基于先验知识神经网络的材料疲劳寿命预测研究

《Scientific Reports》：Prior knowledge informed neural network based on Basquin’s formula for predicting fatigue life

　　

摘要

本研究提出了一种基于先验知识的神经网络（PKiNN），用于预测材料疲劳寿命。其中，先验知识模块生成符合S-N曲线特征的数据，而纯数据驱动模块则评估来自缺口的应力集中等因素的影响。通过单层全连接神经网络合并这些输出，即可得到疲劳寿命的预测结果。实验验证表明，与传统机器学习（ML）方法相比，PKiNN具有更优越的外推能力。此外，PKiNN的预测性能对特定训练数据集的选择依赖较小，这使其与当前的信息辅助机器学习方法有所区别。