工程p-S-N曲线的小子样预测方法研究

摘要

基于非嵌入多项式混沌(NIPC)展开及贝叶斯更新方法,提出一种中等寿命区p-S-N曲线的小子样预测方法。该方法运用较少应力水平下的小子样疲劳寿命数据样本,采用优化方法求解Basquin应力-寿命模型参数的样本数据;由此建立NIPC展开式并进行大子样抽样计算,通过大子样拟合优度检验,得其概率特性,继而拟合模型参数统计量与应力水平的关系。为改进模型参数统计量的预测精度,引入另一应力水平下的小子样试验数据,运用贝叶斯更新方法对模型参数统计量进行修正;由此通过Nataf变换对任意应力水平下模型参数进行抽样,代入模型计算获得疲劳寿命样本,进一步统计获得其概率分布,即完成基于小子样的p-S-N曲线预测。完成了铝合金2024-T3疲劳试验,各应力水平下试验寿命均落于预测概率疲劳寿命的上下95%分位数区间内,表明新方法得到的p-S-N曲线可有效预测疲劳寿命的概率特性。