吉林大学学报(工学版) ›› 2014, Vol. 44 ›› Issue (6): 1710-1715.doi: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb201406027

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基于遗传算法优化的BP神经网络的材料疲劳寿命预测

闫楚良, 郝云霄, 刘克格   

  1. 北京飞机强度研究所,北京 100083
  • 收稿日期:2014-07-01 出版日期:2014-11-01 发布日期:2014-11-01
  • 通讯作者: 郝云霄(1983-),女,博士.研究方向:飞机结构寿命与可靠性.E-mail:haoyunxiao_123@163.com
  • 作者简介:闫楚良(1947-),男,研究员,博士生导师.研究方向:飞机结构寿命与可靠性.E-mail:
  • 基金资助:

    国家自然科学基金项目(50135010)

Fatigue life prediction of materials based on BP neural networks optimized by genetic algorithm

YAN Chu-liang, HAO Yun-xiao, LIU Ke-ge   

  1. Beijing Aircraft Strength Institute, Beijing 100083, China
  • Received:2014-07-01 Online:2014-11-01 Published:2014-11-01

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摘要：

针对传统的材料疲劳寿命计算方法(概率统计法)误差较大的问题,在对材料疲劳寿命数据进行分类的基础上,采用基于遗传算法优化的BP神经网络方法,建立了应力集中系数、应力均值、应力幅值和材料的中值寿命之间的关系模型,针对具有有限寿命的数据进行寿命预测。实例验证结果表明,利用本文方法获得的预测结果与试验数据的相对误差均在5%以下,优于传统算法的预测精度,可以作为获取材料疲劳寿命数据的一种更为有效的手段。

关键词: 材料疲劳寿命, BP神经网络, 遗传算法, 疲劳寿命预测

Abstract:

The error of traditional fatigue life algorithms of materials is big. To overcome this problem, a model of the relationship among stress concentration factor (Kt), stress average (Sm), stress amplitude (Sa) and median life (N50) was built using BP neural network combined with genetic algorithm. This model is based on the classification of fatigue life data of materials, and it can be used to predict fatigue lift of materials with finite life data. Experiment results show that, using this model the relative prediction error is below 5%, in another word, the prediction accuracy of this model is higher than that of the traditional prediction algorithms. So this model can be applied to prediction the fatigue life of materials.

Key words: fatigue life of materials, BP neural networks, genetic algorithm, fatigue life prediction

中图分类号: 

  • O346.2
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