基于机器学习的小子样调距桨轴内油管疲劳寿命预测方法

本发明涉及一种基于机器学习的调距桨轴内油管疲劳寿命预测方法，该方法充分考虑调距桨轴内油管在不同工况下所受到的不同外部载荷的影响，建立调距桨轴内油管在不同工况下疲劳寿命与外部载荷之间的联系，依据调距桨轴内油管在真实72°相位差水动力载荷作用下的应力时间历程，编制出精准的疲劳载荷谱。同时，借助工程算法确定各零部件的S‑N曲线，并结合疲劳载荷谱与S‑N曲线，精确计算调距桨轴内油管的疲劳寿命；在此基础上，采用机器学习方法，引入以支持向量回归(SVR)为基础的多种基模型组成的集成学习模型，对机构的疲劳寿命进行预测，最后，通过一个算例验证了该方法的正确性与合理性。