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1、目的：当接触表面产生变换的切向载荷时，预测其寿命材料：AI4C理论方法：ANN数据集：NOWELL实验数据：研究目的：接触面尺寸影响利用赫兹接触，改变压力P与R,保持P/R恒定即可在保持峰压不变下（应力不变），改变接触面大小。Szlowinski和Farris的重复实验数据特征选择（输入参数）：接触尺寸、峰压、拉伸应力、切向力比结果：在多次调整优化学习率0.5与动量参数h.5后给出训练结果:O.a最终结果：低寿命不准确，误差为实验值45%(SajAVJosUq=-W-Wn高寿命与低寿命中间结果较差。问题：.本篇论文存在较多问题，也可以看出在该方面理论与相关应用均不完善1 .数据集，数据集样本数
2、极少，且后重复数据均低于前测量数据？（材料略有差异？）2,微动疲劳理论本身也未完善，究竟有多少参数存在影响？本文仅选取了4个参数（数据集作者主要探讨的参数），但相关文献使用了50个变量来表征微动疲劳问题，复杂性较大，具体实验困难。3,由于部分实验数据点实验周期超过10八7,即认为无限寿命，而ANN需要一个确切的输入数据，那么输入多少？很明显对后续拟合也产生了较大影响。个人思考：2 .在应用ANN时可以使用相应的优化算法，没必要手动调整相关参数。3 .是否可以先分类无限寿命类和低寿命类？再对低寿命类使用ANN预测寿命（还是数据太少啊.所有数据样本加一起才73个点）4 .Emmm00O感觉这个问题首先应该完善实验没有足够的完善的实验数据支撑还是难以说明其中问题。参考文献AmachinelearningapproachtothepredictionoffrettingfatiguelifeAuthorlinksopenoverlaypaelD.NowelP.W.Nowellb
