一种数据和物理双驱动的机械零件低周疲劳寿命预测方法

本发明涉及一种数据和物理双驱动的机械零件低周疲劳寿命预测方法，包括：步骤S1：开展机械零件有限元分析，确定危险部位的最大应力、应变值；步骤S2：获取低周疲劳失效的试验数据，以应力、应变为输入，设计并开展机械零件材料试验件低周疲劳试验，获取试验应力、应变和低周疲劳循环试验数据；步骤S3：获取低周疲劳失效的物理知识，结合存量数据开展材料低周疲劳物理知识分析，获取疲劳寿命和应力的物理知识；步骤S4：建立物理信息神经网络模型，输入包括试验数据和物理知识；步骤S5：开展机械零件多危险部位的低周疲劳寿命预测。以危险部位的最低寿命作为机械零件的寿命。本发明可显著提高寿命预测精度。