有限元模拟和神经网络相结合的喷丸处理SAE9254钢疲劳寿命预测

采用ABAQUS有限元软件建立基于Python脚本的随机多弹丸喷丸模型,对不同弹丸直径、不同弹丸速度和不同喷丸覆盖率下喷丸处理后悬架弹簧用SAE9254钢的残余应力分布和表面粗糙度进行预测,并与试验结果进行对比;基于有限元模拟结果结合神经网络模型对试验钢的疲劳寿命进行预测,并进行试验验证。结果表明:模拟得到SAE9254钢的残余应力沿深度方向的变化曲线与试验结果吻合较好,最大残余压应力的相对误差约为14.77%,表面粗糙度的相对误差约为3.18%,建立的随机多弹丸喷丸模型能够准确地预测SAE9254钢喷丸后的残余应力分布及表面粗糙度。采用有限元模拟与神经网络相结合的方法得到的疲劳寿命预测值和试验值的平均相对误差为6.85%,该方法可以准确地预测SAE9254钢的疲劳寿命。