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Updated: Sep 19, 2025

Ultrasonic Fatigue Testing in the Tension-Compression Mode
Published on: March 7, 2018
一种在线数据驱动的方法,通过结合线性和非线性超声波来预测裂纹传播和剩余疲劳寿命
Jiachen Zhou1, Lishuai Liu2, Haiming Xu1
1Shanghai Key Laboratory of Intelligent Sensing and Detection Technology, School of Mechanical and Power Engineering, East China University of Science and Technology, Shanghai 200237, China.
这项研究引入了一种新的数据驱动方法,将超声波参数结合起来,以准确预测金属元件的裂传播和剩余疲劳寿命 (RFL),从而提高结构完整性的评估.
科学领域:
- 材料科学 材料科学 材料科学
- 机械工程 机械工程
- 非破坏性测试 不破坏性测试
背景情况:
- 目前评估结构完整性的方法通常依赖于个别的超声波参数,限制了预测准确度.
- 预测裂传播和剩余疲劳寿命 (RFL) 对于结构健康监测至关重要.
研究的目的:
- 通过结合线性和非线性超声波参数,开发一种在线数据驱动的方法来预测裂纹传播和RFL.
- 为了提高金属板结构中疲劳寿命评估的准确性.
主要方法:
- 一种数据驱动的方法,将线性和非线性超声波参数结合起来,使用一个优化的权重函数.
- 利用长短期记忆 (LSTM) 神经网络来分析来自压电传感器 (PZT) 的序列特征.
主要成果:
- 拟议的方法准确地预测了6061板的裂纹长度 (平均误差为0.568毫米) 和RFL (平均误差为4.50%).
- 使用最佳权重的组合参数方法显著优于使用单个参数的预测.
- 在不同的实验条件下证明了强度.
结论:
- 与传统方法相比,集成超声波参数方法为裂传播和RFL提供了更好的预测能力.
- 这种方法具有实时疲劳监测和金属结构预测性维护的巨大潜力.
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