传统的机械设计方法基于简单的理论公式，并通过经验系数进行调整，以适应特定情况。例如，杆常被视为梁，其最大临界应力通过将所谓的“名义应力”(使用理论公式计算得出)乘以“理论应力集中系数”来确定。该系数取决于缺口的严重程度以及几何细节引起的应力集中程度。在常见情况下，该系数可以从表格或教科书中查找，但对于新的或独特的设计，若实验成本过高，则需要通过实验或类似情况的适应性调整来确定。

随着有限元素分析(FEA)的发展，这一方法发生了变革。有限元素方法能够在不进行复杂实验的情况下精确计算应力，使得设计方法更加精细，并逐步从依赖简化公式转向基于分析的设计方式。然而，即使使用有限元素分析，材料通常仍被视为均质、连续且无缺陷的。除了缺口效应，在疲劳设计方面，传统方法仍然高度依赖经验系数，例如表面系数、尺寸系数和疲劳缺口敏感性系数，这些系数用于考虑复杂现象对材料和组件疲劳行为的影响。尽管如此，现有计算方法仍然假设材料是完美、连续的。

然而，真实材料存在缺陷，其影响取决于缺陷的尺寸、形状、服役条件、环境以及材料的敏感性。例如，表面缺陷、夹杂物和空洞可能会显著降低疲劳强度，因为它们可作为预先存在的裂纹，并成为裂纹扩展的起始点。随着服役时间的增加，这些缺陷的重要性也逐渐上升，因为其他失效机制通常仅在更高的应力水平下才会起作用。对于表面硬化材料而言，这一点尤为明显，因为表面可能不再是最关键的区域。

开发能够考虑这些缺陷的设计方法极具挑战性，必须建立在断裂力学的基础上。断裂力学研究缺陷如何扩展，而“缺陷容忍设计”方法正是基于此原理来预测缺陷是否会构成风险。应用该方法需要对缺陷的分布(包括其尺寸和频率)进行深入的统计分析，但目前该方法已成功应用于汽车工业等领域，例如弹簧和轴承等零部件的设计已充分考虑到材料缺陷的影响。

那么，在这一背景下，抛喷丸强化处理的作用是什么？尽管材料存在缺陷，抛喷丸处理仍能显著提高疲劳强度。由于缺陷会充当预先存在的裂纹，因此抛喷丸处理产生的残余应力可以有效抑制裂纹扩展。尤其是在存在表面缺陷的情况下，这一效果尤为显著。研究表明，在已知缺陷尺寸的零件上，抛喷丸处理可将疲劳极限提高50%以上。例如，在旋转弯曲疲劳试验中，针对采用气体渗氮处理并通过电火花放电控制制造表面缺陷的钢材，抛喷丸处理后的疲劳极限提高了一倍。类似的结论也可通过适当的实验验证得出。

然而，在工业4.0时代，借助数字化转型所提供的工具，我们可以实现更进一步的优化。事实上，抛喷丸处理的最优参数选择并非易事，其受多种因素影响，例如应力状态、缺陷率及其尺寸的统计分析、材料特性等。那么，为什么不开发一个机器学习工具，使其能够针对每种特定情况确定最优的抛喷丸处理参数呢？

用于训练的数据量应该是充足的，因此数据获取不应成为问题。一旦构建了该工具，它就可以应用于众多不同的案例分析，从而优化抛喷丸参数的选择，并缩短抛喷丸处理的设计和应用时间。