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申请/专利权人：中国海洋大学

摘要：本发明公开了一种疲劳寿命预测方法，属于疲劳寿命的技术领域。包括：S1、前处理、有限元分析；S2、Franc3D裂纹扩展仿真；S3、去量纲和降维处理；S4、建模及自适应训练；S5、验证训练误差；S6、裂纹扩展预测；S7、疲劳裂纹扩展寿命计算。本发明利用贪心算法（GreedyAlgorithm）建立了自适应GA‑GPR模型针对裂纹扩展过程中起到最重要影响作用的Ⅰ型应力强度因子KⅠ值进行建模预测；同时提出自适应交叉和变异操作的遗传算法，用于核函数超参数的调整和优化。本发明适用于复杂海况下疲劳裂纹扩展路径的预测和疲劳寿命的计算，误差小，计算速度快，对于扩展速率的准确、高效预测具有重要意义。

主权项：1.一种疲劳寿命预测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、前处理、有限元分析：将要预测管节点的参数管长、壁厚、夹角、材料在ABAQUS中建模，选取工况为轴向拉伸循环载荷，设置最大拉力及最小拉力；S2、Franc3D裂纹扩展仿真：通过对类似结构的非平面裂纹扩展进行高保真与网格无关的三维有限元模拟，获取训练数据；将训练数据集划分为训练集和验证集，训练数据的主要参数为裂纹的应力强度因子KⅠ、KⅡ、KⅢ，控制裂纹扩展方向的参数e1、e2、e3以及裂纹前缘坐标；对获取到的训练数据采用高次多项式拟合方法进行裂纹前缘重构；S3、去量纲和降维处理：对步骤S2获取的裂纹扩展数据集进行处理，将裂纹前缘坐标均匀分点，将所有裂纹前缘上点的坐标、应力强度因子KⅠ、KⅡ、KⅢ以及局部裂纹前缘法线单位向量e1，局部裂纹前缘切线单位向量e3及其叉积e2分别进行归一化和主成分分析，从而将裂纹数据去量纲和降维处理；S4、建模及自适应训练：对各参数使用不同的方法分别建立预测模型的基础上，结合平均绝对百分比误差最小化的贪心算法对各参数预测模型通过训练集进行自适应训练；具体包括：S41、根据线弹性断裂力学理论，按照裂纹承受载荷的形式，对裂纹扩展过程影响程度最大的应力强度因子KⅠ采用GA-GPR算法进行预测及训练；S42、对应力强度因子KⅡ采用最近邻回归算法KNN进行预测及训练；S43、对应力强度因子KⅢ，控制裂纹扩展方向的参数e1、e2、e3采用随机森林算法RFA进行预测及训练；S5、验证训练误差：对各参数通过验证集计算模型的训练误差，得到训练模型；S6、裂纹扩展预测：首先需要确定管道的初始裂纹形状，裂纹位置及形态特征，之后进行裂纹扩展路径的模拟，该过程需要完成以下过程：裂纹前缘重构、扭转角的计算、扩展增量的确定、裂纹前缘拟合平滑；具体包括：S61、首先插入裂纹扩展的第d步初始裂纹，进行裂纹前缘重构，之后对裂纹前缘坐标进行去量纲和降维处理，得到裂纹前缘坐标的主成分信息，将主成分输入到训练模型中，之后预测各点KⅠ、KⅡ、KⅢ，e1、e2、e3的裂纹扩展驱动力，得到前缘上各点的裂纹扩展参数；S62、将步骤S61得到的裂纹扩展参数与疲劳裂纹扩展门槛值进行比较，若应力强度因子幅值ΔKeff大于，则认为会发生裂纹扩展，此时计算裂纹前缘各点的扭转角和扩展增量，从而得到第d+1步的裂纹前缘坐标信息，将计算得到的新的裂纹前缘的坐标信息当做初始缺陷，继续迭代，从而实现裂纹的自动扩展；其中，扩展增量采用中值扩展法计算；当裂纹的前缘应力强度因子幅ΔKeff的值大于材料的断裂韧性时，认为结构失效，进行S7疲劳裂纹扩展寿命计算；S7、疲劳裂纹扩展寿命计算；将步骤S61得到的裂纹扩展参数与材料的断裂韧性进行比较，若应力强度因子幅值ΔKeff大于材料的断裂韧性，则认为结构失效，将此应力强度因子KI的值和C和m参数代入疲劳裂纹扩展寿命计算所用公式： （8），其中，X（t）为随机因子，a为裂纹长度，N为载荷的循环次数，C和m为材料参数，为与外荷载、裂纹长度和材料几何形状有关的应力强度因子范围，为材料的断裂韧性。

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