一种基于集成贝叶斯算法的生成对抗网络的腐蚀材料疲劳寿命预测方法

本发明涉及基于集成贝叶斯算法的生成对抗网络的腐蚀材料疲劳寿命预测方法，步骤为：采集材料环境腐蚀实验数据，通过贝叶斯迭代模型填补腐蚀缺陷特征缺失值；采用动态分箱SMOTE技术自适应解决样本不平衡问题；构建集成生成对抗网络模型，生成器以缺陷特征和噪声拼接作为输入来生成包含疲劳寿命的合成数据，判别器通过对抗训练鉴别数据真伪，通过动态衰减复合损失函数来优化网络参数；以训练完成后生成器预测疲劳寿命，输入环境工况参数，由生成器输出疲劳寿命预测值。本发明比单一神经网络模型精度更高预测性能，疲劳寿命预测值均处于两倍误差带内，解决了传统模型在数据缺失、样本不平衡和复杂非线性关系下疲劳寿命预测精度问题。