研究进展 | Int. J. Fatigue：复杂载荷状态下止裂孔形状抗疲劳智能设计框架
- 发布时间：
- 2025-07-12
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- 研究进展 | Int. J. Fatigue：复杂载荷状态下止裂孔形状抗疲劳智能设计框架
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近日，西安交通大学航天航空学院刘益伦教授团队在疲劳领域顶级期刊《International Journal of Fatigue》上发表了题为“Intelligent fatigue-resistant design of crack-stop hole under arbitrary loading mode”的研究论文。该论文提出一种融合有限元建模、条件卷积神经网络模型、控制点编码遗传算法及实验验证的抗疲劳设计框架，可在I/II型任意混合载荷模式下实现止裂孔形状的最优设计。研究不仅显著提高疲劳寿命（实验中最高达3.9倍提升），也为智能化抗疲劳结构优化设计提供了一种可推广范式。
内容概述
疲劳裂纹扩展是许多工程结构服役过程中的关键失效机制，广泛存在于航空航天、海洋工程和桥梁等领域。由于结构更换往往伴随高昂的时间与经济成本，因此在裂纹扩展阶段采取有效的寿命延寿策略成为实际工程中的核心需求。止裂孔技术作为其中的重要手段，通过在裂纹尖端引入钻孔，有效缓解局部应力集中，延缓裂纹扩展，已在多个实际场景中得到应用。然而，传统的圆形止裂孔及其现有优化策略在面对复杂、多轴加载条件时，其抗疲劳性能仍存在明显局限。构建一种适用于任意载荷模式、具备广泛适应性与高可靠性的新型止裂孔形状设计方法，对于提高结构服役安全性具有重要意义。
为此，本文提出了一种融合高通量有限元分析、深度学习预测模型、进化算法优化及实验验证的智能抗疲劳设计框架，实现了针对任意载荷条件下止裂孔形状的高效、可靠优化（图1）。该方法首先构建了大规模有限元数据库，并训练条件卷积神经网络（cCNN）用于快速预测不同孔形在特定载荷状态下的疲劳性能，继而结合控制点编码遗传算法（Control point-encoded GA）在高维设计空间中搜索最优孔形形状。
图1. 止裂孔形状抗疲劳智能设计框架
研究采用紧凑拉剪（CTS）试件，通过调整加载角度α实现了对任意Mode I/II混合应力状态的构建。孔形生成采用控制点扰动结合样条曲线插值的方式，系统构造出形状多样的随机孔形。结合有限元分析与Smith–Watson–Topper（SWT）模型对各孔形在不同载荷下的疲劳性能进行评估，构建起高质量训练数据库。
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Smith–Watson–Topper（SWT）模型：
随后，利用训练完成的cCNN模型实现对孔形疲劳性能的高效预测（图2），并在此基础上进行形状优化（图3）。结果表明，优化的止裂孔可根据载荷角度自适应调整形状，能更有效地调控孔周应力分布，显著降低局部应力集中区域，从而在疲劳寿命上相较传统圆孔实现显著提升（图4）。
图2. cCNN模型训练结果
图3. 控制点编码遗传算法优化结果
图4. 优化孔型有限元结果
在获得最优孔形后，研究进一步与多种典型止裂孔策略进行了系统对比，包括传统圆孔、辅助孔、双圆孔以及已有参数优化孔（图5）。在确保等效去除材料量的前提下，结果显示，本文提出的优化孔形在各类加载角度，尤其是复杂混合模式载荷下，始终表现出最优的疲劳寿命性能。
图5. 经典止裂孔策略对比
最终，研究通过高频疲劳实验对优化孔形的效果进行了验证，实验结果表明裂纹起始位置与有限元预测一致（图6），且优化孔形在各载荷下均显著延长疲劳寿命，最高可达3.9倍（图7）。本研究构建了一种高效、可推广的抗疲劳智能设计范式，为复杂载荷下结构安全提升与疲劳裂纹控制策略的设计提供了新思路和技术路径。
图6. 实验-有限元裂纹萌生位置对比
图7. 圆孔和优化孔CTS试件疲劳寿命实验结果对比
关于作者
论文第一作者为课题组的博士研究生康凯，通讯作者是课题组的陈炎助理教授和刘益伦教授。该工作得到了国家重点研发计划项目、国家自然科学基金等资助。同时，欢迎各位同学了解西安交通大学航天航空学院空天装备数智力学团队。团队负责人是国家杰出青年基金获得者刘益伦教授，骨干成员包括国家级青年人才岳圣瀛教授，国家级青年人才刘思达教授，覃华松副教授、潘周周副教授、张钱城副教授、张志家副教授、应鹏华副教授、陈炎助理教授、李玉书助理教授。团队致力于空天装备智能设计、分析、制造一体化。团队拥有先进的实验仪器设备、丰富的计算资源、理论功底扎实、科研氛围融洽，欢迎优秀本科生前来攻读硕士研究生、博士研究生。
原文链接
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0142112325003639
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