基于应变监控数据的金属结构疲劳裂纹量化模型研究

V214%TP18; 实时获取金属结构的疲劳裂纹长度是开展飞机单机寿命监控和剩余寿命估算的基础.采用深度学习方法,提出了一种基于应变监控数据的金属结构疲劳裂纹长度预测模型,通过构造循环对抗网络模型、裂纹尺寸的分类模型和裂纹长度的量化模型,分别实现了含裂纹结构的应变试验数据与有限元模型数据的映射、裂纹尺寸范围的准确分类、裂纹长度的精确量化.将上述方法应用于中心带孔金属板在随机载荷谱下的疲劳裂纹监测,有效实现了疲劳裂纹长度的实时预测.与试验结果对比表明,单孔板的孔边疲劳裂纹长度预测误差小于1 mm,满足工程实际的需求....

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Published in西北工业大学学报 Vol. 41; no. 5; pp. 932 - 941
Main Authors 李坤鹏, 李彪, 张彦军, 周颜, 张腾, 李亚智
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 航空工业第一飞机设计研究院强度设计研究所,陕西 西安 710089%空军工程大学 航空工程学院,陕西 西安 710038%西北工业大学 航空学院,陕西 西安 710072 01.10.2023
Subjects
strain monitoring
deep learning
data driven model
疲劳裂纹预测
深度学习
应变监测
fatigue crack prediction
数据驱动模型
fatigue crack
疲劳裂纹
Online AccessGet full text
ISSN1000-2758
DOI10.1051/jnwpu/20234150932

Cover

Abstract V214%TP18; 实时获取金属结构的疲劳裂纹长度是开展飞机单机寿命监控和剩余寿命估算的基础.采用深度学习方法,提出了一种基于应变监控数据的金属结构疲劳裂纹长度预测模型,通过构造循环对抗网络模型、裂纹尺寸的分类模型和裂纹长度的量化模型,分别实现了含裂纹结构的应变试验数据与有限元模型数据的映射、裂纹尺寸范围的准确分类、裂纹长度的精确量化.将上述方法应用于中心带孔金属板在随机载荷谱下的疲劳裂纹监测,有效实现了疲劳裂纹长度的实时预测.与试验结果对比表明,单孔板的孔边疲劳裂纹长度预测误差小于1 mm,满足工程实际的需求.
AbstractList V214%TP18; 实时获取金属结构的疲劳裂纹长度是开展飞机单机寿命监控和剩余寿命估算的基础.采用深度学习方法,提出了一种基于应变监控数据的金属结构疲劳裂纹长度预测模型,通过构造循环对抗网络模型、裂纹尺寸的分类模型和裂纹长度的量化模型,分别实现了含裂纹结构的应变试验数据与有限元模型数据的映射、裂纹尺寸范围的准确分类、裂纹长度的精确量化.将上述方法应用于中心带孔金属板在随机载荷谱下的疲劳裂纹监测,有效实现了疲劳裂纹长度的实时预测.与试验结果对比表明,单孔板的孔边疲劳裂纹长度预测误差小于1 mm,满足工程实际的需求.
Author 李彪
张腾
李亚智
张彦军
周颜
李坤鹏
AuthorAffiliation 航空工业第一飞机设计研究院强度设计研究所,陕西 西安 710089%空军工程大学 航空工程学院,陕西 西安 710038%西北工业大学 航空学院,陕西 西安 710072
AuthorAffiliation_xml – name: 航空工业第一飞机设计研究院强度设计研究所,陕西 西安 710089%空军工程大学 航空工程学院,陕西 西安 710038%西北工业大学 航空学院,陕西 西安 710072
Author_FL ZHANG Teng
ZHANG Yanjun
LI Kunpeng
ZHOU Yan
LI Biao
LI Yazhi
Author_FL_xml – sequence: 1
  fullname: LI Kunpeng
– sequence: 2
  fullname: LI Biao
– sequence: 3
  fullname: ZHANG Yanjun
– sequence: 4
  fullname: ZHOU Yan
– sequence: 5
  fullname: ZHANG Teng
– sequence: 6
  fullname: LI Yazhi
Author_xml – sequence: 1
  fullname: 李坤鹏
– sequence: 2
  fullname: 李彪
– sequence: 3
  fullname: 张彦军
– sequence: 4
  fullname: 周颜
– sequence: 5
  fullname: 张腾
– sequence: 6
  fullname: 李亚智
BookMark eNotj8tKw0AYRmdRwVr7AD6Ci9j_n8kkk6WUeoGCG12XGZIUi6RiKI1bKRS8tBRrEYWquFA34gUE4-s4GfsWtujqW51z-BZILmpGASFLCCsIHEuNqL3fKlGgzEYOHqM5kkcAsKjLxTwpxvGuAu4h2FTYeVLRN-l32tPpUPcvzfUg6z1kFy_Z2bO56ky6A_06Nl_n2bhjRm_6-P3n_sikn5NuX5-Ossc7PT4xt0Pz9LFI5kK5FwfF_y2QnbXKdnnDqm6tb5ZXq1Y861nSAdeXvgM-hJIpFwKH2gp9Cg5FTj2KLqdMBJ7HJEOGjhMoESopUEwx6rMCWf7ztmUUyqheazRbB9G0WEtU_dBPEjU7DhyQsl_DSWfS
ClassificationCodes V214%TP18
ContentType Journal Article
Copyright Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
Copyright_xml – notice: Copyright © Wanfang Data Co. Ltd. All Rights Reserved.
DBID 2B.
4A8
92I
93N
PSX
TCJ
DOI 10.1051/jnwpu/20234150932
DatabaseName Wanfang Data Journals - Hong Kong
WANFANG Data Centre
Wanfang Data Journals
万方数据期刊 - 香港版
China Online Journals (COJ)
China Online Journals (COJ)
DatabaseTitleList
DeliveryMethod fulltext_linktorsrc
DocumentTitle_FL A fatigue crack quantification model for metallic structure based on strain monitoring data
EndPage 941
ExternalDocumentID xbgydxxb202305012
GrantInformation_xml – fundername: (国家自然科学基金); (国家自然科学基金); (国家级重点实验室基金项目); (国家级重点实验室基金项目)
  funderid: (国家自然科学基金); (国家自然科学基金); (国家级重点实验室基金项目); (国家级重点实验室基金项目)
GroupedDBID 2B.
4A8
92I
93N
AFKRA
ALMA_UNASSIGNED_HOLDINGS
BENPR
CCPQU
PHGZM
PHGZT
PIMPY
PMFND
PSX
TCJ
ID FETCH-LOGICAL-s1042-a607dad60d0fa3b70e624b1d206215292175238e993a313166eb8fba818dad2d3
ISSN 1000-2758
IngestDate Thu May 29 04:00:29 EDT 2025
IsPeerReviewed true
IsScholarly true
Issue 5
Keywords strain monitoring
deep learning
data driven model
疲劳裂纹预测
深度学习
应变监测
fatigue crack prediction
数据驱动模型
fatigue crack
疲劳裂纹
Language Chinese
LinkModel OpenURL
MergedId FETCHMERGED-LOGICAL-s1042-a607dad60d0fa3b70e624b1d206215292175238e993a313166eb8fba818dad2d3
PageCount 10
ParticipantIDs wanfang_journals_xbgydxxb202305012
PublicationCentury 2000
PublicationDate 2023-10-01
PublicationDateYYYYMMDD 2023-10-01
PublicationDate_xml – month: 10
  year: 2023
  text: 2023-10-01
  day: 01
PublicationDecade 2020
PublicationTitle 西北工业大学学报
PublicationTitle_FL Journal of Northwestern Polytechnical University
PublicationYear 2023
Publisher 航空工业第一飞机设计研究院强度设计研究所,陕西 西安 710089%空军工程大学 航空工程学院,陕西 西安 710038%西北工业大学 航空学院,陕西 西安 710072
Publisher_xml – name: 航空工业第一飞机设计研究院强度设计研究所,陕西 西安 710089%空军工程大学 航空工程学院,陕西 西安 710038%西北工业大学 航空学院,陕西 西安 710072
SSID ssib059104284
ssib001129888
ssib046626106
ssib036436219
ssib044765131
ssib044604139
ssib051375596
ssib002258180
Score 2.3602846
Snippet V214%TP18;...
SourceID wanfang
SourceType Aggregation Database
StartPage 932
Title 基于应变监控数据的金属结构疲劳裂纹量化模型研究
URI https://d.wanfangdata.com.cn/periodical/xbgydxxb202305012
Volume 41
hasFullText 1
inHoldings 1
isFullTextHit
isPrint
link http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/link/0/eLvHCXMwpV1ba9RAFA6lffFFFBXvFHGeSmwyydweJ2mWIlhEWuhbSTa79WmVXrD2UQoFLy3FWkShKj6oL-IFBNe_427sv_CcSbKb2ipthSVMZr5z5lwmyZns5IxlXWWxU3dkIu2YcmX7XhOuuaab2LThMeWlVLomldKNCT4-5V-fZtMDQ15l1dLiQnKtvrzvdyVH8SrUgV_xK9lDeLbHFCqgDP6FI3gYjgfyMYkYUTUSaBL5eJQR1kBB-ViQNaIkiQRRAVEuiTgCtMCCAphjasaIjgwGyIFKESkMGAAuUaYpAHLPUEUGAwBOAmq60CSAJkm0RyQ1YKhRBR8QADEh4oFcA8xwRj4BgrVjRIWCIgGvBsqGJ8jQ4yCMSAIrUVmJAkON9o1GUABFeKXAUTbNygFlxB8rLAQFbXQFSWVtX0gAEN1vgYoQpS1aTEcS4EEVAmYDFYGtpkSF1fcptL8yL78CUD0JGupSeb2fenAa4i-vkY7h7RmvQN-hoZLovyAqCmjfP82KVMoIlatR9KWNGgchB1Mq7J2GBSsYPaV7RnY5ClhINWJSOSlC2S7ljLkqWgo0lgz2OnHkn8apkuWeKLU7jHiYrp8dbYz9Rbz_EEZUXr3jH2E2FflGA2XskCdtK-6RrBIIqOKtfR5Tqhy3J1yBJyKGK617dxfxyywYjRBPOz3aXXngl5LZ--nSUoIohzm4s_oQFQLXpgwF0cTNW_1ZEMTwspqFkDLM6FCeezAJ4bSfxdH3ueNXkgP7vuDM7S8O8DmnvLIYA9oEY_0snQxmHD41e7v3bFSuH2HuqNFutKKb-Tyy1Yxbs5VIfvKEdbyYgg_r_H560hpYvn3Kijqv2j_ba532Zmf9efZyo7v2rvvsU_fJx-zFys7qRufzdvbjaXd7Jdv60nn49dfbB1n7-87qeufxVvf9m872o-z1Zvbh22lrqhZNhuN2scWMPY9C2zF3RBqn3EmdZuwlwmlw6iduSh2OG34rCrMrmNQ0YBYXe2ATzhuJbCYx2BPIaOqdsQZbd1qNs9aw51E3FbFqunXXx8dfEqdxXUIE1RAuPAjPWVcKtWeKR8j8zB6fnj8I6IJ1rH_jumgNLswtNi7B1GghuVwMhd_r__pb
linkProvider ProQuest
openUrl ctx_ver=Z39.88-2004&ctx_enc=info%3Aofi%2Fenc%3AUTF-8&rfr_id=info%3Asid%2Fsummon.serialssolutions.com&rft_val_fmt=info%3Aofi%2Ffmt%3Akev%3Amtx%3Ajournal&rft.genre=article&rft.atitle=%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E5%BA%94%E5%8F%98%E7%9B%91%E6%8E%A7%E6%95%B0%E6%8D%AE%E7%9A%84%E9%87%91%E5%B1%9E%E7%BB%93%E6%9E%84%E7%96%B2%E5%8A%B3%E8%A3%82%E7%BA%B9%E9%87%8F%E5%8C%96%E6%A8%A1%E5%9E%8B%E7%A0%94%E7%A9%B6&rft.jtitle=%E8%A5%BF%E5%8C%97%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E5%A4%A7%E5%AD%A6%E5%AD%A6%E6%8A%A5&rft.au=%E6%9D%8E%E5%9D%A4%E9%B9%8F&rft.au=%E6%9D%8E%E5%BD%AA&rft.au=%E5%BC%A0%E5%BD%A6%E5%86%9B&rft.au=%E5%91%A8%E9%A2%9C&rft.date=2023-10-01&rft.pub=%E8%88%AA%E7%A9%BA%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E7%AC%AC%E4%B8%80%E9%A3%9E%E6%9C%BA%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%A0%94%E7%A9%B6%E9%99%A2%E5%BC%BA%E5%BA%A6%E8%AE%BE%E8%AE%A1%E7%A0%94%E7%A9%B6%E6%89%80%2C%E9%99%95%E8%A5%BF+%E8%A5%BF%E5%AE%89+710089%25%E7%A9%BA%E5%86%9B%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%A4%A7%E5%AD%A6+%E8%88%AA%E7%A9%BA%E5%B7%A5%E7%A8%8B%E5%AD%A6%E9%99%A2%2C%E9%99%95%E8%A5%BF+%E8%A5%BF%E5%AE%89+710038%25%E8%A5%BF%E5%8C%97%E5%B7%A5%E4%B8%9A%E5%A4%A7%E5%AD%A6+%E8%88%AA%E7%A9%BA%E5%AD%A6%E9%99%A2%2C%E9%99%95%E8%A5%BF+%E8%A5%BF%E5%AE%89+710072&rft.issn=1000-2758&rft.volume=41&rft.issue=5&rft.spage=932&rft.epage=941&rft_id=info:doi/10.1051%2Fjnwpu%2F20234150932&rft.externalDocID=xbgydxxb202305012
thumbnail_s http://utb.summon.serialssolutions.com/2.0.0/image/custom?url=http%3A%2F%2Fwww.wanfangdata.com.cn%2Fimages%2FPeriodicalImages%2Fxbgydxxb%2Fxbgydxxb.jpg