Development in metal multiaxial fatigue life prediction based on physics-informed neural network

ZHANG Zhuanli; SUN Xingyue; CHEN Xu

doi:10.16579/j.issn.1001.9669.2025.02.006

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Development in metal multiaxial fatigue life prediction based on physics-informed neural network

·Fatigue·Damage·Fracture·Failure Analysis· | 更新时间：2025-02-28

- Development in metal multiaxial fatigue life prediction based on physics-informed neural network
- Journal of Mechanical Strength Vol. 47, Issue 2, Pages: 44-52(2025)
- 作者机构：
  
  1.中海油能源发展装备技术有限公司工业防护工程中心，天津 300457
  2.天津大学化工学院，天津 300350
- 作者简介：
  
  SUN Xingyue, E-mail: xysun7230@tju.edu.cn
- 基金信息：
  
  National Natural Science Foundation of China(12302098);Postdoctoral Fellowship Program of CPSF(GZB20230508)
- DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.02.006
  CLC： TH114;O346.2
- Received：23 April 2024，
  
  Revised：20 June 2024，
  
  Published：15 February 2025
- 稿件说明：
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张颛利，孙兴悦，陈旭. 基于物理信息神经网络的金属多轴疲劳寿命预测进展［J］. 机械强度，2025，47（2）：44-52.

ZHANG Zhuanli，SUN Xingyue，CHEN Xu. Development in metal multiaxial fatigue life prediction based on physics-informed neural networks［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（2）：44-52.
张颛利，孙兴悦，陈旭. 基于物理信息神经网络的金属多轴疲劳寿命预测进展［J］. 机械强度，2025，47（2）：44-52. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.02.006.

ZHANG Zhuanli，SUN Xingyue，CHEN Xu. Development in metal multiaxial fatigue life prediction based on physics-informed neural networks［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（2）：44-52. DOI： 10.16579/j.issn.1001.9669.2025.02.006.

摘要

材料的多轴疲劳寿命预测研究是保证部件结构完整性的关键要素之一。近年来机器学习尤其是神经网络在疲劳寿命预测领域得到了广泛应用。然而，疲劳数据的不足阻碍了神经网络在疲劳预测中的进一步应用。为了解决这一问题，考虑疲劳先验物理知识的物理信息神经网络逐渐受到关注。首先，概述了机器学习算法的分类及神经网络模型在多轴疲劳寿命预测中的应用。随后，重点对基于物理信息神经网络的材料疲劳寿命预测研究进行了深入探讨。最后，从基于物理信息的输入特征、基于物理信息的损失函数构建和基于物理信息的网络框架开发等3个方面对物理信息神经网络模型的发展进行介绍。相关研究表明，在材料多轴疲劳寿命预测过程中，物理信息神经网络可以表现出更好的物理一致性和预测性能。

Abstract

The research on multiaxial fatigue life prediction of materials is one of the critical elements in ensuring the structural integrity of components. In recent years

machine learning

especially neural networks

has been widely applied in fatigue life prediction. However

the scarcity of fatigue data has limited the further application of neural networks in fatigue prediction. To address this issue

physics-informed neural networks that consider prior physical knowledge of fatigue have gradually gained attention. Firstly

provided an overview of the classification of machine learning algorithms and the application of neural-network models in multiaxial fatigue life prediction. Then

it focused on a deep exploration of the research on material fatigue life prediction based on physics-informed neural networks. Finally

the development of physics-informed neural networks was introduced from three aspects: physics-informed input features

the construction of physics-informed loss functions

and physics-informed network frameworks. Relevant studies show that physics-informed neural networks can exhibit better physical consistency and prediction performance in the process of multiaxial fatigue life prediction of materials.

关键词

Keywords

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