一种基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法及蠕变寿命预测方法
本发明涉及蠕变寿命预测，更具体涉及一种基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法及蠕变寿命预测方法。
背景技术：
1、高温承压装备长期服役过程中，接管连接、开孔、圆角过渡、壁厚突变等几何不连续区域易出现应力集中与应力梯度突变问题，是蠕变损伤累积、结构失效的核心高危区域。因此，针对含几何不连续特征的高温部件构建精准、高效的蠕变寿命预测方法，是保障高温装备结构完整性与服役安全性的关键技术难题。
2、现有蠕变寿命评估技术主要包含时间温度参数法、代表应力法及连续损伤力学法三类。其中，时间温度参数法依托材料蠕变断裂数据外推寿命，无法表征复杂结构局部区域的力学响应特性；代表应力法通过等效转换多轴应力实现寿命评估，预测结果极易受应力形式、参数权重、危险位置选取等人为因素干扰，稳定性较差；连续损伤力学法可精准描述蠕变损伤演化过程，但需依托大量重复性有限元仿真计算，计算成本高、效率低，工程适用性有限。
3、为解决数值计算成本过高的问题，数据驱动模型逐步应用于蠕变寿命预测。现有模型多以温度、载荷、几何尺寸等低维参数为输入，无法完整保留几何不连续区域的应力分布形态、场变量耦合等关键信息；部分研究将力学场变量转化为图像数据优化输入特征，但仅依靠卷积层完成特征提取，未建模多物理场的关联关系与高阶耦合特征，存在场变量交互信息利用不充分的缺陷。
4、此外，高温蠕变试验周期长、试验成本高昂，同时蠕变损伤有限元仿真计算量大、耗时久，可用于深度学习模型训练的有效寿命样本数量稀缺，样本参数空间覆盖范围不足，难以充分拟合复杂几何不连续结构的蠕变演化规律，极大限制了数据驱动型蠕变寿命预测模型的预测精度与泛化能力。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法及蠕变寿命预测方法，针对含几何不连续特征的高温承压部件，解决传统评估方法精度差、稳定性不足、计算成本高，以及现有数据驱动模型无法充分挖掘多物理场耦合特征、预测精度与泛化能力受限的技术问题。
2、基于上述目的，本发明一方面提供基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其包括：
3、确定高温部件的结构类型，提取适配该结构类型的多项几何特征参数；
4、对各几何特征参数分别设置多组取值，生成多组基础几何参数组合，任意两组基础几何参数组合样本之间至少存在一项几何特征参数的取值不同；
5、确定高温部件的材料、载荷和边界条件，基于高温部件的材料确定第一蠕变本构模型和第二蠕变本构模型；
6、针对每一组基础几何参数组合样本，分别构建对应的有限元模型，采用第一蠕变本构模型，结合高温部件的载荷和边界条件开展蠕变有限元计算，得到每组基础几何参数组合样本对应的蠕变寿命；
7、以每组基础几何参数样本作为输入，每组基础几何参数样本对应的蠕变寿命作为输出，对几何—寿命预测模型进行训练，得到训练好的几何—寿命预测模型；
8、对各几何特征参数分别设置多组取值，生成多组扩展几何参数组合样本，任意两组扩展几何参数组合样本之间至少存在一项几何特征参数的取值不同；
9、将各扩展几何参数组合样本分别输入训练好的几何—寿命预测模型中，以得到各扩展几何参数组合样本对应的蠕变寿命；
10、针对每组扩展几何参数组合样本，分别构建对应的有限元模型，采用第二蠕变本构模型，结合高温部件的载荷和边界条件开展稳态蠕变有限元分析，得到每组扩展几何参数组合样本对应的等效应力云图和应力三轴度云图；
11、将每组扩展几何参数组合样本对应的等效应力云图和应力三轴度云图作为输入，以每组扩展几何参数组合对应的蠕变寿命作为训练标签，对预设的应力场—寿命预测模型进行训练，得到训练好的应力场—寿命预测模型。
12、可选地，所述高温部件的结构类型为球壳-接管连接结构，各几何特征参数包括球壳内径、接管内径、球壳厚度、接管厚度、内过渡圆角半径和外过渡圆角半径。
13、可选地，对各几何特征参数分别设置多组取值，生成多组基础几何参数组合样本，具体包括：
14、确定各几何特征参数对应的取值区间；
15、利用预设的采样方法，在各几何特征参数对应的取值区间内进行参数采样，生成多组基础几何参数组合样本。
16、可选地，所述第一蠕变本构模型包括蠕变应变率模型和损伤演化模型，其中所述蠕变应变率模型用于计算高温载荷作用下的蠕变变形，所述损伤演化模型用于计算损伤变量随蠕变过程的累积变化；所述第二蠕变本构模型仅包括蠕变应变率模型。
17、可选地，所述几何—寿命预测模型的损失函数包括寿命预测误差项和物理约束项，其中，所述寿命预测误差项根据各基础几何参数组合对应的蠕变寿命预测值与对应的蠕变寿命之间的差异确定，所述物理约束项用于约束所述蠕变寿命相对于各几何特征参数的变化方向。
18、可选地，在训练所述几何—寿命预测模型时，采用梯度下降方式分批次迭代训练；
19、对于任意一个训练批次，分别计算几何—寿命预测模型输出的蠕变寿命预测值相对于各受约束几何参数的局部梯度；对于正向影响蠕变寿命的几何参数，当对应局部梯度小于零时，根据所述局部梯度确定正向单调惩罚项；对于负向影响蠕变寿命的几何参数，当对应局部梯度大于零时，根据所述局部梯度确定负向单调惩罚项；根据各正向单调惩罚项和各负向单调惩罚项确定所述物理约束项。
20、可选地，对各几何特征参数分别设置多组取值，生成多组扩展几何参数组合样本，具体包括：
21、利用预设的采样方法，在各几何特征参数对应的取值区间内进行参数采样，生成多组扩展几何参数组合样本。
22、可选地，所述基础几何参数组合样本的总数量小于所述扩展几何参数组合样本的总数量。
23、本发明另一方面提供一种高温部件的蠕变寿命预测方法，其包括：
24、获取待预测高温部件的各几何特征参数的值；
25、基于待预测高温部件的各几何特征参数的值，构建待预测高温部件的有限元模型，采用第二蠕变本构模型，结合待预测高温部件的载荷和边界条件开展稳态蠕变有限元计算，得到待预测高温部件的等效应力云图和应力三轴度云图；
26、将待预测高温部件的等效应力云图和应力三轴度云图输入训练好的应力场—寿命预测模型进行前向推理，以得到待预测高温部件的蠕变寿命预测值；其中，所述应力场—寿命预测模型采用如上所述的基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法训练得到。
27、可选地，所述应力场—寿命预测模型为带注意力机制的深度学习模型，在前向推理过程中，所述应力场—寿命预测模型同时输出等效应力云图和应力三轴度云图的注意力分布热力图；识别所述注意力分布热力图中的注意力权重最高区域，为最危险区域。
1.一种基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其特征在于，所述高温部件的结构类型为球壳-接管连接结构，各几何特征参数包括球壳内径、接管内径、球壳厚度、接管厚度、内过渡圆角半径和外过渡圆角半径。
3.根据权利要求1所述的基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其特征在于，对各几何特征参数分别设置多组取值，生成多组基础几何参数组合样本，具体包括：
4.根据权利要求1所述的基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其特征在于，所述第一蠕变本构模型包括蠕变应变率模型和损伤演化模型，其中所述蠕变应变率模型用于计算高温载荷作用下的蠕变变形，所述损伤演化模型用于计算损伤变量随蠕变过程的累积变化；所述第二蠕变本构模型仅包括蠕变应变率模型。
5.根据权利要求1所述的基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其特征在于，所述几何—寿命预测模型的损失函数包括寿命预测误差项和物理约束项，其中，所述寿命预测误差项根据各基础几何参数组合对应的蠕变寿命预测值与对应的蠕变寿命之间的差异确定，所述物理约束项用于约束所述蠕变寿命相对于各几何特征参数的变化方向。
6.根据权利要求5所述的基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其特征在于，在训练所述几何—寿命预测模型时，采用梯度下降方式分批次迭代训练；
7.根据权利要求3所述的基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其特征在于，对各几何特征参数分别设置多组取值，生成多组扩展几何参数组合样本，具体包括：
8.根据权利要求1所述的基于样本扩展的高温部件的蠕变寿命预测模型的训练方法，其特征在于，所述基础几何参数组合样本的总数量小于所述扩展几何参数组合样本的总数量。
9.一种蠕变寿命预测方法，其特征在于，包括：
10.根据权利要求9所述的蠕变寿命预测方法，其特征在于，所述应力场—寿命预测模型为带注意力机制的深度学习模型，在前向推理过程中，所述应力场—寿命预测模型同时输出等效应力云图和应力三轴度云图的注意力分布热力图；识别所述注意力分布热力图中的注意力权重最高区域，为最危险区域。