基于自监督对抗训练算法的气缸盖铸铁材料热机械疲劳寿命预测研究

蒲博闻; 孙兴悦; 周田果; 卫军朝; 王根全; 陈旭

doi:DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.09.024

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基于自监督对抗训练算法的气缸盖铸铁材料热机械疲劳寿命预测研究

更新时间：2025-09-22

- 基于自监督对抗训练算法的气缸盖铸铁材料热机械疲劳寿命预测研究
- Thermomechanical fatigue life prediction of cast iron materials for cylinder head based on self-supervision adversarial training algorithm
- 机械强度 2025年47卷第9期页码：241-249
- 作者机构：
  
  1.天津大学化工学院，天津 300350
  2.中国北方发动机研究所车用动力系统全国重点实验室，天津 300400
  3.中国北方发动机研究所结构技术部，天津 300400
- 作者简介：
  
  蒲博闻，男，1993年生，天津人，博士，助理研究员；主要研究方向为材料强韧化理论及疲劳可靠性评价；E-mail：pubowen1993@163.com。
- 基金信息：
  
  中国博士后科学基金会与天津市联合项目(2024T029TJ);国家自然科学基金项目(12302098)
- DOI：DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.09.024
  中图分类号：
- 收稿日期：2024-08-27，
  
  纸质出版日期：2025-09-15
- 稿件说明：
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蒲博闻，孙兴悦，周田果，等. 基于自监督对抗训练算法的气缸盖铸铁材料热机械疲劳寿命预测研究［J］. 机械强度，2025，47（9）：241-249.

PU Bowen，SUN Xingyue，ZHOU Tianguo，et al. Thermomechanical fatigue life prediction of cast iron materials for cylinder head based on self-supervision adversarial training algorithm［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（9）：241-249.
蒲博闻，孙兴悦，周田果，等. 基于自监督对抗训练算法的气缸盖铸铁材料热机械疲劳寿命预测研究［J］. 机械强度，2025，47（9）：241-249. DOI： DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.09.024.

PU Bowen，SUN Xingyue，ZHOU Tianguo，et al. Thermomechanical fatigue life prediction of cast iron materials for cylinder head based on self-supervision adversarial training algorithm［J］. Journal of Mechanical Strength，2025，47（9）：241-249. DOI： DOI：10.16579/j.issn.1001.9669.2025.09.024.

摘要

以气缸盖铸铁材料为研究对象，采用本体取样的方式进行了一系列不同温度范围下的热机械疲劳试验。结果表明，铸铁材料的疲劳试验表现出循环软化、循环稳定和快速失效3个阶段。此外，反相位加载下材料的疲劳寿命显著小于正相位加载。使用人工神经网络（Artificial Neural Network

ANN）、随机森林（Random Forest

RF）等6种典型有监督学习模型对试验数据进行疲劳寿命预测；结果表明，模型无法学习到材料的疲劳寿命分布趋势。针对该问题，利用基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network

GAN）自监督算法，实现了对气缸盖铸铁材料热机械疲劳寿命的预测，在小样本条件下表现出了较好的预测效果。该研究对于开展气缸盖设计和疲劳分析有着极强的指导意义和参考价值。

Abstract

Taking cast iron material of cylinder head as the research object

a series of thermo-mechanical fatigue experiments under different temperature ranges were conducted through bulk sampling. The results show that the fatigue test of cast iron materials exhibits three stages: cyclic softening

cyclic stability and rapid failure. Additionally

the fatigue life of materials under inverse phase loading is significantly shorter than that under positive phase loading. Six typical supervised learning models

including artificial neural networks (ANN) and random forest (RF)

were used to predict the fatigue life of the experimental data. However

the results indicate that these models failed to learn the fatigue life distribution trend of the materials. For this problem

the prediction of the thermal mechanical fatigue life of cast iron materials for cylinder heads was achieved by using the self-supervised algorithm based on the generative adversarial network (GAN)

and it showed a good prediction effect under the condition of small samples. This research has strong guiding significance and reference value for cylinder head design and fatigue analysis.

关键词

Keywords

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