摘要
本发明公开了一种基于PSO‑SVR的FSW接头疲劳裂纹扩展寿命预测方法和电子设备,包括:通过有限元仿真技术模拟FSW接头的裂纹扩展过程,并获取过程中FSW接头的裂纹尖端应力强度因子、对应的加载载荷大小以及裂纹长度作为一组数据,构建数据集;对构建的数据集进行标准化处理,之后将数据集划分为训练集和测试集;用训练集训练机器学习模型,用测试集对训练完成的模型进行评估,同时对该模型进行超参数优化,直至获得最优的裂纹尖端应力强度因子预测模型。本发明实施例的基于PSO‑SVR的FSW接头疲劳裂纹扩展寿命预测方法和电子设备,通过将有限元仿真数据与试验数据相融合,有效降低了构建疲劳裂纹扩展寿命模型的时间成本和费用,具有计算高效、预测精度高等优点。
技术关键词
有限元仿真技术
裂纹扩展速率
接头
训练机器学习模型
疲劳裂纹扩展寿命
线弹性断裂力学
支持向量回归模型
超参数
数据
粒子群优化算法
电子设备
训练集
因子
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回转机构
吊点调节机构
横向调节机构
驱动机械臂
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焊接接头
流化床
接触式
焊接工艺参数
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资源消耗量
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策略
数据处理优化装置