基于物理-数据融合驱动的橡胶材料疲劳寿命预测方法

本发明涉及材料疲劳寿命预测领域，具体公开了一种基于物理‑数据融合驱动的橡胶材料疲劳寿命预测方法，包括如下步骤：S1、通过试验获取橡胶疲劳寿命数据；S2、构建基于连续介质力学的疲劳寿命预测物理模型；S3、对物理模型预测寿命及试验数据进行预处理；S4、根据预处理数据，确定BP神经网络模型中输入层、隐含层、输出层节点个数；S5、以实测寿命与预测寿命之间均方误差最小为目标，采用梯度下降法，确定BP神经网络模型的连接权值和阈值；S6、结合连接权值和阈值，建立基于物理‑数据融合驱动的橡胶材料疲劳寿命预测模型。本方案中的物理‑数据融合驱动方法可提升橡胶疲劳寿命预测精度，降低橡胶制品在实际应用中的失效风险。