一种栓钉低周疲劳寿命预测方法技术

本发明专利技术公开了一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，通过机器学习算法，解决传统试验耗时长、劳动强度大、预测精度低等问题，节约试验成本，缩短研发周期；XGBoost和RF集成，显著提升预测精度，同时仍保持在小样本量的准确性；SHAP的出现满足了对模型解释的需求，解决由于模型的复杂性和黑箱性质使得理解其决策过程变得困难的问题；通过精准预测，避免过度设计，节约材料从而实现降低能耗，同时对高风险栓钉提前预警，避免灾难性事故的发生。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及桥梁工程，具体为一种栓钉低周疲劳寿命预测方法。

技术介绍

1、栓钉作为钢-混凝土组合结构的关键传力元件，其疲劳性能直接影响桥梁结构的服役安全与寿命。栓钉在车辆荷载、地震等动态应力作用下，常承受高频次、高幅值的循环应力，其低周疲劳失效是导致桥梁结构损伤甚至坍塌的关键诱因。传统栓钉疲劳寿命预测方法主要依赖推出试验、有限元数值模拟以及经验公式法三类技术手段。

2、实验测试法采用高频疲劳试验机对栓钉试件施加循环荷载，通过应变片监测裂纹萌生扩展过程，最终统计失效循环次数。该方法虽具有较高的可靠性，但存在单次试验成本高(约需数万元)、周期长(通常超过1个月)，且难以模拟复杂环境耦合作用的问题。有限元仿真法基于abaqus等软件建立栓钉精细化三维模型，结合miner线性累积损伤理论进行寿命预测。该方法受限于模型参数敏感性(如摩擦系数误差会导致20％以上的预测偏差)，且计算耗时长达数十小时，无法满足工程快速评估需求。aashto规范公式法采用经验修正系数法估算栓钉疲劳寿命，其简化公式未考虑材料微观结构劣化、荷载谱非平稳性等关键因素，导致在重载交通本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：所述S1中，若干个所述输入特征中包括三类，分别为荷载参数、材料参数、几何参数；

3.根据权利要求1所述的一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：所述S2中，

4.根据权利要求2所述的一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：所述S4中，构建多模型预测模型的具体步骤为：

5.根据权利要求1所述的一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：所述S5的具体步骤为：

6.根据权利要求1所述的一种栓钉低周疲劳寿命...

【技术特征摘要】

1.一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：所述s1中，若干个所述输入特征中包括三类，分别为荷载参数、材料参数、几何参数；

3.根据权利要求1所述的一种栓钉低周疲劳寿命预测方法，其特征在于：所述s2中，

4.根据权利要求2所述的一种栓钉低周疲劳寿命预...

【专利技术属性】
技术研发人员：金增选，周霄天，王晓臣，肖华裕，童俊辉，张腾达，郑海洋，
申请(专利权)人：宁波市城市基础设施建设发展中心，
类型：发明
国别省市：