金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术

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关于举办“金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术 ”培训会议的通知
—— 融合能量法、红外热像技术与深度学习的前沿实践
一、培训背景
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”。
金属结构疲劳寿命预测作为一门融合“固体力学-热物理学-数据科学”的深度交叉学科，亟
需具备跨学科能力的复合型人才：既要深刻理解疲劳损伤的物理本质与理论体系，又需掌握有限
元仿真、数据处理等现代工程工具，同时能驾驭深度学习模型进行时序数据挖掘与智能预测。当
前，国内高端装备制造企业对具备上述能力的研发与运维人才需求迫切。为了系统性提升行业技
术人员的理论水平与工程实践能力，攻克行业痛点，特举办本次培训会议。本次培训会主办方为
北京软研国际信息技术研究院，承办方互动派（北京）教育科技有限公司。
二、培训对象：
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。
北京软研国际信息技术研究院
互动派（北京）教育科技有限公司
二零二五年八月二十七日
二零二五年八月二十七日三、培训大纲：
金属结构疲劳寿命预测与健康监测技术培训会议大纲
—— 融合能量法、红外热像技术与深度学习的前沿实践
要点
内容
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：基于 ABAQUS 的后桥壳疲劳寿命能量分析方法
案例实践 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
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。监测与数据驱动
方法—红外热像
技术与深度学习
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：MATLAB 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 CNN 和 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：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：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：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：非公路电动轮自卸车 A 型架模糊疲劳可靠性分析
案例实践 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。四、讲师介绍：
国内高校副教授带领团队成员讲授。主持或者参与国家及省自然科学基金、博士后面上基
金等项目 10 余项，发表 SCI/EI 检索论文 50 余篇，论文总共他引 500 余次，担任 10 余个国内
外期刊审稿人。主要从事材料与结构疲劳损伤评估及优化设计研究。曾在国内知名企业主研客
车骨架疲劳耐久试验标准，在深度学习应用、寿命预测与智能监测等方面积累了丰富的经验。
五、培训特色：
1. 前沿交叉，学科融合
内容整合了固体力学、热物理学、有限元仿真、信号处理与深度学习等多个领域，旨在培
养学员解决复杂工程问题的跨学科系统性思维，契合高端装备研发对复合型人才的要求。
2.
物理机理与数据智能双驱动
从能量法的物理本质出发，利用红外热像数据验证机理模型，再引入深度学习提升预测智
能性，形成“物理机理+数据驱动”融合建模闭环，确保模型既有物理意义又具预测精度。
3. 高端工业软件实战，贯穿全流程
课程设计以工业级软件实战为核心线索，覆盖从有限元分析、热像数据处理到多学科优化
设计的完整工作流。学员通过实操将理论转化为解决实际问题的硬核技能，即学即用。
4. 案例导向，源自真实工业场景
所有案例均源于工程实际（如后桥壳、焊接接头、自卸车车架、磁流体密封系统），直面
应力集中、焊缝疲劳、系统可靠性等工业真问题，获得解决方案与实践经验。
5. 技术链条完整，从局部到系统
课程内容设计遵循“微观机理-局部响应-系统评估-可靠性优化” 的完整技术链条。如何
从一个点的损伤预测，推广到评估整个复杂结构的寿命与可靠性，构建完整的知识体系。
6. 提供核心算法与数据处理代码
在红外热像数据处理和深度学习模块，课程将提供 MATLAB 核心算法代码（如热像数据滤
波、耗散能分离、CNN-LSTM 模型搭建），助力学员突破从理论到代码实现的关键瓶颈。
六、时间地点：
2025 年 10 月 18 日-10 月 19 日
在线直播（授课两天）
2025 年 10 月 25 日-10 月 26 日
在线直播（授课两天）
七、报名费用：
每人￥4300 元（含报名费、培训费、资料费）
2025 年 09 月 19 日前报名缴费可享受 400 元早鸟价优惠
费用提供用于报销的正规机打发票及盖有公章的纸质通知文件；北京中科纬来智能科技有限公司作为本次会议会务合作单位，负责注册费用收取和开具发票，可开具会议费发票和发送会议邀请函；
八、增值服务：
1、凡报名学员将获得本次培训电子课件及案例模型文件；
2、培训结束可获得本次所学专题课程全部无限次回放视频；
3、凡参加本次专题课程学员后期可免费再参加一次本专题课程；
3、参加培训并通过试的学员，可以获得：主办方北京软研国际信息技术研究院培训中心颁发
的《结构疲劳寿命预测与健康监测应用工程师》专业技能结业证书；
九、联系方式：
官方联系人:互动派科宇老师
电话、微信：13520456594