【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于仿真模型参数寻优，具体涉及一种腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、腐蚀疲劳是影响重大装备中结构材料的主要腐蚀损伤形式之一，该损伤形式具有极其高的隐蔽性和发生机率，一旦发生产生的危害极大，因此，研究理解腐蚀疲劳机理能够对装备的正常运行及可靠性提供保障。研究人员常常基于机理驱动构建仿真模型模拟现实中装备材料在各种环境条件下多物理场腐蚀疲劳损伤的规律过程，正确指导现实装备材料腐蚀疲劳损伤规律及寿命预测等，并提出有效针对性控制损伤对策，从而避免因材料腐蚀疲劳所带来的损失和危害。
2、由于复杂的多物理场仿真模型的构建涉及到的模型参数比较多，往往需要基于先验知识和机理公式引导筛选出目标参数，提高模型参数优化的高效性，并基于机器学习启发式参数优化算法对这些目标参数进行参数寻优，使得构建好的模型参数具有优秀的模拟结果，从而能够真正反映出现实材料的损伤机理规律。目前，基于机器学习的优化算法被广泛应用到参数优化的工作中，常见的有遗传算法(genetic algorithm,ga)、人工神经网络(artificial neutral network,ann)、模拟退火算法(simulated annealing,sa)、粒子群算法(particle swarm optimization,pso)等，这些启发式优化算法给模型参数的优化问题，提供了多种高效调整优化方法的选择，但是各个算法针对不同问题的参数优化都具有各自的优缺点，则需要根据具体的模型设计出合适的改进参数优化算法，才能保障优化参数过程
3、例如现有技术中公开号为：cn115236969a的中国专利技术专利，公开了一种粒子群算法对pid参数的优化方法。该专利技术提出了一种粒子群优化pid参数的方法，通过初始化粒子群，将pid参数赋值为粒子的未知，采用适应度函数计算粒子适应度，根据适应度值寻找粒子最优解和群体的最优位置，最后根据迭代次数判断输出优化后的pid参数。这种方法是针对粒子群收敛过程中范围较大且比较杂乱的问题，但对模型参数优化的全局最优解的获取仍然无法实现，而且参数优化精度低，特别是对于比较复杂的多参数多条件下的优化问题，存在参数约束范围较大、优化效率慢、模型损失较大且综合性能较差的情况。
4、因此，现有技术存在模型参数优化效率慢、精度低、容易陷入局部最优的问题，亟需解决。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法、系统、设备及介质，以解决现有技术中的精度低、综合性能不高的问题，增强仿真模型的可信度。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
3、一种腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，以下步骤：
4、构建多物理场耦合的腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数，确定影响所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数的目标参数；
5、使用多目标优化算法对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优化；
6、根据所述目标参数关联性的先验知识，对目标参数进行简化；
7、使用粒子群算法对所述目标参数搜索求解空间、确定求解域；
8、使用遗传算法在求解空间不断精细优化，直到输出目标参数的最优解。
9、本专利技术的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，具有的有益效果如下：通过集成腐蚀疲劳多物理场进行耦合仿真，设计腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数，确定目标参数，引入多目标优化算法，均衡设计权重策略，提高腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数的适应度和合理性；再利用先验知识关联条件与参数之间关系，对目标参数进行优化，加快收敛速度，提高目标参数的优化效率；利用粒子群算法的高效搜索能力，对参数优化方向进行收缩，设计参数求解空间计算方式；利用遗传算法的全局寻优的能力，提高参数寻优精度，并同时减少不必要的迭代范围，提高参数优化的效率，最终得到高保真的腐蚀疲劳裂纹扩展模型，综合利用了多种方法提高目标参数优化的效率，提升腐蚀疲劳裂纹仿真模型的真实性、准确性和综合性能，降低仿真模型输出结果与真实实验数据之间的误差，增强仿真模型的科学性和可信度。
10、在一些实施方式中，构建多物理场耦合的腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数，确定影响所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数的目标参数包括：
11、集成腐蚀疲劳电场、化学场、力学场多物理场，耦合构建腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数。
12、由此，通过集成电场、化学场、力学场，更加全面充分地考虑腐蚀疲劳裂纹扩展的影响因素，从基础上提高耦合构建的腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数的合理性和准确性。
13、在一些实施方式中，所述目标参数包括第一材料常数、电流衰减常数、裸表面电流密度因子、第二材料常数、裂纹尖端钝化膜的断裂应变、shoji常数；
14、所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数如下：
15、
16、其中，x1为所述第一材料常数、x2为所述电流衰减常数、x3为所述裸表面电流密度因子、x4为所述第二材料常数、x5为所述裂纹尖端钝化膜的断裂应变、x6为所述shoji常数，c1为材料幅值，i(x3)为裸表面电流密度，t0为钝化膜修复前裸表面暴露的时间，δk和f为腐蚀疲劳裂纹扩展实验的输入条件的裂纹扩展应力强度因子和频率。
17、由此，具体明确了电场、化学场、力学场等影响因素的具体作用因子，确定了腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数的输入参数，便于更有针对性地进行参数优化。
18、在一些实施方式中，使用多目标优化算法对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优化包括：
19、引入均方误差和权重策略对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优化。
20、由此，依据多个不同条件下的腐蚀疲劳裂纹扩展实验的实际数据，通过均方误差和权重策略，从统计学角度提高腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数的准确性。
21、在一些实施方式中，使用多目标优化算法对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优化还包括：
22、使用均衡权重策略对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优化。
23、由此，针对较小的目标值数值，引入一些大的权重去增加这些目标值的影响力，避免被其他数值相对比较大的目标值所淹没，使得目标函数能较好地描述出各个目标值的影响程度的均衡性，也就是能通过整体均方误差来判断各条件目标标签的收敛情况，从而提高迭代优化的参数的准确度。
24、在一些实施方式中，使用粒子群算法对所述目标参数搜索求解空间，确定求解域包括：
25、初始化粒子群中每个粒子位置；
26、构建粒子群中各粒子的空间位置更新公式；
27、更新所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数，不断迭代粒子；
28、确定更新粒子的局部最优位置，并锁定粒子群中的粒子；
29、判断是否达到终止条件，若达到则生成求解空间，若未达到本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，构建多物理场耦合的腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数，确定影响所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数的目标参数包括：
3.根据权利要求2所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，所述目标参数包括第一材料常数、电流衰减常数、裸表面电流密度因子、第二材料常数、裂纹尖端钝化膜的断裂应变和shoji常数；
4.根据权利要求1-3任一项所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，使用多目标优化算法对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优化包括：
5.根据权利要求4所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，使用多目标优化算法对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优化还包括：
6.根据权利要求1-3任一项所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，使用粒子群算法对所述目标参数搜索求解空间，确定求解域包括：
7.根据权利要求6所述的腐蚀疲劳裂
8.一种腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化系统，其特征在于，包括：
9.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器及处理器，所述存储器用于存储计算机程序，所述处理器运行所述计算机程序以使所述电子设备执行权利要求1-7任一项所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一项所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，构建多物理场耦合的腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数，确定影响所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数的目标参数包括：
3.根据权利要求2所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，所述目标参数包括第一材料常数、电流衰减常数、裸表面电流密度因子、第二材料常数、裂纹尖端钝化膜的断裂应变和shoji常数；
4.根据权利要求1-3任一项所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，使用多目标优化算法对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优化包括：
5.根据权利要求4所述的腐蚀疲劳裂纹扩展模型参数优化方法，其特征在于，使用多目标优化算法对所述腐蚀疲劳裂纹扩展仿真模型机理函数进行优...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴振爽，王海涛，王洪堃，韩恩厚，
申请(专利权)人：广东腐蚀科学与技术创新研究院，
类型：发明
国别省市：
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