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算法及航空铝合金裂纹扩展预测

0引言

铝合金材料作为航空领域重要组成材料广泛应用于航空工业中[1],在保证航空飞机安全飞行中起到至关重要的作用,因此对其开展相关研究具有十分重要的意义。早在19世纪中叶,德国铁路工程师Wohler提出了应力-寿命(S-N)曲线和疲劳极限的概念,并提出影响材料疲劳的因素对材料疲劳的影响程度。1870~1890年,一些研究者发展了Wohler的研究[2-5]。Paris等[6]提出了Paris公式以表达裂纹扩展规律。Fathi 等[7]在实验中确定了Paris定律的所有参数。在前人研究的基础上,近年来对裂纹扩展及断裂问题的研究呈现方兴未艾之势[8-12],现将主要进展阐述如下:雷贝贝[13]以2024-T4 铝合金为研究对象,采用有限元方法,研究了超载条件对后续疲劳裂纹扩展速率(da/dN)变化趋势的影响规律及作用机理等[14]、等[15]分别对单孔、两孔裂纹平板的裂纹扩展问题进行了深入研究,赵晋芳[16]、李政鸿等[17]深入研究了多孔裂纹扩展问题,对多孔裂纹问题提出了相应的解析方法及结果。

Freund[18]最早在1997年提出了AdaBoost的集成学习算法。Boosting回归模型最早是由Drucker[19]应用到实际中的,他在算法的基础上提出了2算法,取得了较好的结果。王永明[20]指出集成学习在回归问题上的研究成果相对于分类问题要少很多。由此,他提出了有关于支持向量机的异质集成学习算法。Kuncheva和Whitaker[21]介绍了分类器集成中的多样性度量以及它们与集成精度的关系,给出了投票熵等多样性度量的计算方法。异质Boost集成算法[22](HBoost)是Hamid Reza Kadkhodaei等人在2020年提出的一种新的基于Boosting算法的异质集成分类学习算法,该算法具有基学习器多样性丰富、鲁棒性好、精确度高等优点。但是,目前还尚无HBoost在回归问题上的研究。

基于数据驱动方法对航空铝合金疲劳裂纹扩展进行研究,即采用HBoost.R算法,对疲劳载荷加载试验得到的裂纹扩展数据进行拟合研究。在载荷形式相同的情况下,建立能以两孔孔间裂纹规律预测三孔孔间裂纹规律的模型,并检验其拟合效果。此模型的建立不仅对航空铝合金材料裂纹规律预测提供了依据,并可以应用于航空飞机的安全飞行与寿命预测,还可为实际航空铝合金板孔间裂纹扩展规律的预测提供指导。

1试验内容

1.1 试验简介

该项试验主要研究在恒幅载荷与变幅载荷下带有两孔与三孔的航空铝合金板裂纹扩展规律,并采用HBoost.R算法对实验数据拟合分析。该试验采用的仪器为MTS疲劳试验机系统,其主要用于含多裂纹典型航空连接结构的疲劳试验和裂纹扩展试验。对于裂纹扩展行为,采用高倍光学显微镜测量。MTS疲劳试验机系统如图1、图2所示。

图1 MTS疲劳试验机系统 图2 两孔平板试样试验图

本试验采用的材料为现役先进飞机上最常用的铝锂合金。为探索航空铝合金板孔间裂纹的扩展规律,采用的航空铝合金板分为两孔和三孔2种。两种类型航空铝合金平板如图3、图4所示。

图3 两孔平板试样示意图

图4 三孔平板试样示意图

图3、图4中,铝合金平板试样中的小孔直径均为4 mm。图中B、C点之间的距离与D、E点之间的距离均为12 mm。疲劳载荷试验的各参数如表1所示。

表1 疲劳载荷试验参数表/kN载荷类型载荷范围载荷中值载荷幅值变载中值变载幅值恒幅载荷变幅载荷

对图3、图4中A、B、C、D、E以及F各点,分别预制初始裂纹长度,从而在试验中得到裂纹扩展情况。依据试验目的,将预制裂纹情况分为恒幅载荷与变幅载荷两大类。其中恒幅平板试样11件,变幅平板试样5件。恒幅载荷下平板试样的裂纹预制统计见表2、表3(裂纹长度是指以初始裂纹尖位置为原点的裂纹扩展长度)。

表2 恒幅两孔试样初始裂纹预制情况/mm序号ABCD.5...

表3 恒幅三孔试样初始裂纹预制情况/mm序号

变幅载荷下平板试样的裂纹预制统计情况见表4、表5:

表4 变幅两孔试样初始裂纹预制情况/mm序号.51..

表5 变幅三孔试样初始裂纹预制情况/mm序号

采用的两孔铝合金平板,以B、C点连线的垂线为对称轴,可知A与D对应、B与C对应,若四点的初始裂纹长度相同,则视为初始裂纹对称的情况;同理可知,三孔铝合金平板,以C、D点连线的垂线为对称轴,可知A与F对应、B与E对应、C与D对应。在上述初始裂纹配置情况下,采用的两孔铝合金平板各孔边初始裂纹长度的类型都有涉及,故可考虑为初始裂纹随机配置。