【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计量检测，更具体地，涉及一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法。
技术介绍
1、在高端制造领域，钛合金因其优异的强度、耐腐蚀性和低密度特性而广泛应用于关键结构部件的制造。然而，制造过程中的高温处理和机械加工往往在材料内部引入残余应力，这可能会对部件的性能和可靠性产生负面影响。
2、现有技术中，钛合金残余应力的预测通常依赖于直接测量或经验估算，这些方法不仅耗时、成本高，而且往往侵入性强，可能会损害测试样品。此外，传统的预测模型在处理复杂的变量关系时，如应力与微观结构之间的相互作用，准确度和稳定性不足，难以适应高性能钛合金部件制造过程中的实时监控和调控需求。
技术实现思路
1、本专利技术提供一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，以解决现有技术中钛合金表面残余应力预测的准确性和效率低的技术问题。
2、根据本专利技术的一个方面，提供一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，包括以下步骤：
3、步骤1，基于有限元方法模拟钛合金在加工过程中的应力的生成和分布，通过逐层去除材料模拟电解过程，以获取每一步的加工残余应力结果数据；
4、步骤2，采用蜣螂优化算法对bp神经网络的权重和偏置进行优化；
5、步骤3，基于优化后的bp神经网络利用加工残余应力结果数据进行训练，以预测在不同处理条件下钛合金的残余应力。
6、在上述方案基础上优选，在步骤1中，基于有限元方法模拟钛合金在加工过程中应力的生成和分布时
7、在上述方案基础上优选，所述边界条件包括固定支撑、加载路径和精细的网格划分。
8、在上述方案基础上优选，所述步骤1中，通过逐层去除材料模拟电解过程，具体是，通过使用x射线衍射法测量每一层电解处理后的表面应力数据。
9、本专利技术的一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，利用蜣螂优化算法优化的bp神经网络，能够从有限元仿真数据中学习到更深层次的非线性关系，从而提高预测模型的准确性和适用性。该方法的非侵入性特点保证了材料的完整性，同时大幅降低了预测过程的时间和成本。本专利技术有效提升钛合金表面残余应力预测的精确度，优化制造参数，减少试验次数，并为材料设计和加工工艺的改进提供数据支持。
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1.一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，其特征在于，在步骤1中，基于有限元方法模拟钛合金在加工过程中应力的生成和分布时，设定边界条件。
3.如权利要求2所述的一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，其特征在于，所述边界条件包括固定支撑、加载路径和精细的网格划分。
4.如权利要求1所述的一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，其特征在于，所述步骤1中，通过逐层去除材料模拟电解过程，具体是，通过使用X射线衍射法测量每一层电解处理后的表面应力数据。
【技术特征摘要】
1.一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于蜣螂优化算法的钛合金表面应力预测方法，其特征在于，在步骤1中，基于有限元方法模拟钛合金在加工过程中应力的生成和分布时，设定边界条件。
3.如权利要求2所述的一种基于蜣螂...
【专利技术属性】
技术研发人员：彭煜，陈怀江，李洋，何光富，周海波，
申请(专利权)人：武汉武船计量试验有限公司，
类型：发明
国别省市：
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