基于机器学习的蠕变断裂寿命预测方法

张效成; 宫建国; 轩福贞

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基于机器学习的蠕变断裂寿命预测方法

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摘要

工程结构的寿命预测问题是结构完整性领域的重要课题.通常,工程问题的解析解难以获得、经验解无法描述高维变量之间的非线性交互,而机器学习可以克服两者的局限性,是实现工程部件寿命预测的重要解决方案.基于此,提出了面向工程结构寿命预测问题的机器学习方案及优化的一般性方法.以316奥氏体不锈钢蠕变断裂寿命预测问题为例,基于高维数据集,使用BP神经网络、支持向量机、随机森林、高斯过程回归等机器学习模型,对316奥氏体不锈钢材料的蠕变断裂寿命进行预测.结果表明,基于机器学习的蠕变断裂寿命预测方法较之传统Larson-Miller方法具有更高精度.

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来源
《压力容器》 |2021年第7期|48-57|共10页
作者
张效成; 宫建国; 轩福贞;
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作者单位

华东理工大学机械与动力工程学院承压系统与安全教育部重点实验室上海 200237;

华东理工大学机械与动力工程学院承压系统与安全教育部重点实验室上海 200237;

华东理工大学机械与动力工程学院承压系统与安全教育部重点实验室上海 200237;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类金属材料;金属的蠕变和疲劳;自动推理、机器学习;
关键词
机器学习; 蠕变断裂寿命; 神经网络; 支持向量机;

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