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作者：靳婷;王晓磊;刘宇;袁建明;
单位：武汉理工大学交通与物流工程学院,港口装卸技术交通运输行业重点实验室;中交一航局安装工程有限公司;
摘要：传统Paris公式预测裂纹扩展时忽略了裂纹扩展过程中各种不确定因素的影响，导致预测的裂纹扩展过程与真实的裂纹扩展过程相差较大。为提高疲劳裂纹扩展预测的精度，提出了一种基于改进粒子群优化粒子滤波（Improved Particle Swarm Optimization-Particle Filtering, IPSO-PF）算法的疲劳裂纹扩展预测方法。首先，在粒子滤波（Particle Filtering, PF）算法的框架上，利用粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）算法对基于观测信息更新后的部分粒子进行优化，保持大权值的粒子状态不变，将小权值的粒子趋向于高似然区域，设计了IPSO-PF算法；然后，将IPSO-PF算法与Paris公式结合，构建了基于Paris公式和IPSO-PF算法的疲劳裂纹扩展预测模型；最后，使用公开的2024-T351铝合金数据集对该模型的有效性进行了验证。结果表明，与传统PF算法相比，IPSO-PF算法能够提高粒子的多样性，使用IPSO-PF算法构建的裂纹扩展预测模型的预测误差为2.6%，优于基于PF算法的9.2%。
关键词：疲劳裂纹;;裂纹扩展预测;;粒子滤波;;粒子群优化;;算法优化
基金资助：国家重点研发计划项目（2022YFB2602302）~~
