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申请/专利权人：西安交通大学
摘要：本发明公开了一种金属材料疲劳裂纹尺寸和应力强度因子范围预测方法，涉及疲劳失效分析技术领域，包括以下步骤：对金属材料样本进行不同加载条件下的疲劳试验，形成不同的疲劳断口；获取疲劳断口上不同位置处的断口形貌图像与对应的裂纹尺寸和应力强度因子范围；分别对VGG‑16网络模型进行训练；将待预测金属材料的断口形貌图像分别输入至第一预测模型和第二预测模型，得到对应的裂纹尺寸和应力强度因子范围。本发明所提出的方法最大程度地利用了疲劳断口形貌图像中的全部细节信息，能够更加准确地描述疲劳断口形貌图像与对应的裂纹尺寸和应力强度因子范围之间的关系，从而提高疲劳断口定量预测准确性。
主权项：1.一种金属材料疲劳裂纹尺寸和应力强度因子范围预测方法，其特征在于，包括以下步骤：对金属材料样本进行不同加载条件下的疲劳试验，形成不同的疲劳断口；获取疲劳断口上不同位置处的断口形貌图像与对应的裂纹尺寸和应力强度因子范围；通过多张断口形貌图像与对应的裂纹尺寸和应力强度因子范围分别对VGG-16网络模型进行训练，得到第一预测模型和第二预测模型；将待预测金属材料的断口形貌图像分别输入至第一预测模型和第二预测模型，得到对应的裂纹尺寸和应力强度因子范围；所述通过多张断口形貌图像与对应的裂纹尺寸和应力强度因子范围分别对VGG-16网络模型进行训练，包括：将多张断口形貌图像输入至两个VGG-16网络模型，得到多个第一输出结果和第二输出结果；通过多个第一输出结果和多张断口形貌图像对应的裂纹尺寸对一个VGG-16网络模型进行迭代，通过多个第二输出结果和多张断口形貌图像对应的应力强度因子范围对另一个VGG-16网络模型进行迭代；在迭代过程中采用十折交叉验证算法对两个VGG-16网络模型的超参数进行优化，获取优化后的第一决定系数和第二决定系数；分别选择第一决定系数和第二决定系数最大时对应的超参数作为第一预测模型和第二预测模型的模型参数。
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百度查询： 西安交通大学 一种金属材料疲劳裂纹尺寸和应力强度因子范围预测方法
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