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增材制造金属材料的疲劳损伤及寿命预测问题是当前研究的热点.论文以增材制造AlSi10Mg为典型应用对象,采用数据驱动方法开展疲劳寿命预测,考虑到其疲劳试验数据有限,采用经过试验验证的可靠的理论模型和数值计算方法来获取足够的疲劳数据,以弥补试验数据的不足.首先,提出了基于缺陷特征参数的疲劳损伤模型,其次,建立了理论模型的数值实现方法,并将数值计算结果与试验结果进行对比,验证了所提方法的可靠性.然后,开展数据驱动模型的训练与预测,采用K最近邻的数据驱动算法预测了增材制造AlSi10Mg的疲劳寿命,最后,深入分析了疲劳寿命随增材制造内部缺陷、疲劳载荷的变化规律,研究了数据驱动模型的训练数据量及模型参数对预测精度的影响. 相似文献
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铸造镁合金ZM6是一种应用于直升机减速器机匣制造的典型材料。然而,在铸造过程中产生的内部缺陷对材料的疲劳性能有显著影响。本文研究了含内部孔洞缺陷ZM6材料的疲劳损伤模型和寿命预估方法。首先,采用X射线断层扫描技术,对三个批次毛坯料制成的试验件进行扫描观察,获得了试验件内部孔洞的分布特征。进而,对48件试验件进行了两种应力比下多级应力水平的疲劳试验,获得了各批次试验件寿命结果,并通过观察与分析,得出了孔隙率和近表面较大孔洞为影响试验件疲劳寿命的两个关键因素。然后,基于损伤力学理论提出了通过材料初始弹性模量和等效孔洞局部应力应变场来分别反映孔隙率和近表面较大孔洞影响的疲劳损伤模型和寿命计算方法,并结合ABAQUS软件平台实现了含孔洞试验件的疲劳损伤计算和寿命计算。最后,采用所提理论模型和计算方法给出了试验件的疲劳寿命预测结果,并与试验结果进行了不同维度的对比,验证了所提模型与方法的有效性和适用性。 相似文献
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