本技术提供了一种薄微弧氧化涂层铝合金的疲劳寿命预测方法。利用机器学习的图像处理技术、Murakami和裂纹扩展理论、对抗生成神经网络以及随机森林算法,获得薄微弧氧化涂层铝合金疲劳寿命预测物理方程。该方法能准确提取陶瓷涂层微孔尺寸,精准预测涂层铝合金在小样本、不同微孔分布和循环应力载荷条件下的疲劳寿命,并适用于“空天地”装备铝合金材料微弧氧化的疲劳寿命预测,为解决涂层铝合金疲劳寿命差且可靠性低问题提供基础支撑。
背景技术
薄微弧氧化涂层因其在提高铝合金表面硬度、耐磨性、耐腐蚀性以及改善其美观性方面表现出显著优势,广泛应用于航空航天、汽车制造、电子设备等高性能工业领域。微弧氧化(micro-arc oxidation, MAO)技术通过电-液-化作用在铝合金表面原位形成致密且均匀的基体氧化物陶瓷涂层,有效增强了基体材料的表面性能。然而,尽管薄微弧氧化涂层可以显著改善铝合金的表面特性,其疲劳寿命难预测仍然是影响其实际应用的重要因素之一。薄微弧氧化涂层存在微孔,薄涂层不会将界面缺陷引入基体,故在循环应力作用下微孔是引发疲劳裂纹形成的关键,且涂层裂纹向基体内部扩展,最终导致涂层铝合金发生疲劳断裂,严重影响部件的可靠性和使用寿命。
传统的疲劳寿命预测方法主要依赖于实验测试和基于断裂力学的理论分析。这些方法通常需要进行大量的拉伸或疲劳试验,耗时耗力且成本高昂。此外,实验数据量有限且受限于试验条件的复杂性,使得基于经验公式和简单统计模型的预测精度难以满足实际工程需求。特别是在薄微弧氧化涂层铝合金的疲劳寿命预测中,涂层微孔尺寸小、分布广且特征多样,而涂层制备价格昂贵,使得薄微弧氧化涂层铝合金的疲劳寿命难以预测。
随着人工智能和机器学习技术的迅猛发展,基于数据驱动的预测方法在材料科学领域展现出巨大的潜力。然而,目前针对薄微弧氧化涂层铝合金疲劳寿命的机器学习预测系统研究尚不充分,尤其是在数据扩充、涂层表面孔隙统计、模型优化及物理参数求解等方面仍存在诸多挑战。当前,如何有效整合实验数据、机器学习算法与物理模型,构建一个高效、准确的疲劳寿命预测系统,仍是一个亟待解决的研究课题。因此,开发一种基于机器学习的薄微弧氧化涂层铝合金疲劳寿命预测系统,不仅能够解决传统方法中数据量不足和预测精度低的问题,同时能识别微孔特征,并统计涂层表面微孔直径,还能够显著提升预测效率和可靠性,具有重要的理论意义和广泛的应用前景。
实现思路