今晚直播 | 工程材料的疲劳和失效研究进展

疲劳与断裂是工程中最常见最重要的失效模式。上世纪八十年代初，美国众议院科技委员会委托国家标准局进行过一次关于断裂所造成的损失的大型综合调查。根据调查结果，断裂使美国一年损失1190亿美元，约占其1982年国内生产总值的4%。

根据“十四五”规划内容，焊接技术作为现代制造业中的支柱技术之一，是制造强国的关键保障。据 资 料 统 计，在 焊 接 结 构 的 失 效 中，有70%-90%是由于焊接接头的疲劳断裂造成的。因此，如何准确有效的对焊接结构进行疲劳分析，包括疲劳寿命预测与抗疲劳优化设计，是保证金属工程结构安全可靠运行的关键。

本场直播，主讲嘉宾将介绍以下内容并重点介绍第2部分：

（1）统一分析不同几何形式、不同母材接头的高/低周疲劳数据的结构应变方法；

（2） 结合结构应力法、模态分析法、多轴疲劳时域准则，用于大型焊接结构随机振动疲劳寿命预测和设计的结构应力频域分析方法。

与此同时，随着新一代信息技术革命的发展，基于机器学习的裂纹智能识别和评估成为疲劳与断裂领域的研究热点之一。机器学习尚未发展之前，研究人员利用图像的像素特征和空间特征识别裂纹。深度学习，特别是深度卷积神经网络的发展，利用计算机识别裂纹向前迈进了一大步。

如何基于深度学习进行智能感知、数字模型重构和智能损伤评估？如何实现小裂纹的智能识别和度量？如何实现裂纹尖端应力强度因子的自动预测和疲劳微观损伤特征的自动提取？如何实现疲劳损伤状态的智能评估从而进一步优化材料的服役状态？本场直播还将分享基于深度学习的裂纹结构智能识别和评估方法。

本次直播由Wiley开放获取期刊Engineering Reports发起，由中国石油大学（华东）的罗云副教授担任主持人，带来更多学术硬核互动。现在就加入直播吧！

活动主题

工程材料的疲劳和失效研究进展

活动时间

2023年3月16日（周四）今晚7:00-8:30

主持人

罗云 副教授

中国石油大学（华东）

Engineering Reports青年编委

活动议程

19:00-19:05

开场 & Engineering Reports期刊简介

罗云 副教授

（中国石油大学（华东））

19:05-19:45

结构应力/应变方法在焊接结构疲劳分析中的应用进展

Q&A

裴宪军 副研究员

（东南大学）

19:45-20:25

基于深度学习的裂纹结构智能识别和评估方法研究

Q&A

龙湘云 副教授

（湖南大学）

20:25-20:30

总结

罗云 副教授

（中国石油大学（华东））

直播观看方式

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*网页链接：https://gcb.h5.xeknow.com/sl/2XH3Cq

**直播结束后，直播间内看回放。

报告人和报告简介

*按报告顺序排序

裴宪军

副研究员 东南大学

裴宪军博士，东南大学副研究员，硕士生导师。于2011年获得哈尔滨工业大学焊接技术与工程专业学士学位；于2017年获得密歇根大学船舶与海洋工程博士学位。2016年至2018年工作于斯伦贝谢道尔研发中心，任职research scientist。2018年至2020年在密歇根大学任职助理研究员。2021年加入东南大学机械工程学院，任副研究员，从教至今。入选2022年江苏省“双创博士”。

裴宪军博士长期从事焊接结构疲劳断裂行为、结构完整性研究、材料加工（焊接/连接）等方面研究，取得了多项创新成果。至今主持国家自然科学基金青年项目、江苏省自然科学基金青年项目，以及其他校企合作项目。在International Journal of Machine Tools and Manufacture, Mechanical Systems and Signal Processing, International Journal of Fatigue, Thin-walled structures等学术期刊上发表十余篇一作论文，授权一项国际发明专利。相关研究成果多次在国内/国际学术会议上以特邀形式报告。并获的2019年FFEMS “Most cited paper” 奖、担任Int. J Machine Tools and Manufacture, Mechanical Systems and Signal Processing, Int. J. Fatigue, Thin-walled struct. Automation Constr. 等学术期刊审稿人。

报告题目

结构应力/应变方法在焊接结构疲劳分析中的应用进展

报告摘要：

焊接技术作为现代制造业中的支柱技术之一，然而焊接接头组织性能不均匀，接头应力集中大，存在较大的残余应力、变形甚至焊接缺陷。因此焊接接头面临的疲劳问题尤为突出，往往是整体结构中最容易发生疲劳破坏的位置。对焊接结构的疲劳评估是保证整体结构安全服役的重中之重。焊接结构在在服役过程中，往往承受复杂的疲劳载荷。焊接接头的几何不连续造成接头应力状态奇异，并在有限元分析中体现为应力的网格敏感性问题，为焊接接头疲劳分析带来了很大挑战。

针对上述问题，报告介绍了网格不敏感的结构应力焊接结构疲劳分析方法，以及该方法的最新发展现状。具体包括：（1）可以统一分析不同几何形式、不同母材接头的高/低周疲劳数据的结构应变方法；（2） 结合结构应力法、模态分析法、多轴疲劳时域准则，用于大型焊接结构随机振动疲劳寿命预测和设计的结构应力频域分析方法。

龙湘云

副教授 湖南大学

龙湘云博士，湖南大学副教授，博士生导师，院长助理。长期从事疲劳与断裂强度分析、智能损伤评估及航空构件抗损伤设计研究。近年来主持国家自然科学基金2项、国家博新计划1项、中航发608重大合作项目1项等多个国家和省部级项目，作为骨干成员参与国家自然科学基金重大项目“功能形面工况对性能影响的不确定性度量理论”，国家杰出青年科学基金“机械结构不确定性分析与设计”，国防基础科研核科学挑战计划课题“高维长时系统的不确定性度量与传播理论”等多个国家重大重点项目。

入选全国博士后创新人才计划和湖南大学青年教师托举计划，IFToMM中国委员会委员，《机械设计与制造工程》期刊编委，《湖南大学学报》（自然科学版）青年编委，特种装备可靠性技术国防科技创新团队骨干成员，中国机械工程学会高级会员。研究成果发表在《International Journal of Fatigue》，《Engineering Fracture Mechanics》，《Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering》，《AIAA Journal》，《机械工程学报》等国内外重要学术期刊。迄今已发表论文30余篇，SCI引用550余次，申请或授权国家发明专利9项，软件著作权9项，邀请报告5次。相关研究工作被应用于航空发动机强度评估和核装备可靠性设计等国家重大需求中。

报告题目

基于深度学习的裂纹结构智能识别和评估方法研究

报告摘要：

随着新一代信息技术革命的发展，基于深度学习的裂纹智能识别和评估成为疲劳与断裂领域的研究热点之一。本报告主要介绍基于深度学习的裂纹智能感知、数字模型重构和智能损伤评估研究。提出了一种基于双尺度深度卷积神经网络的裂纹长度实时度量方法，实现了小裂纹的智能识别和度量；给出了一种基于计算机视觉的数字模型重构策略，可完成含裂纹的数字模型重构；发展了一种基于深度学习和散斑图像的裂纹智能损伤评估方法，可实现裂纹尖端应力强度因子的自动预测；建立了一种基于微观结构损伤信息的疲劳智能损伤评估方法，可完成疲劳微观损伤特征的自动提取，进而创新性地实现疲劳损伤状态的智能评估。最后，对结构损伤数字孪生研究的未来发展进行了展望。

主持人简介

罗云

副教授 中国石油大学（华东）

Engineering Reports青年编委

山东压力容器专业委员会秘书长

罗云，中国石油大学（华东）新能源学院副教授，中国机械工程学会高级会员，山东压力容器专业委员会秘书长。担任Engineering Reports 青年编委、Metals和Frontiers in materials特刊客座编辑。主要从事大型承压设备与固体氧化物燃料电池结构完整性研究，以第一作者/通讯作者发表论文36篇，其中SCI论文31篇，以第一/第二发明人授权发明专利12件，主持国家重点研发计划子课题、国家自然科学基金青年基金等省部级以上项目6项。参编教材2部，主持校级教改项目1项。获中国石油和化学工业联合会科技进步一等奖（排7）、中国核能行业协会科学技术奖三等奖（排9）、第九届山东省教学成果奖（高等教育类）一等奖（排6）、第八届全国压力容器学术会议青年论文大赛三等奖、山东省优秀博士论文奖。

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