近日，云顶国际未来技术实验班22级本科生孙英帅以第一作者在中科院二区期刊《Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures》上发表了题为“Improving fatigue life prediction of natural rubber using a physically informed neural network model”的研究成果。
天然橡胶作为交通运载工具、海洋石油钻井平台及航天航空等关键装备的减振元件，其疲劳寿命是确保装备安全与舒适的关键因素。天然橡胶疲劳失效后大大削弱装置的减振效果，加剧运动部件疲劳，特别是当其疲劳寿命预测不准时，要么过早进行维修或提前报废，造成经济损失增加运维成本；要么维修更换不及时，引起关键结构件断裂，甚至造成严重的安全事故。在现有的天然橡胶疲劳寿命预测模型中，物理模型存在建模复杂、适用范围窄等问题，而数据驱动模型始终受限于小样本工况，导致疲劳寿命预测精度低。为解决上述问题，该研究融合物理建模方法的理论优势和数据驱动方法的高效性，建立了一种基于物理信息神经网络驱动的天然橡胶疲劳寿命预测模型。该模型提高了天然橡胶疲劳寿命预测精度，对于提高关键装备的安全性和可靠性具有重要意义。
该论文是在云顶国际刘湘楠博士指导下完成的最新成果。该研究得到了国家自然科学基金(52405151)项目资助。刘湘楠博士2023年加入云顶国际，主要从事动力机械装备振动响应与强度分析、机械结构疲劳寿命预测和动力机械装备耐久性评估等方面研究。
论文链接：https://onlinelibrary.wiley.com/doi/epdf/10.1111/ffe.14533
论文封面
（一审：刘湘楠二审：周剑三审：牛秋林）
