CN112580235B - 一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法 - Google Patents

Abstract

一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，识别非线性硬化模型的参数值；建立有限元模型；计算细观弱夹杂细观弹塑性循环应力应变响应；修正累积塑性应变增量；添加压损伤修正系数h；针对任意结构危险点的疲劳随机载荷谱反复序列，逐个反复地进行细观弱夹杂应力应变计算，按本发明给出修正损伤演化模型，按随机载荷序列的反复计算出本次反复的损伤增量，并将其累积至前期载荷历程所产生的疲劳损伤量，直至得到结构危险点本次计算载荷谱下的总疲劳损伤量。本发明对高精度计算复杂载荷谱复杂结构的疲劳起裂寿命具有重要的工程应用价值及意义。

Description

一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法

技术领域

本发明涉及金属结构细节疲劳寿命分析领域，具体涉及一种金属高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法。

背景技术

航空器壳体结构属于有限寿命结构，通常全寿命周期为25～30年。受飞行使用中各类交变载荷作用而发生疲劳裂纹问题屡见不鲜，结构疲劳性能的降低严重影响其使用安全。通常服役过程中结构所受的载荷谱多为随机载荷序列或多级载荷块的谱载形式。目前，工程结构的疲劳起裂寿命估算仍广泛采用基于S-N曲线的线性累加方法或简单的非线性方法，由于这类方法存在很强的经验假设及简化处理，对于随机载荷或块谱载荷的结构细节疲劳寿命估算常有数倍的偏差，使难在设计阶段有效掌握结构体细节的长期使用安全特性。

建立高精度疲劳寿命计算模型的两个主要理论方面是合理的材料弹塑性应力应变关系和疲劳损伤演化方程。从均匀化角度出发，可将材料中存在的各种缺陷统一看作细观尺度下典型体积单元内的一个弱夹杂。Eshelby-Kroner的局域化准则给出了宏观尺度下均匀体与细观尺度下弱夹杂之间的应力应变关系，并与弱夹杂的弹塑性本构关系相联系，继而构建微观缺陷在细观尺度下的统一力学表征。在疲劳分析中，细观弱夹杂和宏观均匀体的弹性模量和塑性段应力应变曲线一般假设为是一致的，由低的初始屈曲应力点表征其力学性能的弱化，使得在宏观较低应力载荷作用下高周疲劳弱夹杂内产生了塑性变形。基于上述描述建立的现行损伤演化方程引入的损伤参数较多、表达形式过于复杂，很难形成一致公认的疲劳损伤演化方程。此外，使用的弹塑性硬化模型是线性的，不能很好描述循环应力应变棘轮效应和平均应力松弛效应。

许多学者就上述问题提出了一些理论模型。文献1“Mroz,Z.On GeneralizedKinematic Hardening Rule with Memory of Maximal Prestress.Journal demachanique appliquee.1981,5(3):241-260.”研究了多曲面线性随动强化模型，但很难描述循环加载下塑性变形的过程。此外，文献2“Fish J,Yu Q.Multiscale damage modellingfor composite materials:theory and computational framework[J].Int J NumerMeth Eng,2001,52(1–2):161-91.”建立了双尺度损伤模型，但模型过于复杂致使应用受到限制。工程应用最多的是文献3“Lemaitre J,Desmorat R.Engineering damage mechanics[M].Berlin:Springer,2005.”，其中Lemaitre引入一个因子η，形成了高低周不同形式的疲劳损伤演化方程。Lemaitre方程是一种简化处理方式。工程中广泛使用的硬化模型假定塑性硬化行为是线性的，利用线性随动硬化模型描述塑性硬化应力应变关系，使得高载后的滞回环不能有效反映载荷顺序效应，这将导致循环载荷谱下的疲劳损伤仍然是线性累积，因而预测结果出现偏差。解决上述问题需根据工程实际加载运用非线性硬化模型及考虑载荷顺序效应的损伤模型来预测疲劳寿命。

发明内容

本发明针对工程中预测复杂载荷谱疲劳寿命计算精度偏低的不足，提出了一种金属结构细节高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，工程实用且可明显改善结构危险点的疲劳寿命估算精度。主要步骤包括：

1)将金属材料在恒幅循环加载下的非线性混合硬化模型按M/(1-M)比例分为非线性随动硬化项和各向同性硬化项，并运用循环应力应变试验数据拟合得到非线性硬化模型的塑性硬化增量、指数因子和比例参数；

2)对估算的结构疲劳危险部位进行有限元建模，并根据结构疲劳危险部位的受载情况施加模型边界条件，形成可计算危险点交变应力应变历程的力学计算模型；

3)建立含非线性硬化弹塑性行为特性的细观弱夹杂计算模型，结合步骤2)中得到的危险点的弹性应力应变历程数据，计算危险点处的细观弱夹杂应力应变历程，获得可计及弹性高载对低载的力学影响量；

4)Lemaitre型损伤演化模型中引入指数项q来修正的累积塑性应变增量，利用等寿命原理，将不同循环比不同应力幅值下的高周疲劳载荷等效为同一循环比下的应力幅值，通过固定循环比不同恒幅应力水平下的高周疲劳试验数据，拟合改进的损伤演化模型中的参数，获得模型参数与应力幅值之间的线性关系；

5)在步骤4)的疲劳损伤演化模型中引入压损伤修正系数来表述微缺陷受压作用下的闭合效应，在随机交变载荷序列的疲劳损伤累积计算中，当遇到反复载荷在危险点处的平均应力为负时，则在其损伤增量上乘以小于1的压损伤修正系数，从而计及了压载荷损伤小的物理特性；

6)按随机载荷谱的反复序列，逐个按步骤3)至步骤5)计算本次反复的细观弹塑性应力应变，代入疲劳损伤演化模型计算损伤增量，进而累积至前期载荷历程所产生的疲劳损伤量，得到直至本次疲劳载荷的结构危险点处总的疲劳损伤量，从而结构危险点在随机序列反复作用下的起裂寿命由总损伤量去除损伤门槛值计算得到。

优选地，步骤1)中将金属材料在恒幅循环加载下的非线性混合硬化模型按M/(1-M)比例分为非线性随动硬化项和各向同性硬化项，

对于单轴循环加载，非线性随动硬化的单轴背应力X可表示为：

其中，Q_∞是塑性硬化最大变化量；b是随着塑性应变变化的屈服面尺寸的变化率；M为非线性硬化中随动硬化部分的比例参数，由循环加载中随性硬化的大小决定；

表示等效塑性应变增量，假设t_n时等效塑性应变为

t_n+1时等效塑性应变为

则

由非线性混合硬化模型中的比例M/(1-M)，即混合硬化减去非线性随动项得到各向同性硬化项R：

应用恒幅循环加载疲劳试验的应力和塑性应变数据，并建立含约束非线性最小二乘模型，拟合获得非线性混合硬化模型中的塑性硬化增量、指数因子和比例参数。

优选地，步骤3)中采用双尺度桥联方程计算危险点处的细观弱夹杂应力应变历程，

其中，σ、ε是已知的结构危险点处宏观应力张量和总应变张量，上标μ表示细观尺度下的量，σ_μ、ε_μ、ε_μe和ε_μp是未知的细观应力张量、总应变张量、弹性应变张量和塑性应变张量，f^μ是屈服函数，X^μ是随动强化背应力，R^μ是由于等向强化引起的屈服面半径的增量，D^μe是细观弹性模量，

是细观初始屈服应力，

是细观等效塑性应变，E是弹性模量，ν是泊松比，β＝[2(4-5ν)]/[15(1-ν)]为Eshelby因子，α＝(1-β)/(1+ν)。

优选地，步骤4)中引入指数项q，则修正后的疲劳损伤演化模型的率形式

表示如下：

其中，

上式中，Y^μ称为细观应变能密度释放率，S、s、q是材料常数，A和B是常数，

是细观平均应力，

是细观等效应力，

是循环比R下的宏观等效应力幅值，

是细观累积塑性应变率，

是细观塑性应变率张量。

优选地，步骤4)中未知参数S，s，A和B由固定循环比R下的不同单轴恒幅应力疲劳试验数据拟合得到，数值优化反演拟合算法为：

其中，

为恒幅应力疲劳的理论循环数；

式中，N_f为循环比R下应力幅值为S_a,R的疲劳寿命试验值，S，s，q为损伤演化模型参数，D_c为由静力拉伸试验获得的损伤门槛值，

在前述q线性关系中引入单轴疲劳应力幅值S_a,R，则变为：

q＝B lg S_a,R+A (8)。

优选地，步骤5)中引入一压损伤修正系数h的损伤演化模型表示为：

其中，

为细观尺度下的应力三轴度因子，

和

分别是细观半支循环内最大主应变极小值和极大值。

优选地，步骤6)中总疲劳损伤量D，计算公式如下：

其中，N为疲劳随机载荷谱中载荷的反复次数，上标+表示正向拉载荷反复，-表示负向压载荷反复。

优选地，步骤6)中起裂寿命N_f，表示为式(17)：

本发明的有益效果为：

本发明为一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，适用于复杂工程随机载荷谱的结构危险点疲劳起裂寿命估算。首先，利用细观弱夹杂模型明确量化了高周疲劳材料质点宏观弹性变载对损伤的非线性影响效应，在方法上解决了工程的经验化处理精度低的难题。其次，用标准循环加载试验的应力应变数据识别非线性硬化参数，用于结构危险点处细观弱夹杂的循环应力应变关系；其次，基于Lemaitre损伤演化模型提出了可计及均值效应和微缺陷闭合效应的疲劳损伤非线性演化修正模型，并利用标准常幅疲劳寿命试验获得模型参数；最终用带孔板块谱和随机谱的疲劳试验验证了本发明算法在疲劳寿命估算精度的改进效果。本发明技术对高精度计算复杂载荷谱复杂结构的疲劳起裂寿命具有重要的工程应用价值及意义。

附图说明

图1是一种高精度非线性金属疲劳起裂寿命计算方法流程图；

图2是光滑圆棒疲劳试验件；

图3是带孔板疲劳试验件；

图4是应力比R＝-1下的循环应力应变曲线；

图5是不同应力比下的循环应力应变曲线；

图6是光滑棒材应力比R＝-1的各应力水平下循环滞回环；

其中：5a)是应力比R＝0.3下的循环应力应变曲线；5b)是应力比R＝0.5下的循环应力应变曲线；6a)是S_max＝180MPa下的循环滞回环；6b)是S_max＝200MPa下的循环滞回环；6c)是S_max＝225MPa下的循环滞回环；6d)是S_max＝270MPa下的循环滞回环；6e)是S_max＝315MPa下的循环滞回环；6f)是S_max＝360MPa下的循环滞回环。

具体实施方式

为提高复杂载荷下金属结构细节疲劳寿命计算精度，针对工程中应用的循环线性硬化模型及未考虑载荷顺序作用、均值效应和微缺陷闭合效应的疲劳损伤演化模型计算误差大的缺陷，本发明公开一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，该方法的流程示意图如图1所示。具体方法包括以下步骤：

步骤1：识别非线性硬化模型的参数值。在复杂载荷状态下，后继屈服面表示为：

f(σ-X)-R-σ_Y＝0 (1)

单轴循环加载下，运用比例参数M的非线性随动硬化模型的背应力表示为：

其中，M是随动硬化部分所占比例，参数M应小于0.5以保证循环滞回环的形成；

是等效塑性应变；Q_∞是从初始屈服到失效应力时的塑性硬化增量，取值为硬化应力的最大变化量；b是材料常数，其控制达到循环稳定滞回环的速度。

各向同性硬化项由塑性变形部分总应力增量减去随动硬化项得到：

式中，

表示等效塑性应变增量，假设t_n时等效塑性应变为

t_n+1时等效塑性应变为

则

初始屈服时，式(3)为

即随动硬化项与各向同性硬化项的比例为M/(1-M)，M值随着等效塑性应变累积而发生变化，当随动硬化比例达到增大时稳定滞回环也逐渐形成。

依据硬化规律，在反复加载中弹性段应力值为2(σ_Y+R)，弹性段在反复过程中的变化量即为各向同性硬化量R。选取疲劳试验非线性段的塑性应变与应力值

Y₀＝σ作为试验值拟合随动硬化项中的未知参数。非线性硬化数学模型如式(4)表示：

目标函数为fun＝min∑(Y-Y₀)²，运用Matlab软件编写Fmincon函数优化算法拟合模型中非线性随动项的背应力量的参数Q_∞、b、M。

步骤2:建立有限元模型。对含疲劳危险点的具体结构进行有限元建模，本发明中建立与光滑圆棒试验件(几何形状见实施例图2)同尺寸、同材料的有限元模型，根据结构危险点处的受载情况施加模型边界条件和周期载荷，形成可计算危险点交变应力应变历程的力学计算模型。

步骤3：计算细观弱夹杂细观弹塑性循环应力应变响应。对于细观弱夹杂，提取前述的获得的结构危险点处弹性应力应变历程作为输入，考虑材料非线性硬化参数，用式(5)所示的双尺度桥联方程计算细观弱夹杂应力应变历程。

运用结构危险点的宏观应力和塑性应变，将式(5)通过弹性预测和塑性校正两步迭代计算得到细观应力和塑性应变。

步骤4：修正累积塑性应变增量。由于实际计算过程中复杂随机加载滞回环与相同幅值常幅稳定滞回环常常不同，需在Lemaitre疲劳损伤演化方程的累积塑性应变项中引入一指数项q进行修正。修正后疲劳损伤演化模型的率形式如下：

其中，

未知参数S，s，A，B是由循环比R下的不同单轴应力疲劳试验数据拟合得到。本发明给出的数值优化反演拟合算法为：

其中，

为恒幅应力疲劳的理论循环数；

对于单轴加载，q与应力幅值的线性关系变为如下的表示形式：

q＝B lg S_a,R+A (8)

S_a,R为应力幅值，是基于某一确定的应力比下取得的。工程试验中通常取应力比R＝-1，则通过数组R＝-1下的疲劳试验数据拟合得到系数。

对于任意不同应力均值和幅值的加载，需考虑均值效应的影响，首先通过等寿命曲线将实际加载转换成应力比R＝-1下的应力幅值，再利用式(8)计算q。选用如式(9)所示Goodman直线方程：

由上式推导得到某一应力比R下的应力幅值S_a,R：

其中，σ_f表示一个完整循环对应的疲劳极限强度，σ_b为拉伸强度极限，S_a0和R₀分别为实际加载的应力幅值和应力比。

特别地，对于对称加载即R＝-1情况，可得：

步骤5：添加压损伤修正系数h。Lemaitre通过引入一个压损伤修正系数h来描述微缺陷受压作用下的闭合效应，材料受压时含有系数h的有效应力张量

由式(12)表示：

上式中系数h取值分为以下几类：

1)h＝0，表示微缺陷完全闭合，此时

2)0<h<1，表示微缺陷部分闭合，材料受压时产生损伤的变小。

3)h＝1，表示没有微缺陷闭合，此时拉压的有效应力表达式相同；

则疲劳损伤演化方程应变为式(13)的形式：

设S为杆名义截面积，考虑损伤影响，受拉时的有效承截面积变为S(1-D)，弹性模量变为E_T＝E(1-D)；受压时有效承截面积为S(1-hD)，弹性模量变为E_C＝E(1-hD)，并通过对材料的瞬时拉、压弹性模量进行试验测量，并根据下式计算h，对于大部分金属材料，通常取h＝0.2。

对于复杂应力状态下材料是否处于压缩状态，还没有形成统一的判据。已有研究提出利用静水应力σ_m的正负来判断材料一点处的拉压状态，这种判断方式对于拉-拉载荷是有效的，但对拉-压疲劳载荷尤其当静水应力σ_m仅为一个很小的负值时，应力三轴度因子R_v取值最小，此时在σ_m＝0附近的对应的疲劳损伤累积却是最严重的，得到的结果很不合理。本发明采用杨锋平研究的观点，从变形的角度判断，即以应变的正负代替应力正负作为划分压缩效应出现的判据。具体做法为将最大主应变符号作为拉压分界线，正值表示受拉，负值表示受压。则疲劳损伤演化方程的率形式变成式(15)的形式：

其中，

是细观半支循环内最大主应变极小值；

是细观半支循环内最大主应变极大值。

步骤6：针对任意结构危险点的疲劳随机载荷谱反复序列，逐个反复地进行细观弱夹杂应力应变计算，按本发明给出修正损伤演化模型，按随机载荷序列的反复计算出本次反复的损伤增量ΔD，并将其累积至前期载荷历程所产生的疲劳损伤量，直至得到结构危险点本次计算载荷谱下的总疲劳损伤量D，如式(16)所示。

上式得到的本次随机序列总损伤量D去除损伤门槛值D_c，即可得到该危险点在该随机序列反复作用下的起裂寿命N_f，示为式(17)：

本发明中的疲劳寿命计算通过Abaqus有限元和Fortran编程实现，其中包括计算应力应变曲线以及疲劳损伤累积计算，作为后处理器来计算每个循环内累积的损伤并预测疲劳寿命。下面将针对具体疲劳试验数据，结合附图和实施例对本发明的实施步骤及技术效果做进一步说明。

实施例

选用航空结构中常用铝合金2024-T3材料的两类结构件为例说明本发明方法的有效性。设计如图2所示光滑圆棒常幅谱疲劳试验，如图3所示带孔板作为典型细节结构进行多级块谱和随机谱下的疲劳试验。

步骤一：由常幅谱循环疲劳试验数据拟合得到应力比R₀＝-1循环载荷作用下参数。材料常数E、ν通过材料静力拉伸试验或直接查相关手册获取，对于铝合金2024-T3，弹性模量E＝72000MPa，泊松比v＝0.33；拟合得到非线性硬化模型的参数：细观初始屈服应力σ₀为20MPa，Q_∞为70MPa，b为200，M为0.45，图4所示为R₀＝-1下的循环应力应变曲线。

步骤二：对含疲劳危险点的圆棒结构进行有限元建模，按危险点的弹性历程数据计算危险点处的细观弹塑性循环应力应变响应历程，得到如图5所示的结构危险点处不同应力比下的弹塑性响应曲线，可以看出当应力比R＝0.5时，仍会产生稳定的应力应变滞回环。

步骤三：通过光滑圆棒常幅疲劳试验及优化反演得到损伤演化模型中的参数S、s和q；验证不同应力比、不同应力幅值加载条件下本发明损伤演化模型的适用性。

对于常幅谱试验R＝-1的6组应力水平，计算获得如图6所示的应力应变滞回环。由图6可知，应力应变滞回环在2～3个循环后逐渐达到稳定，提取稳定滞回环上应力应变数据用于拟合损伤演化模型参数，结果如表1所示。

表1各应力水平下模型参数优化反演结果

由表1可知，各应力水平下S和s变化不明显。以均值作为其参数值，而q随应力水平变化，按步骤4中式(8)拟合q与应力幅值的关系，结果如表2所示。线性相关系数R接近1，说明指数项q与应力幅值线性相关性好。

表2指数q与对数应力幅值拟合系数

步骤四：通过带孔板试验，检验运用光滑圆棒常幅谱疲劳试验得到的损伤参量S、s和q对典型细节结构复杂应力状态的适用性；验证带孔板多级块谱和复杂随机谱试验对本发明提出的疲劳损伤演化模型的有效性；验证本发明的损伤演化模型量化高载对低载抑制作用的正确性。

对带孔板进行有限元计算获得危险点宏观应力应变峰谷值序列，作为疲劳损伤计算程序的输入。带孔板试验载荷谱包括高-低两级谱、多级对称块谱和某飞机典型飞行状态实测复杂随机谱。高低两级谱各级应力及循环数如表3所示；多级块谱各级应力及循环数如表4和表5所示；随机谱经过如表6所示，其中1-7行为峰值，8-11行为谷值，通过有限元对带孔板进行单轴拉伸试验，得到弹性范围内孔边应力集中系数为2.4059，由静力拉伸试验可知铝合金2024-T3屈服应力约为365MPa，本发明设计第3级峰值时孔边应力为360MPa，则名义应力为149.63MPa，因此1-2级峰值时孔边都将进入塑性，3-7级峰值和所有谷值时孔边仍在弹性范围内，各级峰谷值下的名义应力如表6所示。

表3带孔板试验高低两级块谱

表4带孔板试验多级块谱1

表5带孔板试验多级块谱2

表6带孔板试验随机谱

带孔板试件在高-低两级加载谱和多级块谱下的疲劳试验寿命均值和标准差分别由表7和表8所示。分析表中数据可以得出块谱加载下总的疲劳寿命不仅与应力水平高低有关，还取决于每个谱块中不同应力水平循环占比，对比块谱1与块谱2，高、中、低三级应力水平均相同，块谱1及块谱2每个谱块中高载循环数占比分别为0.0085及0.0023，导致块谱2疲劳寿命均值是块谱1的3.44倍，块谱2下试件达到疲劳破坏需要经历的谱块更多，寿命更长。造成这种结果的主要原因为高载(S_a＝130MPa)对低载(S_a＝53.4MPa及S_a＝40MPa)损伤的强烈抑制效应，使得后续低载几乎不造成损伤累积。带孔板试样在随机谱下的试验疲劳寿命均值和标准差如表9所示。

表7带孔板高低两级加载谱试验结果

表8带孔板多级块谱疲劳试验结果

表9带孔板随机谱疲劳试验结果

步骤五：对比本发明损伤演化模型预测的各载荷谱下疲劳寿命结果与试验寿命结果。

从表10看出，本发明损伤模型预测的寿命最大相对误差为-21.88％，在工程可接受范围内，说明本发明的损伤演化模型能够有效量化载荷顺序效应对疲劳寿命的影响。另外需要注意的是本发明模型预测的寿命均值比试验寿命均值小，说明预测结果略偏保守，工程应用有效。

表10多级和随机谱下本发明模型与试验寿命结果对比

Claims (8)

1.一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)将金属材料在恒幅循环加载下的非线性混合硬化模型按M/(1-M)比例分为非线性随动硬化项和各向同性硬化项，并运用循环应力应变试验数据拟合得到非线性硬化模型的塑性硬化增量、指数因子和比例参数；

2)对估算的结构疲劳危险部位进行有限元建模，并根据结构疲劳危险部位的受载情况施加模型边界条件，形成可计算危险点交变应力应变历程的力学计算模型；

3)建立含非线性硬化弹塑性行为特性的细观弱夹杂计算模型，结合步骤2)中得到的危险点的弹性应力应变历程数据，计算危险点处的细观弱夹杂应力应变历程，获得可计及弹性高载对低载的力学影响量；

4)Lemaitre型损伤演化模型中引入指数项q来修正的累积塑性应变增量，利用等寿命原理，将不同循环比不同应力幅值下的高周疲劳载荷等效为同一循环比下的应力幅值，通过固定循环比不同恒幅应力水平下的高周疲劳试验数据，拟合改进的损伤演化模型中的参数，获得模型参数与应力幅值之间的线性关系；

5)在步骤4)的疲劳损伤演化模型中引入压损伤修正系数来表述微缺陷受压作用下的闭合效应，在随机交变载荷序列的疲劳损伤累积计算中，当遇到反复载荷在危险点处的平均应力为负时，则在其损伤增量上乘以小于1的压损伤修正系数，从而计及了压载荷损伤小的物理特性；

6)按随机载荷谱的反复序列，逐个按步骤3)至步骤5)计算本次反复的细观弹塑性应力应变，代入疲劳损伤演化模型计算损伤增量，进而累积至前期载荷历程所产生的疲劳损伤量，得到直至本次疲劳载荷的结构危险点处总的疲劳损伤量，从而结构危险点在随机序列反复作用下的起裂寿命由总损伤量去除损伤门槛值计算得到。

2.根据权利要求1所述的一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，其特征在于，步骤1)中将金属材料在恒幅循环加载下的非线性混合硬化模型按M/(1-M)比例分为非线性随动硬化项和各向同性硬化项，

对于单轴循环加载，非线性随动硬化的单轴背应力X可表示为：

其中，Q_∞是塑性硬化最大变化量；b是随着塑性应变变化的屈服面尺寸的变化率；M为非线性硬化中随动硬化部分的比例参数，由循环加载中随性硬化的大小决定；

表示等效塑性应变增量，假设t_n时等效塑性应变为

t_n+1时等效塑性应变为

则

由非线性混合硬化模型中的比例M/(1-M)，即混合硬化减去非线性随动项得到各向同性硬化项R：

应用恒幅循环加载疲劳试验的应力和塑性应变数据，并建立含约束非线性最小二乘模型，拟合获得非线性混合硬化模型中的塑性硬化增量、指数因子和比例参数。

3.根据权利要求1所述的一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，其特征在于，步骤3)中采用双尺度桥联方程计算危险点处的细观弱夹杂应力应变历程，

其中，σ、ε是已知的结构危险点处宏观应力张量和总应变张量，上标μ表示细观尺度下的量，σ^μ、ε^μ、ε^μe和ε^μp是未知的细观应力张量、总应变张量、弹性应变张量和塑性应变张量，f^μ是屈服函数，X^μ是随动强化背应力，R^μ是由于等向强化引起的屈服面半径的增量，D^μe是细观弹性模量，

是细观初始屈服应力，

是细观等效塑性应变，E是弹性模量，v是泊松比，β＝[2(4-5v)]/[15(1-v)]为Eshelby因子，α＝(1-β)/(1+v)。

4.根据权利要求1所述的一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，其特征在于，步骤4)中引入指数项q，则修正后的疲劳损伤演化模型的率形式

表示如下：

其中，

上式中，Y^μ称为细观应变能密度释放率，S、s、q是损伤演化模型中的参数，其为材料常数，A和B是常数，

是细观平均应力，

是细观等效应力，

是循环比R下的宏观等效应力幅值，

是细观累积塑性应变率，

是细观塑性应变率张量，E是弹性模量，D是疲劳损伤量，v是泊松比。

5.根据权利要求4所述的一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，其特征在于，步骤4)中未知参数S，s，A和B由固定循环比R下的不同单轴恒幅应力疲劳试验数据拟合得到，数值优化反演拟合算法为：

其中，

为恒幅应力疲劳的理论循环数；

式中，N_f为循环比R下应力幅值为S_a，R的疲劳寿命试验值，S，s，q为损伤演化模型参数，D_c为由静力拉伸试验获得的损伤门槛值，

在前述q线性关系中引入单轴疲劳应力幅值S_a，R，则变为：

q＝B lg S_a，R+A (8)。

6.根据权利要求1所述的一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，其特征在于，步骤5)中引入一压损伤修正系数h的损伤演化模型表示为：

其中，

为细观尺度下的应力三轴度因子，

和

分别是细观半支循环内最大主应变极小值和极大值，E是弹性模量，S、s、q是材料常数，D是疲劳损伤量，

是疲劳损伤率，

是细观等效应力，E是弹性模量，

是细观累积塑性应变率。

7.根据权利要求1所述的一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，其特征在于，步骤6)中总疲劳损伤量D，计算公式如下：

其中，N为疲劳随机载荷谱中载荷的反复次数，上标+表示正向拉载荷反复，-表示负向压载荷反复。

8.根据权利要求1所述的一种金属结构高周疲劳起裂寿命的非线性估算方法，其特征在于，步骤6)中起裂寿命N_f，表示为式(17)：

式中，D是疲劳损伤量，D_c是损伤门槛值。

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