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申请/专利权人：南京理工大学;南京玖铸新材料研究院有限公司
摘要：本发明提供了一种基于机器学习的TiAl合金疲劳裂纹扩展寿命预测方法。本发明利用机器学习对非线性数据的出色拟合能力，从TiAl合金疲劳裂纹扩展试验中挖掘学习，获得有效应力强度因子与疲劳裂纹扩展速率间的映射关系，进而基于机器学习结果和线弹性断裂力学中疲劳裂纹扩展理论，将裂纹扩展速率转化为裂纹扩展寿命。本发明能充分考虑TiAl合金疲劳裂纹扩展寿命预测过程中的非线性问题，避免了传统线性拟合对裂纹扩展寿命预测带来的计算误差，同时能减少计算成本，显著提高疲劳裂纹扩展寿命预测精度。
主权项：1.一种基于机器学习的TiAl合金疲劳裂纹扩展寿命预测方法，其特征在于，具体包括以下步骤：步骤一：获取TiAl合金的有效应力强度因子ΔKeff和对应的疲劳裂纹扩展速率dadN作为一组数据，多组数据构成原始数据集；步骤二：对步骤一原始数据集进行数值处理；步骤三：将步骤二处理后的数据集随机划分为训练集和测试集，构建机器学习模型，设定参数集，用训练集训练该模型，用测试集评估训练后的模型，调整参数集，直至得到最优模型；步骤四：基于线弹性断裂力学中疲劳裂纹扩展理论，将待预测的TiAl合金疲劳试验初始条件输入步骤三中所述最优模型中，得到TiAl合金疲劳裂纹扩展寿命预测值；其中，步骤三中，构建的机器学习模型为随机森林模型。
全文数据：
权利要求：
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