随着航空航天、轨道交通、海洋工程等高端装备领域向着高参数、长寿命、高可靠性的方向飞速发展，金属结构所承受的载荷工况愈发严苛，其疲劳失效已成为威胁结构安全的核心问题。多物理场感知与人工智能技术的融合，正为结构疲劳领域带来革命性变革—通过“物理机理驱动+数据智能赋能”的融合范式，实现从“被动安全校核”到“主动寿命预测与健康管理”的跨越。

国际前沿方面，顶级期刊持续重点关注“能量法疲劳理论”、“数据驱动寿命预测”等交叉学科方向。全球工业界与学术界正积极探索将物理机理模型与深度学习相结合，利用红外热像技术非接触、全场监测的优势，深度挖掘疲劳过程中的热-力耦合信息，构建能实时评估损伤状态、精准预测剩余寿命的智能模型，推动结构健康监测（SHM）向数字化、智能化方向演进。

国家需求层面，《机械工程学科发展战略报告(2021～2035)》研究范围中明确提出“发展或采用先进测试及数值模拟方法，精确描述机械结构在严苛服役环境下微观结构、损伤及缺陷的多尺度时空演变规律，揭示损伤成因及裂纹的萌生至扩展机理。在此基础上，发展国产材料强度性能数据库和寿命模型库，建立基于数据融合的材料及机械结构强度设计与寿命预测方法”

适合从事结构设计、疲劳分析、无损检测、状态监测的工程师与研究人员。航空航天、汽车、船舶、重型机械等领域技术人员。对人工智能在工业中应用感兴趣的高校研究生和教师等。

金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术

理论基础与核心方法
1. 疲劳经典理论及其瓶颈
1.1.疲劳失效的微观与宏观机理： 裂纹萌生、扩展与断裂的物理过程。
1.2.传统方法的回顾与评析。
1.3.引出核心问题：是否存在一个更具物理意义、能统一描述疲劳全过程（萌生与扩展）且试验量更少的参量？

2. 能量法理论体系 — 从物理原理到数学模型
2.1.疲劳过程中的能量观、核心物理量-塑性滞后环与能量耗散。
2.2.能量型寿命预测模型建立：Miner 线性累积损伤理论、经典能量模型讲解、模型参数（如 Wc, Ec）的物理意义及其试验确定方法。

3. 能量法的数值实现通路
3.1.通路一：试验法直接获取。
3.2.通路二：有限元法仿真获取。（本课程重点）
3.2.1. 关键技术：使用有限元软件进行准静态循环塑性分析。
3.2.2. 材料模型选择：线性随动强化模型、非线性随动强化模型、
Chaboche 模型及其适用场景。
3.2.3. 分析步设置：如何设置加载、卸载循环，以稳定地模拟出滞后环。
3.2.4. 结果后处理：在 FEA 软件中如何提取特定单元或节点的应力-应
变数据，并导出用于计算 ΔWp。
案例实践 1 1 ：基于 S ABAQUS 的后桥壳疲劳寿命能量分析方法
案例实践 2 2 ：对含有应力集中的焊接接头进行精细 有限元建模及寿命预测

监测与数据驱动方法 — 红外热像技术与深度学习
4. 红外热像技术基础与疲劳监测原理
4.1.红外物理学基础及红外热像系统核心。
4.2.疲劳过程中的热力学响应。
4.2.1. 两大热源机理：热弹性效应、塑性耗散。
4.2.2. 从“测温”到“读力”与“读伤”：阐释如何从采集到的温度信号中分离出上述两种效应，从而反推应力信息或损伤信息。

5. 从温度数据到能量耗散的实战数据处理流程
5.1.数据预处理。
5.2.关键算法与分离技术。（本课程重点）
5.3.可视化分析：生成耗散能图，直观显示试件表面的损伤热点与分布。
案例实践 3 3 ： MATB LAB 红外热像数据处理
① 环境搭建：使用 MATLAB，导入提供的示例红外数据。
② 数据读取与查看：读取数据，查看平均温度历程曲线。
③ 图像预处理：编写代码进行空域滤波和时域滤波，对比滤波效果。
④ 耗散能计算，将计算结果可视化为全场耗散能图，定位疲劳热点。

6. 深度学习入门：当 N CNN 和 和 N RNN 遇见工程数据
6.1.卷积神经网络（CNN）核心概念：
6.1.1.卷积层、池化层、激活函数如何自动提取图像的空间层级特征。
6.1.2.经典网络结构（如 ResNet, U-Net）。
6.2 循环神经网络（RNN/LSTM）核心概念：为何需要处理序列数据？LSTM 的门控机制如何捕捉温度序列中的时序依赖关系。
6.3.模型架构设计：讲解如何为疲劳热像序列设计一个“CNN 特征提取器+LSTM 时序理解器+全连接层回归/分类”的混合模型。
案例实践 4 4 ：基于热耗散机制构建裂纹长度和扩展路径智能预测模型
① 环境与数据：使用本地 MATLAB 环境。提供已标注的数据集（热像图序列 + 对应的裂纹长度标签）。
② 数据加载与预处理：进行图像缩放、归一化、序列分割等操作。
③ 模型搭建：使用 MATLAB 搭建 CNN-LSTM 模型，并输出对最终裂纹长度的预测。
④ 模型训练与评估：

1. 定义损失函数（如 MSELoss）和优化器（如 Adam）。
2. 运行训练循环，观察训练损失和验证损失的变化。
3. 使用训练好的模型对测试集进行预测，计算平均绝对误差（MAE），评估模型性能。

综合应用 — 从局部损伤到整体寿命与可靠性
7. 从局部到全局 —— 结构系统疲劳寿命评估框架
7.1.问题引出：如何将一个“点”（FEA 危险点、热像热点）的损伤预测，推广到预测一个复杂焊接接头或整个铆接结构的寿命？
7.2.基于能量的系统级疲劳分析流程。（本课程重点）
① 全局-局部建模。
② 局部响应分析。
③ 寿命外推与合成。
7.3.多源信息融合：探讨如何利用红外热像实测的耗散能分布来验证、修正或替代 FEA 模型的计算结果，提高预测置信度。
案例实践 5 5 ：考虑应力集中系数基于耗散能的铆接结构疲劳寿命预测
案例实践 6 6 ：非公路电动轮自卸车车架焊缝寿命预测
① 全局模型：建立整车多体动力学模型，提取车架安装点处的载荷谱。
② 局部模型：建立包含详细焊缝的车架精细有限元模型，导入载荷谱进行有限元分析。
③ 能量计算：定位焊缝热点，提取其应力-应变响应，计算ΔWp。
④ 寿命预测：预测该焊缝在给定载荷谱下的寿命。

8. 不确定性、可靠性分析与设计优化导论
8.1.为何需要可靠性分析、可靠性分析核心方法概念。
8.2.基于可靠性的设计优化 (RBDO) 框架。
案例实践 7 7 ：非公路电动轮自卸车 A A 型架模糊疲劳可靠性分析
案例实践 8 8 ：磁流体密封系统冷却结构多学科优化设计
① 数字化建模：密封壳体网格划分及数值建模。
② 实验设计 (DOE)：使用最优拉丁超立方采样生成设计点。
③ 仿真流程：利用多物理场仿真软件（如 COMSOL），计算每个设计点的性能（密封压差、最大应力、温度）。
④ 代理模型构建：使用克里金（Kriging）或神经网络，用仿真数据拟合出设计变量与系统响应之间的近似数学关系，极大加速优化循环。
⑤ 优化求解：使用遗传算法等算法进行 RBDO 求解，找到全局最优设计。