基于神经网络技术的镁合金疲劳寿命预测方法研究

发布时间：2017-10-01 12:21

  本文关键词：基于神经网络技术的镁合金疲劳寿命预测方法研究

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【摘要】：镁合金因其低密度、高强度和资源丰富等诸多优点,在汽车、通讯和航空航天等领域有着广阔的应用前景。任何工程结构材料,在实际工作中会因为承受循环载荷而导致疲劳失效,镁合金亦不例外。许多研究者对镁合金单轴加载下的疲劳性能和寿命进行了广泛研究,但镁合金多轴加载下的研究非常有限。近几年,课题组采用传统的疲劳寿命模型对镁合金的多轴疲劳寿命进行了预测研究。本文采用挤压AZ31B和ZK60镁合金进行了多种不同加载路径下的单轴和多轴疲劳实验,并结合文献中AZ61A镁合金的疲劳实验数据,采用BP神经网络(back propagation neural network)技术预测镁合金不同加载路径下的疲劳寿命,并和基于临界平面法的传统多轴疲劳模型预测的结果进行了比较。具体研究工作和成果如下:(1)针对挤压AZ31B和ZK60镁合金进行了单轴拉压、纯扭、45°比例和90°圆形非比例等4种加载路径下的多轴疲劳实验,还对AZ31B镁合金进行了应变比R?-1,R?0,R?-?下的单轴实验。实验结果表明,AZ31B和ZK60镁合金在所有加载路径下的应变-寿命曲线都存在拐点;镁合金的疲劳寿命与应变幅值和加载路径有紧密联系。(2)分别采用SWT(Smith-Watson-Topper)模型、F-S(Fatemi-Socie)模型、修正SWT模型和CLX(Cheng Lixia)模型等4种多轴疲劳模型对AZ31B、ZK60和AZ61A镁合金4种加载路径下的疲劳寿命进行了预测,采用SWT模型对AZ31B和AZ61A镁合金3种不同应变比加载下的疲劳寿命进行了预测。结果显示:AZ31B镁合金4种加载路径下,CLX模型寿命预测精度最高,预测结果都在5倍偏差界限内,78.9%的预测结果在2倍偏差界限内;ZK60镁合金4种加载路径下,F-S模型的寿命预测精度最高,98.0%的预测结果在5倍偏差界限内,77.6%的预测结果在2倍偏差界限内;AZ61A镁合金4种加载路径下,修正SWT模型的寿命预测精度最高,其预测结果都在5倍偏差界限内,68.1%的预测结果在2倍偏差界限内。AZ31B镁合金3种应变比加载下,寿命预测结果都在5倍偏差界限内,93.9%的预测寿命在2倍偏差界限内;AZ61A镁合金3种应变比加载下,寿命预测结果都在5倍偏差界限内,93.2%的预测结果在2倍偏差界限内。(3)采用4种不同的BP神经网络预测了镁合金的疲劳寿命。网络包括最速下降算法的BP网络(SDBP模型,即标准BP网络),学习率可变的动量BP网络(VLMOBP模型),以相对误差平方和作为误差性能函数的VLMOBP(VLMOBP-SSRE模型)和遗传算法优化的BP网络(GABP模型)。预测结果表明,AZ31B镁合金4种加载路径下,GABP模型预测精度最高,其预测结果都在5倍偏差界限内,97.4%的预测结果在2倍偏差界限内;ZK60镁合金4种加载路径下,GABP模型的精度最高,其预测结果都在2倍偏差界限内。AZ61A镁合金4种加载路径下,4种BP神经网络模型的预测结果都在2倍偏差界限内。AZ31B和AZ61A镁合金3种不同应变比加载下,4种BP神经网络模型预测结果都在2倍偏差界限内。(4)从寿命预测的精度对比评价了几种传统多轴疲劳模型和神经网络方法,结果表明,神经网络在预测镁合金寿命时更有优势。另外,对传统疲劳模型和神经网络在疲劳寿命预测时的优缺点进行了探讨。
【关键词】：镁合金 寿命预测 多轴疲劳模型 神经网络
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TG146.22;TP183
【目录】：

• 摘要5-7
• ABSTRACT7-12
• 第1章 绪论12-24
• 1.1 镁合金概述12-14
• 1.1.1 镁及镁合金的特点12
• 1.1.2 镁合金的分类12-13
• 1.1.3 镁合金的应用13-14
• 1.2 镁合金的疲劳性能研究现状14-16
• 1.2.1 镁合金的单轴疲劳性能14-16
• 1.2.2 镁合金的多轴疲劳性能16
• 1.3 疲劳寿命预测方法16-19
• 1.3.1 Masson-Coffin法则17
• 1.3.2 等效应力/应变法17
• 1.3.3 能量法17
• 1.3.4 临界面法17-19
• 1.4 人工神经网络概述19-21
• 1.4.1 人工神经网络发展19-20
• 1.4.2 人工神经网络的应用20-21
• 1.4.3 人工神经网络在疲劳寿命预测的应用21
• 1.5 本文的工作和研究意义21-24
• 第2章 实验及结果分析24-36
• 2.1 材料及试件24-26
• 2.2 实验26-28
• 2.2.1 实验设备26-27
• 2.2.2 实验加载路径27-28
• 2.3 实验结果28-30
• 2.3.1 疲劳实验1结果28-30
• 2.3.2 疲劳实验2结果30
• 2.4 实验结果分析30-33
• 2.4.1 等效应变-寿命曲线30-33
• 2.4.2 影响镁合金疲劳寿命的因素33
• 2.5 本章小结33-36
• 第3章 传统多轴疲劳模型预测结果36-54
• 3.1 引言36
• 3.2 AZ31B多轴疲劳寿命预测36-41
• 3.2.1 SWT模型36-37
• 3.2.2 F-S模型37-38
• 3.2.3 修正SWT模型38-39
• 3.2.4 CLX模型39-41
• 3.3 ZK60多轴疲劳寿命预测41-45
• 3.3.1 SWT模型41-42
• 3.3.2 F-S模型42-43
• 3.3.3 修正SWT模型43-44
• 3.3.4 CLX模型44-45
• 3.4 AZ61A多轴疲劳寿命预测45-49
• 3.4.1 SWT模型45-46
• 3.4.2 F-S模型46-47
• 3.4.3 修正SWT模型47-48
• 3.4.4 CLX模型48-49
• 3.5 AZ31B和AZ61A三种应变比下的疲劳寿命预测49-52
• 3.5.1 AZ31B镁合金49-50
• 3.5.2 AZ61A镁合金50-52
• 3.6 本章小结52-54
• 第4章 神经网络模型预测结果54-72
• 4.1 引言54-57
• 4.2 SDBP和VLMOBP模型57-62
• 4.2.1 AZ31B多轴加载58-59
• 4.2.2 ZK60多轴加载59-60
• 4.2.3 AZ61A多轴加载60-61
• 4.2.4 AZ31B三种应变比下加载61
• 4.2.5 AZ61A三种应变比下加载61-62
• 4.3 VLMOBP-SSRE模型62-66
• 4.3.1 AZ31B多轴加载63
• 4.3.2 ZK60多轴加载63-64
• 4.3.3 AZ61A多轴加载64-65
• 4.3.4 AZ31B三种应变比下加载65
• 4.3.5 AZ61A三种应变比下加载65-66
• 4.4 GABP模型66-69
• 4.4.1 AZ31B多轴加载67
• 4.4.2 ZK60多轴加载67-68
• 4.4.3 AZ61A多轴加载68
• 4.4.4 AZ31B三种应变比下加载68-69
• 4.4.5 AZ61A三种应变比下加载69
• 4.5 本章小结69-72
• 第5章 传统疲劳模型和神经网络模型对比评价72-88
• 5.1 引言72
• 5.2 预测结果及精度比较72-83
• 5.2.1 AZ31B镁合金多轴加载72-75
• 5.2.2 ZK60镁合金多轴加载75-77
• 5.2.3 AZ61A镁合金多轴加载77-79
• 5.2.4 AZ31B三种应变比加载79-81
• 5.2.5 AZ61A三种应变比加载81-83
• 5.3 传统疲劳模型和神经网络模型的评价83-86
• 5.4 本章小结86-88
• 第6章 结论与展望88-92
• 6.1 结论88-89
• 6.2 展望89-92
• 附录A92-93
• 附录B93-96
• 参考文献96-100
• 致谢100-102
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果102

【共引文献】

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本文编号：953433