混合驱动的纤维金属层板疲劳裂纹扩展预测方法及系统

本发明公开一种混合驱动的纤维金属层板疲劳裂纹扩展预测方法及系统，涉及纤维金属层板健康预测技术领域。结合位移记忆效应与滞回损伤演化法则，融合ROE累积损伤理论改进了一个双线性内聚力模型；使用改进型Paris公式建立金属塑性损伤演化准则，采用二次名义应力准则作为分层损伤起始判据；采用双位置内聚力单元结合改进的双线性内聚力模型模拟分层扩展及裂纹扩展行为，构建一个能够描述金属层疲劳裂纹扩展与层间界面分层扩展相互作用的协同演化框架；将遗传算法与BP神经网络耦合，构建了基于遗传算法与BP神经网络耦合的纤维金属层板疲劳裂纹扩展预测模型，显著提升预测精度与泛化性能。