伤临界值的随机性和载荷的分散性，这是对传统疲劳理论的重要补充。这种方法有助于更准确地预测材料在不同工况下的行为，特别是在面对随机载荷时。 为了验证这一方法的有效性，研究者选择了调质45号钢作为研究对象，在随机载荷和二级载荷的作用下进行了疲劳寿命的可靠性仿真计算。通过蒙特卡罗随机抽样法，对材料的疲劳寿命进行了大量模拟，从而获得了可靠的数据。结果表明，这些仿真结果与实验数据和理论分析相吻合，证实了神经网络模型在疲劳损伤可靠性评估中的实用价值。 这篇论文不仅介绍了神经网络在材料疲劳损伤研究中的应用，还提供了疲劳失效动态准则的建立方法以及可靠性评估的定量手段，对于工程实践中的材料疲劳设计和寿命预测具有重要的指导意义。此外，文中涉及的遗传算法优化和蒙特卡洛模拟技术也为其他领域的复杂系统建模提供了新的思路。