【摘 要】
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应用MIT(Mean Impact Value)方法对LY12CZ铝合金试件疲劳寿命产生影响的腐蚀损伤表征因子进行筛选,得到了对疲劳寿命衰减影响较大的5个腐蚀损伤表征因子。定义了腐蚀疲劳寿命
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应用MIT(Mean Impact Value)方法对LY12CZ铝合金试件疲劳寿命产生影响的腐蚀损伤表征因子进行筛选,得到了对疲劳寿命衰减影响较大的5个腐蚀损伤表征因子。定义了腐蚀疲劳寿命累积衰减函数与疲劳寿命衰减速率函数,建立了寿命累积衰减模型,验证了该模型的准确性,并以腐蚀损伤表征因子和腐蚀累积衰减函数为数据样本,用BP神经网络、自适应滤波的LMS算法分别预测了不同年限下的疲劳寿命。与实验测得的疲劳寿命数据对比后得出,BP神经网络、LMS方法计算产生的误差在工程上可以接受。
The corrosion damage characterization factors influencing the fatigue life of LY12CZ aluminum alloy specimens were screened by Mean Impact Value (MIT) method, and the five corrosion damage characterization factors that greatly affected the fatigue life attenuation were obtained. The cumulative decay function of corrosion fatigue life and the decay rate function of fatigue life are defined, and the model of cumulative life decay is established. The accuracy of this model is verified. Taking the corrosion damage characterization factor and the cumulative corrosion decay function as data samples, BP neural network The LMS algorithm with adaptive filtering predicts the fatigue life under different years. Compared with the experimental fatigue life data, it is concluded that the error generated by BP neural network and LMS method is acceptable in engineering.
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