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申请/专利权人：嘉兴学院

摘要：本发明利用加钒铬钼钢与传统铬钼钢蠕变数据分布相似的特点，公开了一种多保真度数据驱动的加钒铬钼钢蠕变寿命预测方法。首先，收集传统铬钼钢和加钒铬钼钢的蠕变数据及成分数据；然后，采用Wasserstein距离实施不同钢种蠕变数据的可迁移性分析，采用Larson‑Miller经验模型增强加钒铬钼钢的蠕变数据，采用主成分分析法进行不同钢种成分数据的特征工程；最后，利用多保真度数据驱动方法，将传统铬钼钢从短时蠕变到长时蠕变的数据分布变化规律迁移学习至加钒铬钼钢，从而实现服役载荷下加钒铬钼钢蠕变寿命的可靠预测。本发明的预测精度较高、可靠性较强、实施成本较低，能够为加钒铬钼钢的高温结构完整性评价提供指导。

主权项：1.一种多保真度数据驱动的加钒铬钼钢蠕变寿命预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：收集n种铬钼钢的成分数据与蠕变数据具体为 式中，表示第i种铬钼钢的成分数据，表示第i种铬钼钢的蠕变数据，i取1、2、…、n，上标T表示矩阵转置；步骤2：收集目标牌号加钒铬钼钢的成分数据与蠕变数据步骤3：利用Wasserstein距离分别计算步骤1收集的n种铬钼钢蠕变数据与步骤2收集的目标牌号加钒铬钼钢蠕变数据之间的分布差异，再据此进行可迁移性分析并从步骤1收集的n种铬钼钢中优选出可迁移性高的k种铬钼钢，其中k≤n；步骤4：从步骤1收集的n种铬钼钢成分数据和蠕变数据中确定步骤3优选的k种铬钼钢的成分数据与蠕变数据步骤5：利用Larson-Miller经验模型拟合步骤2收集的目标牌号加钒铬钼钢的蠕变数据并基于所拟合的关系式实施数据增强，获取目标牌号加钒铬钼钢在蠕变温度-蠕变应力坐标平面内均匀分布的增强蠕变数据步骤6：将步骤2收集的目标牌号加钒铬钼钢的成分数据与步骤3优选的k种铬钼钢的成分数据合并，并利用主成分分析法开展特征工程，获取的降维特征与的降维特征步骤7：将步骤6中得到的与步骤4中确定的合并，构建低保真度数据集同时将步骤6中得到的与步骤5中得到的合并，构建高保真度数据集步骤8：基于步骤7中构建的低保真度数据集和高保真度数据集利用多保真度数据驱动方法，建立目标牌号加钒铬钼钢的蠕变寿命预测模型，为 式中，TCrMoV表示目标牌号加钒铬钼钢在建模数据范围内的蠕变温度，σCrMoV表示目标牌号加钒铬钼钢在建模数据范围内的蠕变应力，表示目标牌号加钒铬钼钢在蠕变温度TCrMoV和蠕变应力σCrMoV下的蠕变寿命，MFNN·表示多保真度数据驱动方法拟合的映射函数；步骤9：将步骤8中建立的预测模型外推至目标牌号加钒铬钼钢的服役温度与服役应力，实现服役载荷下目标牌号加钒铬钼钢蠕变寿命的可靠预测。

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