机器学习在增材制造轻合金疲劳寿命预测中的应用

黄西娜，王登，周旌旗，李淼一(中国矿业大学(北京) 机械与电气工程学院)

摘要：增材制造作为一种先进制造技术，被广泛用于航空航天、生物医疗、汽车制造等领域。但是，由于其快速加热和冷却的工艺特征，导致增材制造产品的力学性能和疲劳行为与传统技术制造产品存在显著差异，因此采用常规方法很难准确预测其疲劳寿命。机器学习凭借其高效处理高维物理量之间复杂非线性关系的能力，为预测疲劳寿命开辟了新的途径。本文在综述疲劳寿命预测常用的机器学习模型基础上，以影响疲劳寿命的不同因素作为输入参数，综合分析了机器学习在增材制造轻合金疲劳寿命预测中的应用，阐明了机器学习在精确预测疲劳寿命中所面临的挑战，提出了机器学习预测增材制造疲劳寿命的研究方向，为改善增材制造轻合金疲劳寿命提供了新思路。

关键词：增材制造；轻合金；机器学习；缺陷；工艺参数；疲劳寿命