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申请/专利权人：广东腐蚀科学与技术创新研究院
摘要：本发明公开一种材料腐蚀疲劳裂纹扩展速率预测方法，属于材料性能评估及寿命预测技术领域，包括步骤：采集材料腐蚀疲劳裂纹扩展初始数据并进行预处理；构建初始数据集；使用初始数据集训练初始XGBoost模型；采集新增的材料腐蚀疲劳裂纹扩展数据；基于新增的材料腐蚀疲劳裂纹扩展数据，采取增量学习策略对初始XGBoost模型进行更新，得到进化XGBoost模型；使用进化XGBoost模型对材料腐蚀疲劳裂纹扩展速率进行预测。其通过XGBoost模型结合增量学习策略，可在逐步积累的数据上动态更新模型，利用新数据来提高材料腐蚀疲劳裂纹扩展速率预测的实时性和准确性。
主权项：1.一种材料腐蚀疲劳裂纹扩展速率预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：采集材料腐蚀疲劳裂纹扩展初始数据并进行预处理；构建初始数据集；使用初始数据集训练初始XGBoost模型；采集新增的材料腐蚀疲劳裂纹扩展数据；对新增的材料腐蚀疲劳裂纹扩展数据，采取材料腐蚀疲劳裂纹扩展初始数据预处理方式进行预处理，得到增量数据集；采用基于结构优化的增量学习策略，对初始XGBoost模型进行更新；采用基于正则化的增量学习策略，对初始XGBoost模型进行更新；采用基于经验回放的增量学习策略，对初始XGBoost模型进行更新；结合采用的各种增量学习策略，进行综合策略的增量学习，得到进化XGBoost模型；使用进化XGBoost模型对材料腐蚀疲劳裂纹扩展速率进行预测。
全文数据：
权利要求：
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