近日，第三届全国海洋工程及船舶材料技术交流会在哈尔滨召开。我院能源装备智能焊接技术研究中心受邀参会，付超副教授代表中心作题为《基于机器学习的海洋工程用316L不锈钢疲劳寿命预测模型研究》的邀请报告。

报告面向海洋工程用316L不锈钢在振动载荷、材料缺陷和表面状态等多因素耦合作用下的疲劳失效问题，基于公开多源疲劳数据库和缺陷增强数据，构建了应变寿命、应力寿命和缺陷增强应力寿命三类数据库，形成M1—M4递进式机器学习模型。研究通过跨数据集分组验证、Basquin本地校准和缺陷特征增强，分析了不同疲劳寿命模型的泛化边界，识别了缺陷尺寸、表面粗糙度、硬度、孔隙率和残余应力等局部损伤变量对寿命预测的重要作用，为海洋工程及能源装备316L不锈钢疲劳风险排序、主控因素识别、局部S-N曲线校准和缺陷敏感工况筛查提供了数据驱动方法，展示了研究中心在能源装备材料失效分析、局部损伤表征和人工智能辅助寿命评估方面的交叉研究基础。

本次会议于7月18日至20日举行，吸引了来自中国船舶集团、中国科学院系统、重点高校及海工装备制造企业的近300位专家学者参会。与会人员围绕船舶及海工装备设计制造、高性能钢与钛合金应用、复合材料研发、腐蚀防护技术及焊接增材制造等方向展开深入交流。此次参会，能源装备智能焊接技术研究中心进一步提升了在海洋工程及船舶材料领域的学术影响力，拓展了与高校、科研院所和行业企业的合作网络。下一步，中心将立足黄河三角洲海洋装备制造与近海工程设施安全服役的实际需求，持续深化海洋工程材料疲劳失效、智能焊接及服役可靠性研究，为区域海洋装备产业的技术升级提供有力支撑。

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