申请/专利权人：北京动力机械研究所

申请日：2023-12-04

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN117935985A

主分类号：G16C60/00

分类号：G16C60/00;G06F30/20;G06F17/11;G01N3/08;G01N3/18;G01N3/02;G06F119/04;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.05.14#实质审查的生效;2024.04.26#公开

摘要：本发明提供一种加速预测结构陶瓷材料蠕变持久寿命的方法，通过已经确定的高蠕变应力蠕变寿命获取预测低蠕变应力条件下的材料常数K0、K1的预测模型，然后采用训练好的预测模型预测实际蠕变温度T条件下，低蠕变应力段对应的Arrhenius方程参数K0、K1，进而通过分段拟合得到精确的Arrhenius方程，从而可以预测实际蠕变温度T条件下，试样在低应力条件下的持久寿命，不需要使试样在低应力条件下经过长久时间的蠕变试验发生蠕变断裂后才能确定蠕变寿命，大幅缩短低应力条件下的蠕变持久试验时间，提高蠕变寿命的预测精度；本发明能够基于高应力条件下结构陶瓷短时蠕变持久试验数据及微观组织演化数据来修正蠕变持久寿命预测模型，进而高效准确预测结构陶瓷长时蠕变持久寿命。

主权项：1.一种加速预测结构陶瓷材料蠕变持久寿命的方法，其特征在于，包括以下步骤：在不同的蠕变应力下，分别采用不少于3个试样进行蠕变试验，记录各蠕变试验对应的蠕变时间、蠕变寿命，其中，未发生蠕变断裂的试样对应的蠕变寿命为未知，且对应的蠕变应力为低应力，反之为高应力；将未发生蠕变断裂的试样拉断，再与发生蠕变断裂的试样一起进行断口分析，得到各断口的形态参数；采用数据关联性分析方法评估蠕变应力、蠕变温度、蠕变时间以及各形态参数与Arrhenius方程中的材料常数K0、K1的关联性，将关联性大于设定值的参数作为训练参数；将高应力条件下的各试样的蠕变寿命代入Arrhenius方程，获取发生断裂条件下的材料常数K0、K1；以高应力条件下发生断裂的试样对应的训练参数值及对应的材料常数K0、K1分别作为机器学习模型的输入和输出，以此训练机器学习模型，得到预测材料常数的预测模型；采用预测模型预测低应力条件下的材料常数K0、K1，得到低应力条件下的Arrhenius方程，再根据低应力条件下的Arrhenius方程预测低应力条件下的试样的蠕变寿命。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京动力机械研究所 一种加速预测结构陶瓷材料蠕变持久寿命的方法

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