本發(fā)明屬于大數(shù)據(jù)分析及應(yīng)用，涉及基于多模態(tài)物理信息的疲勞壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域，特別是復(fù)雜多軸載荷下的低周疲勞壽命預(yù)測(cè)技術(shù)，尤其涉及一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的金屬多軸疲勞壽命預(yù)測(cè)方法。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有多軸載荷下的疲勞壽命的預(yù)測(cè)方法有兩個(gè)瓶頸問(wèn)題亟待解決，即多軸載荷下的疲勞失效物理關(guān)系復(fù)雜，預(yù)測(cè)難度大；基于統(tǒng)計(jì)方法或是試驗(yàn)方法的預(yù)測(cè)成本花費(fèi)較高。在只考慮平載(如比例或恒定振幅循環(huán)載荷)的多軸疲勞情況下，可使用屈服準(zhǔn)則來(lái)替代等效應(yīng)力，即等效應(yīng)力-應(yīng)變準(zhǔn)則。一些學(xué)者根據(jù)最大棱柱體和最小弗羅貝尼斯準(zhǔn)則定義了外相和非比例情況下的多個(gè)等效參數(shù)。然而，對(duì)于更多的復(fù)雜載荷情況，這種方法給出的預(yù)期壽命并不可靠。后來(lái)發(fā)現(xiàn)沿剪切方向的應(yīng)力會(huì)顯著增加疲勞裂紋的擴(kuò)展速度，因此提出了臨界面法。臨界面法是根據(jù)應(yīng)力和/或應(yīng)變分量計(jì)算出的損傷參數(shù)來(lái)評(píng)估多軸疲勞的，因其在多軸疲勞問(wèn)題上的有效性而成為流行的方法。臨界面法還可確定各種循環(huán)疲勞狀態(tài)下的疲勞裂紋發(fā)生位置。

2、隨著技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)有技術(shù)公開(kāi)的有：利用內(nèi)置物理準(zhǔn)則的有限元法進(jìn)行多軸載荷下的疲勞分析。有限元分析(fea)是一種在疲勞分析中廣泛使用的基于物理定律的方法。有限元分析方法能夠模擬編譯加載譜下的疲勞條件，如全多軸非比例加載下的應(yīng)力應(yīng)變分布。表面的疲勞狀態(tài)也可根據(jù)粗糙度和幾何特性得到很好的描述。除機(jī)械分析外，許多研究還關(guān)注裂紋擴(kuò)展。基于斷裂力學(xué)的擴(kuò)展有限元法(xfea)可以揭示金屬部件的裂紋擴(kuò)展趨勢(shì)。此外，利用有限元分析輸出的應(yīng)力應(yīng)變信息，可以使用fe-safe等疲勞分析軟件直接進(jìn)行壽命評(píng)估。為了提高效率和可靠性，研究人員試圖在避免有限元分析大量非線性操作的前提下開(kāi)發(fā)替代方法?？紤]到不確定因素(如材料屬性、幾何形狀和載荷)會(huì)導(dǎo)致疲勞壽命的分散，人們提出了統(tǒng)計(jì)方法來(lái)獲得更合理的疲勞壽命分布。在概率疲勞壽命預(yù)測(cè)案例中，蒙特卡羅模擬(mcs)通常被用作通用預(yù)測(cè)框架。對(duì)于多變量不確定性評(píng)估，大量輸入影響參數(shù)和輸出結(jié)果的處理具有挑戰(zhàn)性，mcs可結(jié)合結(jié)構(gòu)可靠性中的權(quán)重法則解決這一問(wèn)題。

3、雖然基于統(tǒng)計(jì)知識(shí)的方法可以高精度、高效率地預(yù)測(cè)疲勞壽命，但在實(shí)施過(guò)程和預(yù)測(cè)結(jié)果方面仍存在一些局限性：(i)難以獲得足夠數(shù)量的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)；(ii)與基于物理的方法相比，可解釋性和保真度較低；(iii)在不確定性相當(dāng)大的情況下，計(jì)算成本昂貴。因此，對(duì)疲勞預(yù)測(cè)的需求日益增長(zhǎng)，這就需要新穎的混合方法。物理信息機(jī)器學(xué)習(xí)(piml)是一種新興范式，它將物理原理作為“先驗(yàn)”知識(shí)，從而顯著提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能。piml的一種方法是將物理或經(jīng)驗(yàn)法則(如常微分方程)嵌入機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)。因此，在實(shí)際工程應(yīng)用中，數(shù)據(jù)維度和數(shù)量不足將嚴(yán)重影響piml的訓(xùn)練性能。如上所述，有限元分析可以作為基于物理定律的數(shù)據(jù)采集的適當(dāng)替代方法，這在很多工程項(xiàng)目中都很普遍。事實(shí)證明，在缺乏數(shù)據(jù)的情況下，基于有限元分析的piml是一種非?？煽壳腋咝У姆椒?。

4、由于多軸疲勞壽命預(yù)測(cè)十分復(fù)雜，設(shè)計(jì)到多種因素，尤其是含有多模態(tài)特征的輸入因素。材料的基礎(chǔ)物理屬性決定了材料在外界復(fù)雜載荷下的疲勞行為和變化過(guò)程，而外界載荷具有時(shí)序性，又會(huì)通過(guò)幾何效應(yīng)迭代性影響結(jié)構(gòu)響應(yīng)。大量研究已經(jīng)證明，物理響應(yīng)與疲勞壽命具有強(qiáng)相關(guān)性，然而研究中卻缺少同時(shí)利用具有離散特征與時(shí)序特征進(jìn)行預(yù)測(cè)的手段。

5、綜上，現(xiàn)有技術(shù)主要存在如下不足：

6、1、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法缺乏物理引導(dǎo)；

7、2、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法在復(fù)雜載荷領(lǐng)域缺乏數(shù)據(jù)來(lái)源；

8、3、疲勞壽命預(yù)測(cè)成本高、速度慢、準(zhǔn)確性低。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、發(fā)明目的：針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足問(wèn)題，本發(fā)明提供一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的金屬多軸疲勞壽命預(yù)測(cè)方法。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述的發(fā)明目的，本發(fā)明采用如下的技術(shù)方案。

3、一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的金屬多軸疲勞壽命預(yù)測(cè)方法，包括如下步驟：

4、s1、基于前置試驗(yàn)建立需分析航空航天材料的性質(zhì)數(shù)據(jù)庫(kù)，通過(guò)試驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合工程方程，獲得該材料的物理性質(zhì)，將這些性質(zhì)將作為具有離散特征性質(zhì)的數(shù)據(jù)添加進(jìn)數(shù)據(jù)集；

5、s2、基于材料的物理性質(zhì)建立有限元模型，通過(guò)組合有限元分析與實(shí)際試驗(yàn)對(duì)比，確定疲勞壽命作為標(biāo)簽建立基于仿真的高可靠訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，該訓(xùn)練數(shù)據(jù)集用于機(jī)器學(xué)習(xí)算法訓(xùn)練物理關(guān)系的學(xué)習(xí)；

6、s3、數(shù)據(jù)集包括具有時(shí)序特征的多軸載荷譜、時(shí)序物理響應(yīng)與具有離散特征的材料與外界環(huán)境信息；

7、該步驟包括構(gòu)建基于動(dòng)態(tài)回歸選擇的混合預(yù)測(cè)算法dl-lgbm-drs，由此實(shí)現(xiàn)多模態(tài)輸入特征下金屬材料多軸疲勞壽命的預(yù)測(cè)，該算法建立步驟包括：

8、s31、通過(guò)引入基于梯度的單邊采樣方法與互斥特征合并方法，實(shí)現(xiàn)構(gòu)建lightgbm模型，然后利用gbdt算法對(duì)多重決策樹(shù)進(jìn)行組合，用于處理密集離散數(shù)據(jù)，達(dá)到高解釋性和泛化性；

9、s32、基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建基于長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，其中長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)通過(guò)遺忘門(mén)、輸入門(mén)與輸出門(mén)進(jìn)行構(gòu)建，用于實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期記憶功能；

10、s33、構(gòu)建動(dòng)態(tài)回歸選擇算法，用于融合lightgbm模型和深度學(xué)習(xí)模型，形成處理多模態(tài)輸入的疲勞壽命預(yù)測(cè)算法；

11、其中動(dòng)態(tài)回歸網(wǎng)絡(luò)具體如下：

12、輸入集合群f、訓(xùn)練集t、測(cè)試集s、權(quán)重向量w，對(duì)臨近鄰居定義為k，獨(dú)立模型編號(hào)為n；

13、輸出首先定義mae為平均絕對(duì)誤差：

14、

15、式中，y為訓(xùn)練樣本的實(shí)際值，為樣本的預(yù)測(cè)值；

16、初始化平均絕對(duì)誤差，定義誤差error＝0與空集a，此時(shí)對(duì)于每個(gè)測(cè)試集s中的樣本xi，對(duì)應(yīng)訓(xùn)練集t找到樣本的競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間ψ，對(duì)于每個(gè)集合群f中的每個(gè)獨(dú)立模型預(yù)測(cè)的值計(jì)算關(guān)于競(jìng)爭(zhēng)區(qū)間ψ的平均絕對(duì)誤差，計(jì)算過(guò)程包括：

17、定義an＝w×maen，此時(shí)a＝a∪an，直到所有模型預(yù)測(cè)結(jié)果及誤差均值為：

18、

19、和表示集合的更新，對(duì)于集合群中的每個(gè)預(yù)測(cè)值如果an＞(amax-amin)/2，那么就進(jìn)行模型選擇，執(zhí)行如下的更新：

20、

21、定義n為集合群平均值的大小，對(duì)于每個(gè)an進(jìn)行模型組合，即：

22、

23、此時(shí)定義：

24、

25、則最終的誤差為errorfin＝error/|x|；

26、動(dòng)態(tài)回歸選擇算法在最終對(duì)每個(gè)模型權(quán)重評(píng)估，即由以上最終誤差errorfin進(jìn)行定義，f(xj)為測(cè)試集中對(duì)應(yīng)樣本的觀測(cè)值，為歸一化后的結(jié)果；

27、對(duì)于每個(gè)樣本，具有更小誤差的數(shù)值被判定為最優(yōu)，局部最優(yōu)預(yù)測(cè)結(jié)果為動(dòng)態(tài)回歸網(wǎng)絡(luò)算法的最終預(yù)測(cè)結(jié)果。

28、進(jìn)一步地，步驟s3的動(dòng)態(tài)回歸選擇的混合預(yù)測(cè)模型dl-lgbm-drs建立步驟包括：

29、s31、利用gbdt算法對(duì)多重決策樹(shù)進(jìn)行組合，用于處理密集離散數(shù)據(jù)，達(dá)到高解釋性和泛化性，計(jì)算如下：

30、標(biāo)準(zhǔn)決策樹(shù)如下：

31、

32、式中，x1,x2分別為各分支的訓(xùn)練子集yi，為樣本的實(shí)際值，為樣本的分支預(yù)測(cè)值；

33、其中g(shù)bdt算法需要以下子步驟：

34、1)初始化弱學(xué)習(xí)器，定義損失函數(shù)l(y,f(x))和預(yù)測(cè)函數(shù)g0(x)：

35、

36、式中，cm表示為m個(gè)樹(shù)中樣本y的均值；

37、2)對(duì)于m個(gè)迭代，殘差估計(jì)為：

38、

39、回歸樹(shù)然后從{(xi,rim),i＝1...n}產(chǎn)生，且m個(gè)樹(shù)與j個(gè)葉子的節(jié)點(diǎn)為rmj(j＝1,2,...,j)，隨后對(duì)j個(gè)葉子中的cmj尋找最優(yōu)值，并同時(shí)最小化損失函數(shù)，即：

40、

41、此時(shí)cmj為rmj的平方損失最小值，設(shè)：

42、

43、i為指示函數(shù)，若x∈rmj則i＝1；否則i＝0；

44、3)強(qiáng)學(xué)習(xí)器將被更新為：

45、

46、4)迭代在決策函數(shù)收斂時(shí)將停止，最終的具有更高準(zhǔn)確率的模型為：

47、

48、在此后通過(guò)引入基于梯度的單邊采樣方法(goss)與互斥特征合并(efb)方法，實(shí)現(xiàn)lightgbm模型的構(gòu)建。

49、進(jìn)一步地，步驟s1包括采用準(zhǔn)靜態(tài)單軸拉伸試驗(yàn)、單軸拉壓試驗(yàn)、純扭轉(zhuǎn)試驗(yàn)與多軸疲勞試驗(yàn)對(duì)需求航空材料進(jìn)行物理性質(zhì)初步估計(jì)，利用manson-coffin方程與ramberg-osgood方程對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行擬合，然后提取方程特征得到材料的單軸與循環(huán)疲勞性質(zhì)。

50、進(jìn)一步地，步驟s2所述的組合有限元分析法具體包括如下的操作：

51、在物理響應(yīng)計(jì)算階段，使用有限元計(jì)算求解器abaqus/standard，內(nèi)嵌混合循環(huán)模型，實(shí)現(xiàn)chaboche混合循環(huán)模型的物理計(jì)算效果，同時(shí)聯(lián)立ramberg-osgood系數(shù)進(jìn)行塑性修正，保證多軸載荷下物理響應(yīng)計(jì)算的準(zhǔn)確性；

52、在疲勞壽命計(jì)算階段，使用有限元計(jì)算求解器simulia/fe-safe，并采用布朗-米勒多軸載荷疲勞壽命估計(jì)方法，輸入載荷譜與物理響應(yīng)，進(jìn)行疲勞壽命的計(jì)算；最終得到包括位移、應(yīng)力和應(yīng)變?nèi)N物理響應(yīng)量，這些具有時(shí)序特征的數(shù)據(jù)將用于建立數(shù)據(jù)集。

53、更進(jìn)一步地，步驟s1所述的具有離散性質(zhì)的數(shù)據(jù)包括：

54、基礎(chǔ)性質(zhì)：包括材料密度和彈性模量；

55、硬化模型參數(shù)：包括屈服極限、抗拉極限、泊松比、延展率和斷面收縮率；

56、循環(huán)疲勞參數(shù)：包括單軸拉壓應(yīng)變幅、單軸拉壓應(yīng)力幅、循環(huán)硬化系數(shù)和循環(huán)硬化指數(shù)。

57、有益效果：與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明所提供的一種多模態(tài)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的金屬多軸疲勞壽命預(yù)測(cè)方法，能夠在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集不足的情況下，通過(guò)物理知識(shí)引導(dǎo)與有限元方法建立高可靠性的數(shù)據(jù)集。同時(shí)可以利用多模態(tài)數(shù)據(jù)輸入，以更高的速度與準(zhǔn)確率對(duì)多軸載荷下的疲勞壽命進(jìn)行預(yù)測(cè)，有益于實(shí)際工程應(yīng)用，尤其是對(duì)實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)要求更高的應(yīng)用場(chǎng)景中。