钛合金因其优异的综合性能被广泛用于航空紧固件，但其室温成形性差，在螺纹滚压成形过程中易产生裂纹等缺陷。针对这一问题，本文提出了一种基于机器学习辅助的多尺度损伤模型。研究通过耦合改进的GTN模型和内聚力模型，结合差分进化算法进行参数反演，并将图像识别重构的微观组织嵌入有限元模型，系统分析了双相钛合金在螺纹滚压过程中的损伤演化规律。结果表明，该模型能精准复现材料的宏观力学响应与微观裂纹扩展。研究揭示了损伤主要集中于牙根区域，且微裂纹萌生于α/β相界面，为钛合金塑性加工中的损伤预测与控制提供了理论框架。
图1：研究工作流程图
图2：微观损伤机理图
图3：螺纹滚压损伤预测结果
图4：EBSD晶体学分析
模型有效性：所构建的改进GTN-CZM耦合多尺度损伤模型，通过引入相体积分数和断裂模式修正项，能够准确预测双相钛合金在螺纹滚压中的宏观力学响应和微观裂纹扩展路径。
参数反演可靠性：基于差分进化算法的参数反演框架表现出优异的鲁棒性和泛化能力。关键参数变异系数小于1%，5折交叉验证误差增量仅为3.29%，为复杂损伤模型提供了可靠的参数标定方法。
损伤机理与工艺指导：螺纹滚压过程中，损伤主要发生在牙根区域。这是由于几何应力集中与不利晶体取向（如基面滑移困难）共同作用，导致该区域位错密度激增，进而诱发α/β相界面萌生微裂纹。应变速率会显著影响损伤程度，速率越高裂纹扩展越快。而牙侧和牙顶区域因双相协同变形机制而保持完整。该发现为优化工艺参数、控制缺陷提供了直接的理论依据。
引用格式：
Song X, Han N, Qi H P, et al. Study on the damage mechanism of titanium alloy threads during roll forming based on a machine learning-assisted multi-scale damage model[J]. International Journal of Solids and Structures, 2026, 328: 113830.
原文链接：
https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0020768326000028
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