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理论基础与核心方法
- 疲劳经典理论及其瓶颈
1.1.疲劳失效的微观与宏观机理： 裂纹萌生、扩展与断裂的物理过程。
1.2.传统方法的回顾与评析。
1.3.引出核心问题：是否存在一个更具物理意义、能统一描述疲劳全过程（萌生与扩展）且试验量更少的参量？
- 能量法理论体系—从物理原理到数学模型
2.1.疲劳过程中的能量观、核心物理量-塑性滞后环与能量耗散。
2.2.能量型寿命预测模型建立：Miner线性累积损伤理论、经典能量模型讲解、模型参数（如 Wc, Ec）的物理意义及其试验确定方法。
- 能量法的数值实现通路
3.1.通路一：试验法直接获取。
3.2.通路二：有限元法仿真获取。（本课程重点）
3.2.1. 关键技术：使用有限元软件进行准静态循环塑性分析。
3.2.2. 材料模型选择：线性随动强化模型、非线性随动强化模型、Chaboche模型及其适用场景。
3.2.3. 分析步设置：如何设置加载、卸载循环，以稳定地模拟出滞后环。
3.2.4. 结果后处理：在FEA软件中如何提取特定单元或节点的应力-应变数据，并导出用于计算ΔWp。
案例实践1：基于ABAQUS的后桥壳疲劳寿命能量分析方法
案例实践2：对含有应力集中的焊接接头进行精细有限元建模及寿命预测
监测与数据驱动方法—红外热像技术与深度学习
- 红外热像技术基础与疲劳监测原理
4.1.红外物理学基础及红外热像系统核心。
4.2.疲劳过程中的热力学响应。
4.2.1. 两大热源机理：热弹性效应、塑性耗散。
4.2.2. 从“测温”到“读力”与“读伤”：阐释如何从采集到的温度信号中分离出上述两种效应，从而反推应力信息或损伤信息。
- 从温度数据到能量耗散的实战数据处理流程
5.1.数据预处理。
5.2.关键算法与分离技术。（本课程重点）
5.3.可视化分析：生成耗散能图，直观显示试件表面的损伤热点与分布。
案例实践3：MATLAB红外热像数据处理
① 环境搭建：使用MATLAB，导入提供的示例红外数据。
② 数据读取与查看：读取数据，查看平均温度历程曲线。
③ 图像预处理：编写代码进行空域滤波和时域滤波，对比滤波效果。
④ 耗散能计算，将计算结果可视化为全场耗散能图，定位疲劳热点。
- 深度学习入门：当CNN和RNN遇见工程数据
6.1.卷积神经网络（CNN）核心概念：
6.1.1.卷积层、池化层、激活函数如何自动提取图像的空间层级特征。
6.1.2.经典网络结构（如ResNet, U-Net）。
6.2循环神经网络（RNN/LSTM）核心概念：为何需要处理序列数据？LSTM的门控机制如何捕捉温度序列中的时序依赖关系。
6.3.模型架构设计：讲解如何为疲劳热像序列设计一个“CNN特征提取器+ LSTM时序理解器+全连接层回归/分类”的混合模型。
案例实践4：基于热耗散机制构建裂纹长度和扩展路径智能预测模型
① 环境与数据：使用本地MATLAB环境。提供已标注的数据集（热像图序列 + 对应的裂纹长度标签）。
② 数据加载与预处理：进行图像缩放、归一化、序列分割等操作。
③ 模型搭建：使用MATLAB搭建CNN-LSTM模型，并输出对最终裂纹长度的预测。
④ 模型训练与评估：
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定义损失函数（如MSELoss）和优化器（如Adam）。
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运行训练循环，观察训练损失和验证损失的变化。
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使用训练好的模型对测试集进行预测，计算平均绝对误差（MAE），评估模型性能。
综合应用—从局部损伤到整体寿命与可靠性
- 从局部到全局——结构系统疲劳寿命评估框架
7.1.问题引出：如何将一个“点”（FEA危险点、热像热点）的损伤预测，推广到预测一个复杂焊接接头或整个铆接结构的寿命？
7.2.基于能量的系统级疲劳分析流程。（本课程重点）
① 全局-局部建模。
② 局部响应分析。
③ 寿命外推与合成。
7.3.多源信息融合：探讨如何利用红外热像实测的耗散能分布来验证、修正或替代FEA模型的计算结果，提高预测置信度。
案例实践5：考虑应力集中系数基于耗散能的铆接结构疲劳寿命预测
案例实践6：非公路电动轮自卸车车架焊缝寿命预测
① 全局模型：建立整车多体动力学模型，提取车架安装点处的载荷谱。
② 局部模型：建立包含详细焊缝的车架精细有限元模型，导入载荷谱进行有限元分析。
③ 能量计算：定位焊缝热点，提取其应力-应变响应，计算ΔWp。
④ 寿命预测：预测该焊缝在给定载荷谱下的寿命。
- 不确定性、可靠性分析与设计优化导论
8.1.为何需要可靠性分析、可靠性分析核心方法概念。
8.2.基于可靠性的设计优化 (RBDO) 框架。
案例实践7：非公路电动轮自卸车A型架模糊疲劳可靠性分析
案例实践8：磁流体密封系统冷却结构多学科优化设计
① 数字化建模：密封壳体网格划分及数值建模。
② 实验设计 (DOE)：使用最优拉丁超立方采样生成设计点。
③ 仿真流程：利用多物理场仿真软件（如COMSOL），计算每个设计点的性能（密封压差、最大应力、温度）。
④ 代理模型构建：使用克里金（Kriging）或神经网络，用仿真数据拟合出设计变量与系统响应之间的近似数学关系，极大加速优化循环。
⑤ 优化求解：使用遗传算法等算法进行RBDO求解，找到全局最优设计。