一种基于GA-RF网络与物理模型预测铝合金疲劳寿命系统及其使用方法

本发明提出了一种结合图神经网络(GNN)、遗传算法优化的随机森林模型(GA‑RF)和物理模型参数优化的系统，用于提高铝合金疲劳寿命的预测精度和可靠性。系统利用GNN对疲劳实验数据进行特征扩充，构建全面的数据集，并基于遗传算法自动调整随机森林模型参数，优化预测性能，进而通过模型预测结果调整疲劳寿命预测物理模型的关键参数，如疲劳裂纹扩展阈值ΔKth和材料常数，以获得铝合金的疲劳寿命预测物理模型解析表达式。该系统适用于航空、汽车和高速铁路等领域的材料疲劳性能分析，有效减少人为错误和成本，具有很高的实用价值。