【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及材料疲劳强度，主要涉及一种基于神经网络的v型缺口应力强度因子求解方法。
技术介绍
1、v型缺口是一种常见的结构缺陷，对于材料的强度和耐久性都有重要影响。通过研究v型缺口结构在受力情况下的行为，可以帮助工程师更好地了解材料在应力集中区域的性能表现，从而指导设计和改进工程结构。
2、在计算固体力学领域，诸多学者利用大量的实验数据或仿真数据，构建数据驱动的模型来描述复杂的物理过程。尽管数据驱动方法已经取得了一些初步的成功，但目前大部分机器学习方法无法从数据中提取可解释的信息和知识。纯数据驱动模型可适应观测数据，但由于外推和观测偏差，纯数据驱动模型的预测可能在物理上是不一致或者不可信的，这导致训练出的神经网络在泛化能力方面存在缺陷。事实上，在许多物理系统建模中存在大量的先验知识，例如基本物理定律、经验证的规则和领域专业知识等。将这些结构化信息编码到学习算法中可以增强算法对数据的理解，引导算法自动朝着正确的解决方案发展。通过将物理知识嵌入神经网络，使得神经网络即使只有少量训练数据可用的情况下，也能展现出良好的泛化性能。该...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法，其特征在于，所述基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法，其特征在于，在步骤2中，对于固定张开角度的V型缺口结构；
3.根据权利要求1所述基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法，其特征在于，在步骤5中，所述V型缺口结构的边界条件为：
4.根据权利要求1所述基于神经网络的V型缺口应力强度因子求解方法，其特征在于，在步骤7中，基于神经网络预测裂纹尖端的位移场和应力场求解NSIF：
5.根据...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络的v型缺口应力强度因子求解方法，其特征在于，所述基于神经网络的v型缺口应力强度因子求解方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述基于神经网络的v型缺口应力强度因子求解方法，其特征在于，在步骤2中，对于固定张开角度的v型缺口结构；
3.根据权利要求1所述基于神经网络的v型缺口应力强度因子求解方法，其特征在于，在步骤5中，所述v型缺口结构的边界条件为：
4.根据权利要求1所述基于神经...
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