理論基礎與核心方法

1. 疲勞經典理論及其瓶頸

1.1.疲勞失效的微觀與宏觀機理： 裂紋萌生、擴展與斷裂的物理過程。

1.2.傳統方法的回顧與評析。

1.3.引出核心問題：是否存在一個更具物理意義、能統一描述疲勞全過程（萌生與擴展）且試驗量更少的參量？

2. 能量法理論體系—從物理原理到數學模型

2.1.疲勞過程中的能量觀、核心物理量-塑性滯后環與能量耗散。

2.2.能量型壽命預測模型建立：Miner線性累積損傷理論、經典能量模型講解、模型參數（如 Wc, Ec）的物理意義及其試驗確定方法。

3. 能量法的數值實現通路

3.1.通路一：試驗法直接獲取。

3.2.通路二：有限元法仿真獲取。（本課程重點）

3.2.1. 關鍵技術：使用有限元軟件進行準靜態循環塑性分析。

3.2.2. 材料模型選擇：線性隨動強化模型、非線性隨動強化模型、Chaboche模型及其適用場景。

3.2.3. 分析步設置：如何設置加載、卸載循環，以穩定地模擬出滯后環。

3.2.4. 結果后處理：在FEA軟件中如何提取特定單元或節點的應力-應變數據，并導出用于計算ΔWp。

案例實踐1：基于ABAQUS的后橋殼疲勞壽命能量分析方法

案例實踐2：對含有應力集中的焊接接頭進行精細有限元建模及壽命預測

監測與數據驅動方法—紅外熱像技術與深度學習

4. 紅外熱像技術基礎與疲勞監測原理

4.1.紅外物理學基礎及紅外熱像系統核心。

4.2.疲勞過程中的熱力學響應。

4.2.1. 兩大熱源機理：熱彈性效應、塑性耗散。

4.2.2. 從“測溫”到“讀力”與“讀傷”：闡釋如何從采集到的溫度信號中分離出上述兩種效應，從而反推應力信息或損傷信息。

5. 從溫度數據到能量耗散的實戰數據處理流程

5.1.數據預處理。

5.2.關鍵算法與分離技術。（本課程重點）

5.3.可視化分析：生成耗散能圖，直觀顯示試件表面的損傷熱點與分布。

案例實踐3：MATLAB紅外熱像數據處理

①　環境搭建：使用MATLAB，導入提供的示例紅外數據。

②　數據讀取與查看：讀取數據，查看平均溫度歷程曲線。

③　圖像預處理：編寫代碼進行空域濾波和時域濾波，對比濾波效果。

④　耗散能計算，將計算結果可視化為全場耗散能圖，定位疲勞熱點。

6. 深度學習入門：當CNN和RNN遇見工程數據

6.1.卷積神經網絡（CNN）核心概念：

6.1.1.卷積層、池化層、激活函數如何自動提取圖像的空間層級特征。

6.1.2.經典網絡結構（如ResNet, U-Net）。

6.2循環神經網絡（RNN/LSTM）核心概念：為何需要處理序列數據？LSTM的門控機制如何捕捉溫度序列中的時序依賴關系。

6.3.模型架構設計：講解如何為疲勞熱像序列設計一個“CNN特征提取器+ LSTM時序理解器+全連接層回歸/分類”的混合模型。

案例實踐4：基于熱耗散機制構建裂紋長度和擴展路徑智能預測模型

①　環境與數據：使用本地MATLAB環境。提供已標注的數據集（熱像圖序列 + 對應的裂紋長度標簽）。

②　數據加載與預處理：進行圖像縮放、歸一化、序列分割等操作。

③　模型搭建：使用MATLAB搭建CNN-LSTM模型，并輸出對最終裂紋長度的預測。

④　模型訓練與評估：

1. 定義損失函數（如MSELoss）和優化器（如Adam）。

2. 運行訓練循環，觀察訓練損失和驗證損失的變化。

3. 使用訓練好的模型對測試集進行預測，計算平均絕對誤差（MAE），評估模型性能。

綜合應用—從局部損傷到整體壽命與可靠性

7. 從局部到全局——結構系統疲勞壽命評估框架

7.1.問題引出：如何將一個“點”（FEA危險點、熱像熱點）的損傷預測，推廣到預測一個復雜焊接接頭或整個鉚接結構的壽命？

7.2.基于能量的系統級疲勞分析流程。（本課程重點）

①　全局-局部建模。

②　局部響應分析。

③　壽命外推與合成。

7.3.多源信息融合：探討如何利用紅外熱像實測的耗散能分布來驗證、修正或替代FEA模型的計算結果，提高預測置信度。

案例實踐5：考慮應力集中系數基于耗散能的鉚接結構疲勞壽命預測

案例實踐6：非公路電動輪自卸車車架焊縫壽命預測

①　全局模型：建立整車多體動力學模型，提取車架安裝點處的載荷譜。

②　局部模型：建立包含詳細焊縫的車架精細有限元模型，導入載荷譜進行有限元分析。

③　能量計算：定位焊縫熱點，提取其應力-應變響應，計算ΔWp。

④　壽命預測：預測該焊縫在給定載荷譜下的壽命。

8. 不確定性、可靠性分析與設計優化導論

8.1.為何需要可靠性分析、可靠性分析核心方法概念。

8.2.基于可靠性的設計優化 (RBDO) 框架。

案例實踐7：非公路電動輪自卸車A型架模糊疲勞可靠性分析

案例實踐8：磁流體密封系統冷卻結構多學科優化設計

①　數字化建模：密封殼體網格劃分及數值建模。

②　實驗設計 (DOE)：使用最優拉丁超立方采樣生成設計點。

③　仿真流程：利用多物理場仿真軟件（如COMSOL），計算每個設計點的性能（密封壓差、最大應力、溫度）。

④　代理模型構建：使用克里金（Kriging）或神經網絡，用仿真數據擬合出設計變量與系統響應之間的近似數學關系，極大加速優化循環。

⑤　優化求解：使用遺傳算法等算法進行RBDO求解，找到全局最優設計。