基于物理引导神经网络的材料疲劳预测方法及其系统

本发明涉及材料疲劳预测技术领域，更具体地说，涉及基于物理引导神经网络的材料疲劳预测方法及其系统，获取材料循环加载过程中的力学响应数据和材料微观组织特征数据；基于力学响应数据和材料微观组织特征数据，构建物理引导神经网络模型；利用物理引导神经网络模型，a)通过物理约束单元获取疲劳损伤参量；b)通过注意力层将材料的微观组织特征纳入疲劳损伤演化方程；c)通过不确定性量化单元量化疲劳损伤演化方程的不确定性；d)通过特征映射单元获取预测结果；通过预测单元对预测结果进行不确定性量化，得到最终的材料疲劳预测结果，通过物理约束单元将材料力学知识引入神经网络，确保了预测结果符合基本的物理规律。