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申请/专利权人：哈尔滨工业大学

摘要：本发明公开了一种数据‑物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测方法，包括获取复合材料疲劳分层损伤信息数据；确定疲劳分层扩展速率；确定Paris准则幂律关系中的常值参数；确定常值参数随裂纹扩展长度的变化规律；基于物理知识神经网络的原理、Paris准则幂律关系和数据构建并优化数据‑物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测模型，得到最优数据‑物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测模型；最优数据‑物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测模型可用于预测任意相同应力比下复合材料的疲劳分层扩展行为。本发明能够提高复合材料疲劳分层扩展预测的准确性、鲁棒性和可解释性，同时可以有效降低对数据量的依赖性。

主权项：1.一种数据-物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测方法，其特征在于，包括：获取复合材料的疲劳分层损伤信息数据；所述疲劳分层损伤信息包括裂纹扩展长度a-a0、对应的疲劳循环次数cyc、最大应变能释放率Gmax和应变能释放率幅值Δ√G；基于ASTME647标准，根据所述裂纹扩展长度a-a0和疲劳循环次数cyc确定真实疲劳分层扩展速率dadNtrue；基于Paris准则，通过拟合所述应变能释放率幅值Δ√G和所述真实疲劳分层扩展速率dadNtrue确定所述不同裂纹扩展长度a-a0所对应的所述Paris准则幂律关系中的常值参数C和n，每一段所述裂纹扩展长度a-a0都对应着不同的所述常值参数C和n；通过拟合所述不同裂纹扩展长度a-a0和所对应的所述Paris准则幂律关系中的常值参数C确定所述常值参数C随裂纹扩展长度a-a0的变化规律Ca-a0；通过拟合所述不同裂纹扩展长度a-a0和所对应的所述Paris准则幂律关系中的常值参数n确定所述常值参数n随裂纹扩展长度a-a0的变化规律na-a0；基于物理知识神经网络的原理，根据所述裂纹扩展长度a-a0、所述最大应变能释放率Gmax、所述应变能释放率幅值Δ√G、所述真实疲劳分层扩展速率dadNtrue、所述Paris准则幂律关系、所述常值参数C随裂纹扩展长度a-a0的变化规律Ca-a0和所述常值参数n随裂纹扩展长度a-a0的变化规律na-a0构建并优化数据-物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测模型，从而得到最优数据-物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测模型；采用所述最优数据-物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测模型可以根据任意相同应力比下复合材料的所述裂纹扩展长度a-a0、所述最大应变能释放率Gmax和所述应变能释放率幅值Δ√G来预测任意相同应力比下复合材料的疲劳分层扩展行为。

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权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学 一种数据-物理驱动的复合材料疲劳分层扩展预测方法