金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术专题.pdf
2025-09-02
下载
大小:334.89KB
理论层面:以能量法(物理机理) 为基础,避免纯数据模型 “黑箱” 问题,同时引入深度学习(CNN-LSTM 混合模型) 捕捉时序 / 空间特征,提升预测精度,形成 “机理验证数据、数据优化模型” 的闭环;
技术工具层面:整合红外热像技术(非接触全场监测,提取热 - 力耦合信息) 与有限元法(ABAQUS/COMSOL,仿真获取应力 - 应变数据) ,并提供 MATLAB 核心代码(如耗散能分离、模型搭建),实现 “从试验 / 仿真数据到智能预测” 的全流程落地,而非单一技术讲授。
https://mp.weixin.qq.com/s/KRGIuxZeaR_JqAHUmkXpZw
节选段落一:
北京软研国际信息技术研究院 互动派(北京)教育科技有限公司
二零二五年八月二十七日 二零二五年八月二十七日
三、培训大纲:
金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术培训会议大纲
—— 融合能量法、红外热像技术与深度学习的前沿实践
要点 内容
理论基础与核心
方法
1. 疲劳经典理论及其瓶颈
1.1.疲劳失效的微观与宏观机理: 裂纹萌生、扩展与断裂的物理过程。
1.2.传统方法的回顾与评析。
1.3.引出核心问题:是否存在一个更具物理意义、能统一描述疲劳全过程(萌
生与扩展)且试验量更少的参量?
2.节选段落二:
红外热像技术基础与疲劳监测原理
4.1.红外物理学基础及红外热像系统核心。
4.2.疲劳过程中的热力学响应。
4.2.1. 两大热源机理:热弹性效应、塑性耗散。
4.2.2. 从“测温”到“读力”与“读伤”:阐释如何从采集到的温度信
号中分离出上述两种效应,从而反推应力信息或损伤信息。
监测与数据驱动
方法—红外热像
技术与深度学习
5. 从温度数据到能量耗散的实战数据处理流程
5.1.数据预处理。
5.2.关键算法与分离技术。(本课程重点)
5.3.可视化分析:生成耗散能图,直观显示试件表面的损伤热点与分布。节选段落三:
综合应用—从局部损伤到整体寿命与可靠性
北京软研国际信息技术研究院 互动派(北京)教育科技有限公司
二零二五年八月二十七日 二零二五年八月二十七日
三、培训大纲:
金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术培训会议大纲
—— 融合能量法、红外热像技术与深度学习的前沿实践
要点 内容
理论基础与核心
方法
1. 疲劳经典理论及其瓶颈
1.1.疲劳失效的微观与宏观机理: 裂纹萌生、扩展与断裂的物理过程。
1.2.传统方法的回顾与评析。
1.3.引出核心问题:是否存在一个更具物理意义、能统一描述疲劳全过程(萌
生与扩展)且试验量更少的参量?
2.节选段落二:
红外热像技术基础与疲劳监测原理
4.1.红外物理学基础及红外热像系统核心。
4.2.疲劳过程中的热力学响应。
4.2.1. 两大热源机理:热弹性效应、塑性耗散。
4.2.2. 从“测温”到“读力”与“读伤”:阐释如何从采集到的温度信
号中分离出上述两种效应,从而反推应力信息或损伤信息。
监测与数据驱动
方法—红外热像
技术与深度学习
5. 从温度数据到能量耗散的实战数据处理流程
5.1.数据预处理。
5.2.关键算法与分离技术。(本课程重点)
5.3.可视化分析:生成耗散能图,直观显示试件表面的损伤热点与分布。节选段落三:
综合应用—从局部损伤到整体寿命与可靠性