基于機器學習的結構鋼疲勞壽命預測

1. 研究背景

結構鋼的疲勞失效是機械工程領域的重大挑戰，傳統方法（如基于S-N曲線的線性Palmgren-Miner模型）無法充分捕捉非線性疲勞行為與載荷序列效應。近年來，人工智能（AI）與機器學習（ML）技術為疲勞壽命預測提供了新思路，但現有研究多聚焦單一材料或復雜深度學習模型，缺乏對多種鋼材的通用性模型及計算效率的對比分析。

2. 研究方法

數據來源

• 采用日本國立材料科學研究所（NIMS）數據庫及挪威斯塔萬格大學（UiS）實驗數據，涵蓋5種結構鋼（S25C-S55C）及NV D36鋼，共2794組數據。

• 特征包括材料機械性能（抗拉強度、硬度等）、熱處理參數（正火/淬火/回火溫度）及實驗條件（應力幅值、載荷類型），排除冗余化學成分特征。

預處理與特征選擇

• 數據清洗：剔除缺失值，用IQR法處理異常值。

• 對數變換：對目標變量"失效循環次數"進行log10轉換，使其分布接近正態。

• 特征篩選：

• 相關性分析：剔除高度線性相關特征（如"抗拉強度"與"0.2%屈服應力"，相關系數>90%）。

• 互信息分析：篩選與目標變量非線性相關性的8個特征（如"應力幅值"、"硬度"）。

機器學習模型

• 對比四種回歸算法：

• 多項式回歸（三階）：線性計算高效。

• 支持向量回歸（SVR）：核函數選擇RBF，超參數經網格搜索優化（C=1000, γ=0.1, ε=0.1）。

• XGBoost回歸：樹最大深度=5，樹數量=1500，學習率=0.01。

• 人工神經網絡（ANN）：四層隱藏層（各256神經元），30% Dropout，Adam優化器。

評估指標

• 均方誤差（MSE）、均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）、決定系數（R2）。

3. 結果

• 模型性能排名：

• XGBoost綜合（MSE=0.06934, R2=0.73893）。

• SVR次之（MSE=0.070431）。

• 多項式回歸與ANN效果接近（MSE≈0.071），但多項式回歸計算成本顯著更低。

• 殘差分析：所有模型預測誤差集中在±0.3 log10范圍內。

• 關鍵發現：

• XGBoost能高效捕捉非線性疲勞行為。

• 多項式回歸在精度接近ANN的前提下，計算資源需求降低90%，適合資源受限場景。

4. 結論??

1. XGBoost是預測結構鋼疲勞壽命的模型，精度最高。

2. 多項式回歸是計算資源的理想替代方案。

3. 所有ML模型均優于傳統線性方法，能有效整合材料屬性、工藝參數與實驗條件，提升預測魯棒性。

?? 創新點

1. 系統對比四種ML算法在多類型鋼材疲勞預測中的性能，突破單一材料局限。

2. 結合非線性損傷理論（如Pavlou提出的"S-N損傷包絡線"），增強模型物理可解釋性。

3. 提出特征工程框架：通過互信息分析量化微觀損傷機制對壽命的影響。