| 物理模型与高斯过程融合驱动的残余应力疲劳状态评估 |
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| 引用本文： | 梁天佑,尹爱军,陈平,方杰.物理模型与高斯过程融合驱动的残余应力疲劳状态评估[J].振动与冲击,2022(2):224-228. |
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| 作者姓名： | 梁天佑 尹爱军 陈平 方杰 |
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| 作者单位： | 重庆大学机械工程学院机械传动国家重点实验室 |
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| 基金项目： | 重庆市科技重大主题专项重点研发项目(cstc2018jszx,cyztzxX0032);国防基础科研重点资助项目(JCKY2016209B008)。 |
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| 摘 要： | 振动是金属构件疲劳失效的重要因素,残余应力可以表征金属构件疲劳状态.然而残余应力在构件疲劳过程中演化行为复杂,传统寿命模型通常适用于残余应力缓慢松弛过程,且较少考虑初始残余应力、冷作硬化、材料差异性等影响,评估误差大.该研究融合Kodama物理模型和基于高斯过程的数据驱动方法,建立了物理模型和高斯过程融合驱动的疲劳状态...
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| 关 键 词： | 金属构件 残余应力 疲劳状态评估 高斯过程 融合驱动 |
Residual stress fatigue state evaluation driven by the fusion of physical model and Gaussian process |
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| LIANG Tianyou,YIN Aijun,CHEN Ping,FANG Jie.Residual stress fatigue state evaluation driven by the fusion of physical model and Gaussian process[J].Journal of Vibration and Shock,2022(2):224-228. |
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| Authors: | LIANG Tianyou YIN Aijun CHEN Ping FANG Jie |
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| Affiliation: | (State Key Laboratory of Mechanical Transmissions,College of Mechanical Engineering,Chongqing University,Chongqing 400044,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | metal component residual stress fatigue state assessment Gaussian process fusion-driven |
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