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神经网络使我们能够模拟 QSTE340TM 钢的疲劳寿命,并有效预测材料在循环载荷下的裂纹扩展。我们根据 [7] 中获得的实验数据建立了函数依赖关系模型。数据集 [8] 包含裂纹长度 a 与载荷循环数 N 的依赖关系,其中四个应力比 R 分别为 R = 0.1、0.3、0.5 和 0.7,在恒定振幅 (CA) 下,以及在单次拉伸过载后,过载比 Rol = 1.5、2.0。神经网络在一个数据集上训练,其中输入参数为载荷循环数 N 、应力比 R 和过载比 Rol ,输出参数为裂纹长度 a 。载荷循环 N 反映了钢的载荷循环数,是评估疲劳裂纹扩展的主要参数之一。应力比 R 决定了循环中最小载荷和最大载荷的比率,这也会影响疲劳裂纹发展的速度。过载率 Rol 考虑负载超过标称值的情况。

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