基于遺傳算法的疲勞裂紋擴(kuò)展方法優(yōu)化研究

徐康賓 楊亞莉

摘? 要：當(dāng)前，用于預(yù)測(cè)疲勞裂紋擴(kuò)展的方法多種多樣，但無論哪一種裂紋擴(kuò)展方法，都是以擴(kuò)展點(diǎn)的擴(kuò)展代替整個(gè)裂紋的擴(kuò)展。因此，對(duì)擴(kuò)展點(diǎn)的優(yōu)化具有重要意義?？紤]到遺傳算法對(duì)多參數(shù)優(yōu)化具有較好的效果，基于遺傳算法對(duì)擴(kuò)展點(diǎn)的個(gè)數(shù)和分布進(jìn)行了優(yōu)化研究;引進(jìn)了“位置比”這個(gè)概念，以最外側(cè)擴(kuò)展點(diǎn)的位置比表征擴(kuò)展點(diǎn)的分布;介紹了一種裂紋擴(kuò)展的數(shù)值方法，計(jì)算數(shù)值結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差，取該誤差的倒數(shù)作為個(gè)體適應(yīng)度。結(jié)果表明，當(dāng)擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)和最外側(cè)擴(kuò)展點(diǎn)位置比分別為11和0.95時(shí)，個(gè)體適應(yīng)度最高，數(shù)值預(yù)測(cè)精度最好。

關(guān)鍵詞：遺傳算法;裂紋擴(kuò)展;擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù);位置比;優(yōu)化

中圖分類號(hào)：TP304? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：2096-1472（2022）-01-22-06

Abstract： At present， there are various methods for predicting the fatigue crack growth， but no matter which kind of crack growth method， expansion of the expansion point replaces the entire crack expansion. Therefore， optimization of the expansion point is of great significance. Considering that genetic algorithm has good effect on multi-parameter optimization， this paper proposes to optimize the number and distribution of expansion points based on genetic algorithm. The concept of position ratio is introduced to represent the distribution of expansion points by the position ratio of the outermost expansion points. A numerical method for crack growth is introduced. The error between numerical results and experimental results is calculated， and the reciprocal of the error is taken as individual fitness. The results show that when the number of expansion points and the position ratio of the outermost expansion points are 11 and 0.95 respectively， the individual fitness is the highest and the numerical prediction accuracy is the best.

Keywords： genetic algorithm; crack growth; number of expansion points; position ratio; optimization

1? ?引言（Introduction）

工程構(gòu)件在生產(chǎn)、安裝、使用過程中，難免會(huì)受到擠壓、劃傷等，造成表面損傷。在循環(huán)荷載作用下，這些表面損傷將演變?yōu)楸砻媪鸭y，最終斷裂，從而導(dǎo)致構(gòu)件失效。因此，研究表面裂紋的擴(kuò)展機(jī)理具有很大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義[1-4]。LIN等[5]、WU[6]通過三次樣條曲線擬合表面裂紋擴(kuò)展形狀，而NEWMAN等[7]、SONG等[8]和LIU等[9]則通過橢圓弧擬合表面裂紋擴(kuò)展形狀，雖然他們使用的裂紋擴(kuò)展方法不同，但都是通過對(duì)擴(kuò)展點(diǎn)的擬合得到擴(kuò)展結(jié)果的。因此，對(duì)擴(kuò)展點(diǎn)的優(yōu)化具有重要意義。

遺傳算法作為一種最優(yōu)算法，在很多領(lǐng)域得到應(yīng)用[10-12]。隨著遺傳算法的不斷完善，其應(yīng)用的領(lǐng)域也越來越廣[13-16]?？紤]到遺傳算法對(duì)多參數(shù)優(yōu)化具有較好的優(yōu)化效果，本文基于遺傳算法對(duì)裂紋擴(kuò)展過程中的擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)與分布進(jìn)行了優(yōu)化研究。

2? ?裂紋擴(kuò)展方法（Crack growth method）

2.1? ?位置比的確定

圖1是位置比的示意圖，其定義如式（1）所示，其中代表裂紋上的任何點(diǎn)p到裂紋最深點(diǎn)的距離，代表表面點(diǎn)到裂紋最深點(diǎn)的距離。對(duì)于一個(gè)給定的裂縫，因?yàn)樽钌畹狞c(diǎn)和表面點(diǎn)是固定的，也是固定的。點(diǎn)p的位置發(fā)生變化，也發(fā)生變化，從而使R發(fā)生變化。換句話說，每一個(gè)點(diǎn)p的位置對(duì)應(yīng)一個(gè)R，反過來，給出一個(gè)R也就能確定點(diǎn)p的位置。

2.2? ?裂紋擴(kuò)展步驟

當(dāng)裂紋從第條裂紋擴(kuò)展到第 條裂紋時(shí)，其裂紋擴(kuò)展示意圖如圖2所示。

其具體步驟如下：

（1）在第條裂紋上取N 個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)，其坐標(biāo)為，代表第個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)，其取值為1到N。

（2）計(jì)算第 個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)的擴(kuò)展步長(zhǎng)。其中是第條裂紋上的第 個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)的應(yīng)力強(qiáng)度因子幅，是第條裂紋上的第1 個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)的應(yīng)力強(qiáng)度因子幅。是第1 個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)的擴(kuò)展量。

（3）根據(jù)擴(kuò)展點(diǎn)垂直于當(dāng)前裂紋，求出擴(kuò)展后的第 個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)pj，其坐標(biāo)為。

（4）根據(jù)每個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)擴(kuò)展后的坐標(biāo)，擬合出第 條裂紋。

（5）將第條裂紋上的擴(kuò)展點(diǎn)垂線與第 條裂紋的交點(diǎn)作為第 條裂紋的擴(kuò)展點(diǎn)，其坐標(biāo)為。

由于第1 條裂紋是已知的，從而可以得出第2 條裂紋，依次迭代可以得出整個(gè)擴(kuò)展過程的所有裂紋。

3? ?數(shù)值結(jié)果處理（Numerical result processing）

考慮到優(yōu)化時(shí)需要一個(gè)優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)，因此提出一種可以量化數(shù)值結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果誤差的方法。其原理是用一條曲線擬合實(shí)驗(yàn)結(jié)果，然后以擬合曲線與數(shù)值曲線的接近程度作為優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果來源于TORIBIO等人[17]。

3.1? ?實(shí)驗(yàn)結(jié)果的處理

圖3是用Origin軟件擬合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)后的結(jié)果圖。圖3中的擬合結(jié)果如表1所示。則實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合曲線的方程為：

3.2? ?數(shù)值結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差計(jì)算

經(jīng)過將實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)擬合后，實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以用一條曲線代替，而數(shù)值結(jié)果也能用一條曲線表示，因此，可以將數(shù)值結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差用兩條曲線的誤差代替。其示意圖如圖4所示，具體步驟如下：

（1）將數(shù)值結(jié)果中的n 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)連接起來。

（2）在實(shí)驗(yàn)擬合曲線中取出n 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)，保證兩條曲線中的n 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的相對(duì)裂紋深度相同。

（3）計(jì)算兩條曲線中n 個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的相對(duì)裂紋弦長(zhǎng)差。

（4）計(jì)算兩條曲線的誤差。

4? 基于遺傳算法的研究方法（Research method based on genetic algorithm）

遺傳算法的優(yōu)化目標(biāo)包括擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)和擴(kuò)展點(diǎn)分布，其中擴(kuò)展點(diǎn)分布是通過最外側(cè)擴(kuò)展點(diǎn)的位置比實(shí)現(xiàn)的。遺傳算法所選取的種群個(gè)數(shù)為8，實(shí)現(xiàn)步驟可以分為六步，即編碼、解碼、求解適應(yīng)度、復(fù)制、交叉、變異。

（1）編碼

根據(jù)經(jīng)驗(yàn)，擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)一般小于20，擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)范圍選為3—18，共16 種選擇;而擴(kuò)展點(diǎn)位置比為0.11、0.23、0.35、0.47、0.59、0.71、0.83和0.95，共八種選擇。

因此，染色體位數(shù)選擇為七位，前四位代表擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)，后三位代表位置比，相對(duì)應(yīng)的關(guān)系如表2和表3所示。可以將相關(guān)參數(shù)轉(zhuǎn)換成染色體編號(hào)。

（2）解碼

解碼規(guī)則與編碼規(guī)則是相對(duì)應(yīng)的，可以根據(jù)染色體編號(hào)通過查詢表2和表3獲得對(duì)應(yīng)的相關(guān)參數(shù)。

（3）求解適應(yīng)度

每個(gè)個(gè)體中的染色體都能通過解碼找到其對(duì)應(yīng)的擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)和位置比，通過這兩個(gè)參數(shù)就能得到相應(yīng)的數(shù)值結(jié)果，再將數(shù)值結(jié)果進(jìn)行處理，就得到了數(shù)值結(jié)果與實(shí)驗(yàn)結(jié)果的誤差，最后取誤差的倒數(shù)作為該個(gè)體的適應(yīng)度。

（4）復(fù)制

將種群中適應(yīng)度最低的個(gè)體用適應(yīng)度最高的個(gè)體替代，就是更新后的種群。

（5）交叉

種群中個(gè)體與個(gè)體間有一定概率發(fā)生部分染色體交換的情況，用MATLAB實(shí)現(xiàn)的代碼如圖5所示。

（6）變異

除了個(gè)體與個(gè)體之間的交換會(huì)改變?nèi)旧w外，每個(gè)個(gè)體自身的變異也會(huì)改變?nèi)旧w的編號(hào)，用MATLAB實(shí)現(xiàn)的代碼如圖6所示。

5? ?種群進(jìn)化（Population evolution）

首先，種群的第一代個(gè)體所對(duì)應(yīng)的染色體編號(hào)由電腦隨機(jī)生成，其相關(guān)信息如表4所示。個(gè)體3適應(yīng)度最小，個(gè)體4適應(yīng)度最大。

將第一代種群進(jìn)行復(fù)制、交叉與變異后得到第二代種群，其相關(guān)信息如表5所示。個(gè)體3適應(yīng)度最小，個(gè)體8適應(yīng)度最大。

將第二代種群進(jìn)行復(fù)制、交叉與變異后得到第三代種群，其相關(guān)信息如表6所示。個(gè)體8適應(yīng)度最小，個(gè)體4適應(yīng)度最大。

將第三代種群進(jìn)行復(fù)制、交叉與變異后得到第四代種群，其相關(guān)信息如表7所示。個(gè)體1適應(yīng)度最小，個(gè)體3適應(yīng)度最大。

將第四代種群進(jìn)行復(fù)制、交叉與變異后得到第五代種群，其相關(guān)信息如表8所示。個(gè)體3適應(yīng)度最小，個(gè)體5適應(yīng)度最大。

將第五代種群進(jìn)行復(fù)制、交叉與變異后得到第六代種群，其相關(guān)信息如表9所示。個(gè)體2適應(yīng)度最小，個(gè)體1適應(yīng)度最大。

將第六代種群進(jìn)行復(fù)制、交叉與變異后得到第七代種群，其相關(guān)信息如表10所示。個(gè)體6適應(yīng)度最小，個(gè)體2和個(gè)體3適應(yīng)度最大。

將第七代種群進(jìn)行復(fù)制、交叉與變異后得到第八代種群，其相關(guān)信息如表11所示。個(gè)體3適應(yīng)度最小，個(gè)體2和個(gè)體6適應(yīng)度最大。

6? ?結(jié)果與討論（Results and discussion）

將每代種群中最高的個(gè)體適應(yīng)度作為該代種群中最佳適應(yīng)度，從而可以得到種群中最佳適應(yīng)度與種群迭代次數(shù)的關(guān)系，如圖7所示。從圖7中可以看出，當(dāng)種群從第五代開始，種群中最佳適應(yīng)度就一直維持在同一個(gè)水平。說明此時(shí)的種群已經(jīng)進(jìn)化到最佳狀態(tài)，則種群中最佳適應(yīng)度對(duì)應(yīng)的個(gè)體就是最佳個(gè)體，其對(duì)應(yīng)的染色體編號(hào)為1000111，經(jīng)過解碼后，得知其對(duì)應(yīng)的擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)和位置比分別為11和0.95。

對(duì)于擴(kuò)展點(diǎn)，當(dāng)擴(kuò)展點(diǎn)較少時(shí)，用于預(yù)測(cè)下一條裂紋的擬合數(shù)據(jù)較少，導(dǎo)致誤差偏大;而當(dāng)擴(kuò)展點(diǎn)較多時(shí)，由于在模型計(jì)算中劃分網(wǎng)格精度不高，計(jì)算出的應(yīng)力強(qiáng)度因子幅誤差偏大，從而使得單個(gè)擴(kuò)展點(diǎn)精度不足，進(jìn)而誤差也偏大。對(duì)于位置比，位置比越大，最外側(cè)擴(kuò)展點(diǎn)越接近圓柱體表面，擴(kuò)展點(diǎn)在整個(gè)裂紋前沿的分布范圍也越廣，也就越有利于減小誤差。

7? ?結(jié)論（Conclusion）

本文通過遺傳算法對(duì)疲勞裂紋擴(kuò)展過程中擴(kuò)展點(diǎn)的個(gè)數(shù)和分布進(jìn)行了優(yōu)化研究。具體結(jié)論如下：

（1）引進(jìn)了位置比的概念，通過改變位置比實(shí)現(xiàn)對(duì)擴(kuò)展點(diǎn)分布的改變。介紹了疲勞裂紋擴(kuò)展方法，通過該方法可以實(shí)現(xiàn)在不同擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)和分布下的數(shù)值擴(kuò)展。

（2）提出了一種數(shù)值結(jié)果與仿真結(jié)果的誤差計(jì)算方法，實(shí)現(xiàn)了在不同擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)和分布下對(duì)應(yīng)的數(shù)值精度計(jì)算?；谶z傳算法，將不同的擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)和分布進(jìn)行編碼和解碼，并將對(duì)應(yīng)的數(shù)值精度的倒數(shù)作為個(gè)體適應(yīng)度。

（3）從第五代開始，種群中的最佳適應(yīng)度就不再改變，說明的種群已經(jīng)進(jìn)化到最佳狀態(tài)。此時(shí)，種群中最佳適應(yīng)度對(duì)應(yīng)的個(gè)體就是最佳個(gè)體，其對(duì)應(yīng)的染色體編號(hào)為1000111，經(jīng)過解碼后，得知其對(duì)應(yīng)的擴(kuò)展點(diǎn)個(gè)數(shù)和位置比分別為11和0.95。

參考文獻(xiàn)（Refereces）

[1] MACKAY T L， ALPERIN B J. Stress intensity factors for fatigue cracking in high-strength bolts[J]. Engineering Fracture Mechanics， 1985， 21（2）：391-397.

[2] LORENTZEN T， KJAER N E， HENRIKSEN T K. The application of fracture mechanics to surface cracks in shafts[J]. Engineering Fracture Mechanics， 1986， 23（6）：1005-1014.

[3] CARPINTERI A. Elliptical-Arc surface cracks in round bars[J]. Fatigue & Fracture of Engineering Materials & Structures， 1992， 15（11）：1141-1153.

[4] YANG F P， KUANG Z B， SHLYANNIKOV V N. Fatigue crack growth for straight-fronted edge crack in a round bar[J]. International Journal of Fatigue， 2006， 28（4）：431-437.

[5] LIN X B， SMITH R A. Fatigue shape analysis for corner cracks at fastener holes[J]. Engineering Fracture Mechanics， 1998， 59（1）：73-87.

[6] WU Z. The shape of a surface crack in a plate based on a given stress intensity factor distribution[J]. International Journal of Pressure Vessels and Piping， 2006， 83（3）：168-180.

[7] NEWMAN J C， RAJU I S. An empirical stress-intensity factor equation for the surface crack[J]. Engineering Fracture Mechanics， 1981， 15（1/2）：185-192.

[8] SONG P S， SHEU B C， SHIEH Y L. Prediction of semi-elliptical surface crack growth in 2024-T4 aluminium alloy[J]. International Journal of Pressure Vessels and Piping， 2002， 79（4）：273-278.

[9] LIU Y P， CHEN C Y， LI G Q， et al. Fatigue life prediction of semi-elliptical surface crack in 14MnNbq bridge steel[J]. Engineering Failure Analysis， 2010， 17（6）：1413-1423.

[10] 陳炎冬，楊敏，許轟烈，等.采用遺傳算法參數(shù)整定的車輛ABS分?jǐn)?shù)階PID控制[J].制造業(yè)自動(dòng)化，2018，40（1）：24-27.

[11] 李振業(yè)，陳婷，陳靜.基于遺傳算法的旅游最優(yōu)路徑探究[J].電腦知識(shí)與技術(shù)，2018，14（34）：187-189，194.

[12] 劉志宏，喻曉旭.基于遺傳算法的兩階段切割問題的研究[J].電子技術(shù)與軟件工程，2018，146（24）：171-172.

[13] 哈圣，白楚楓，杜建紅，等.基于遺傳優(yōu)化混合模型發(fā)動(dòng)機(jī)穩(wěn)態(tài)數(shù)據(jù)融合[J/OL].測(cè)控技術(shù).[2021-10-08].https：//doi.org/10.19708/j.ckjs.2021.08.262.

[14] 岳榮華.對(duì)遺傳算法下高溫作業(yè)服裝傳熱的探討[J].輕紡工業(yè)與技術(shù)，2021，50（09）：78-79.

[15] 屈新懷，王嬌，丁必榮，等.貪婪初始種群的遺傳算法求解柔性作業(yè)車間調(diào)度[J].合肥工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2021，44（09）：1153-1156，1171.

[16] 鄭俊褒，華思潔.基于GA-BPNN的PM2.5濃度預(yù)測(cè)模型[J].軟件導(dǎo)刊，2021，20（09）：28-32.

[17] TORIBIO J， MATOS C J. Numerical modelling of crack shape evolution for surface flaws in round bars under tensile loading[J]. Engineering Failure Analysis， 2009， 16：618-630.

作者簡(jiǎn)介：

徐康賓（1995-），男，碩士生.研究領(lǐng)域：汽車零部件疲勞損傷及輕量化.

楊亞莉（1982-），女，博士，副教授.研究領(lǐng)域：汽車零部件疲勞損傷及金屬斷裂機(jī)理.