[发明专利]材料低周疲劳寿命曲线的小子样评估方法

权利要求书

1.一种材料低周疲劳寿命曲线的小子样评估方法，其特征在于，包括：

获取低周疲劳试验数据，通过三参数幂函数曲线拟合总应变幅与载荷反向次数之间的关系；

对三参数幂函数公式进行变形，得到对数坐标系下的线性表达式，并将线性表达式中的两个参数表达为疲劳极限参数的表达式；

求解三参数幂函数公式中其余两参数与疲劳极限参数之间的关系式，并推导总应变幅关于载荷反向次数和疲劳极限参数之间的函数表达；

结合试验数据，建立低周疲劳寿命曲线的总残差平方和表达式；

通过高效优化算法求解最优疲劳参数值，并求解三参数幂函数表达式中目标参数的结果，从而确定低周疲劳寿命曲线的表达式；

其中，获取低周疲劳试验数据，通过三参数幂函数曲线拟合总应变幅与载荷反向次数之间的关系，包括：

获取材料的低周疲劳试验小子样数据包括总应变幅值和对应的发生破坏时的载荷反向次数2N_f，并利用三参数幂函数曲线来拟合总应变幅值与载荷反向次数之间的关系，其中α、β和均为待定参数，且为疲劳极限参数；

其中，对三参数幂函数公式进行变形，得到对数坐标系下的线性表达式，并将线性表达式中的两个参数表达为疲劳极限参数的表达式，包括：

对三参数幂函数公式进行变形，将其表达为对数坐标下的线性表达形式：并将线性表达式中的两个系数A和B表达为疲劳极限参数的表达式，分别为和

其中，求解三参数幂函数公式中其余两参数与疲劳极限参数之间的关系式，并推导总应变幅关于载荷反向次数和疲劳极限参数之间的函数表达，包括：

通过线性表达式中的两个系数和计算原始三参数幂函数表达式中参数α和β的结果，记其分别为和并对三参数幂函数表达式进行变形，得到总应变幅关于载荷反向次数的函数：

其中，表示总应变幅为疲劳极限参数和载荷反向次数2N_f的函数。

2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，结合试验数据，建立低周疲劳寿命曲线的总残差平方和表达式，包括：

结合试验数据建立ε-N曲线的总残差平方和表达式：

其中，表示总残差平方和Mse为疲劳极限参数的函数。

3.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于，通过高效优化算法求解最优疲劳参数值，并求解三参数幂函数表达式中目标参数的结果，从而确定低周疲劳寿命曲线的表达式，包括：

通过高效优化算法来求解使总残差平方和最小的疲劳极限参数结果，该结果最优疲劳参数的值；

通过将最优疲劳参数的值代入和中获取三参数幂函数表达式其它参数的结果，确定ε-N曲线。

4.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，通过疲劳极限参数来表达转换后线性表达式中的两个系数为和具体子步骤如下：

对三参数幂函数公式两边同时取对数得到以下表达：

令A＝lgα和B＝-β，则上式为：

结合获取材料的低周疲劳试验小子样数据和最小二乘原理，将上式中的两个系数A和B表达为疲劳极限参数的表达式，记其分别为和则：

5.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，总应变幅被表达为载荷反向次数和疲劳极限参数的函数，包括：

根据线性表达式中两个参数A和B与原始三参数幂函数表达式中α和β的关系，得到α和β的关于疲劳极限参数的表达式和分别为：

将以上两式代入三参数幂函数表达式中并对表达式进行变形，得到总应变幅关于载荷反向次数2N_f和疲劳极限参数的函数表达式：

6.根据权利要求2所述的评估方法，其特征在于，根据ε-N曲线的总残差平方和关于疲劳极限参数的函数表达式，确定ε-N曲线的优劣。

7.根据权利要求3所述的评估方法，其特征在于，通过遗传算法或序列二次规划等高效优化算法求解最优的疲劳参数值