一种机器学习与物理模型融合的铝合金疲劳寿命预测方法技术

本发明专利技术涉及一种结合图神经网络（GNN）、粒子群优化的极端梯度提升（PSO‑XGBoost）模型和物理模型参数优化的系统，用于提高铝合金疲劳寿命的预测精度和可靠性。系统流程包括：1.通过实验获取铝合金疲劳数据，并用图神经网络进行特征增强；2.利用粒子群算法优化XGBoost模型参数，确保最小预测误差；3.采用机器学习模型预测结果反馈调整物理模型关键参数；4.通过对比实验数据验证模型准确性。该系统通过自动化流程减少人为错误，适用于材料疲劳性能分析，有效降低研究和工程成本，具有广泛应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于材料科学与数据分析，涉及一种铝合金疲劳寿命预测方法。

技术介绍

1、铝合金是一种广泛应用的结构材料，其疲劳寿命的准确预测对工程结构的安全性和可靠性至关重要。传统方法主要依赖经验物理模型，这些模型虽提供理论支持，但预测精度因实验数据不足或误差而受限，且对复杂环境的适应性不足。随着机器学习技术发展，基于数据驱动的疲劳寿命预测成为新趋势。然而，纯数据驱动方法虽可处理大量数据发现复杂关联，却常缺乏物理意义，难以获得工程界信任。此外，这些模型通常需要大量标记数据，而在实际材料测试中难以获取。因此，迫切需要一种新型系统，结合机器学习与物理模型的优点，提供准确且具物理解释的预测，适应复杂应用需求。该系统能提升预测效率和准确性，减少实验成本，增强模型透明度和信度，对飞机、汽车、高铁和船舶等领域具重要价值。

技术实现思路

1、鉴于现有技术的局限，本专利技术提出了一种结合图神经网络（gnn）、粒子群算法优化的xgboost（pso-xgboost）及物理模型参数优化的铝合金疲劳寿命预测系统。该系统融合了现代机器学习本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种机器学习与物理模型融合的铝合金疲劳寿命预测方法，其特征在于，包含以下模块：数据获取模块：用于通过实验方法收集铝合金在不同应力水平下的疲劳寿命数据；数据增强模块：基于图神经网络（GNN) 将原始数据集进行扩充；模型优化模块：通过粒子群优化（PSO）技术对XGBoost模型进行参数调整；物理模型参数优化模块：通过XGBoost模型输出的预测数据对物理模型进行关键参数的反馈优化；系统验证模块：用于通过对比模型预测结果与实验数据。

2.根据权利要求1描述的系统，所述数据增强模块中的图神经网络（GNN）采用Adam优化器进行训练，设置学习率为0.001，批处理大小为32，训练周...

【技术特征摘要】

1.一种机器学习与物理模型融合的铝合金疲劳寿命预测方法，其特征在于，包含以下模块：数据获取模块：用于通过实验方法收集铝合金在不同应力水平下的疲劳寿命数据；数据增强模块：基于图神经网络（gnn) 将原始数据集进行扩充；模型优化模块：通过粒子群优化（pso）技术对xgboost模型进行参数调整；物理模型参数优化模块：通过xgboost模型输出的预测数据对物理模型进行关键参数的反馈优化；系统验证模块：用于通过对比模型预测结果与实验数据。

2.根据权利要求1描述的系统，所述数据增强模块中的图神经网络（gnn）采用adam优化器进行训练，...

【专利技术属性】
技术研发人员：戴卫兵，周全龙，李兆基，岳海涛，郭辰光，李强，张建卓，
申请(专利权)人：辽宁工程技术大学，
类型：发明
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