基于数字孪生的富氢交变载荷下吸附器焊缝疲劳寿命的预测方法

本发明属于焊接领域，具体公开了一种基于数字孪生的富氢交变载荷下吸附器焊缝疲劳寿命预测方法，通过无损检测获取焊接接头硬度、缺陷和残余应力分布；在纯氢气氛围下进行高周疲劳性能测试，建立性能数据库；利用深度生成性对抗网络GAN增强数据，结合支撑向量回归SVR建立机器学习模型，考虑材料强度退化、残余应力和缺陷特征预测焊缝疲劳寿命；采用多种指标评估焊缝疲劳寿命模型性能，并进行相关性分析以提高预测精度。对应步骤包括吸附器焊缝无损检测、焊缝疲劳性能测试、带缺陷焊接接头高周疲劳性能测试等，本发明结合数字孪生技术和机器学习，提高了焊缝疲劳寿命预测的精度和可靠性，对优化设备维护和提高运行效率具有重要意义。