摘要
本申请适用于材料力学与工程技术领域,提供了一种多轴疲劳寿命预测方法、装置和计算机设备,方法包括:从多轴疲劳试验数据库获取原始数据,并基于原始数据得到目标特征,基于半经验多轴疲劳寿命预测方法设计多个初始多轴疲劳寿命预测方程,根据每一初始多轴疲劳寿命预测方程构建对应的神经网络架构,结合目标特征及物理约束损失函数训练神经网络架构,得到目标神经网络,对目标神经网络的各网络模块进行内插采样构建增强数据集,基于增强数据集,通过符号回归提取各网络模块的可解释量化方程,组合可解释量化方程并经泛化筛选后,输出最终多轴疲劳寿命预测方程。兼顾精度、可解释性与泛化性,满足工程应用需求。
技术关键词
多轴疲劳寿命预测
神经网络架构
疲劳寿命预测方法
网络模块
方程
载荷特征
路径特征
计算机设备
回归算法
特征工程
数据
学习算法
训练神经网络
误差
生成符号
物理
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