Resumen

El material de aleación de aluminio es un componente importante en el vuelo seguro de las aeronaves. Es muy importante y necesario predecir el crecimiento de grietas por fatiga entre agujeros de los materiales de aleación de aluminio de aviación. Actualmente, la investigación sobre la predicción de las grietas entre dos agujeros y multiagujeros es un problema clave por resolver. Debido a que se llevó a cabo la prueba de crecimiento de grietas por fatiga en una placa de aleación de aluminio con dos o tres agujeros utilizando la máquina de prueba de fatiga MTS, se obtuvieron datos de crecimiento de longitud de grieta bajo diferentes condiciones de prueba. En este artículo, se utilizó la regresión de vectores de soporte (SVR) para ajustar los datos de la grieta, y los parámetros de SVR se optimizaron mediante el algoritmo de búsqueda en cuadrícula al mismo tiempo. Luego se estableció el modelo de SVR para predecir la longitud de la grieta. La discusión de los resultados muestra que el modelo de predicción es

• Materias:Transferencia de calor Colectores Estimaciones de Integrales Diferencias finitas Presión barométrica
• Subjects:Heat transfer Manifolds Integral Estimates Finite Differences Barometric pressure
• Palabras claves:Aleación de aluminio; Crecimiento de grietas por fatiga; Materiales de aviación; Modelo de predicción; Regresión de vectores de soporte; Máquina de prueba MTS
• Keywords:Aluminum alloy; Fatigue crack growth; Aviation materials; Prediction model; Support vector regression; MTS testing machine