人工神经网络与失效评定图在压力容器安全评定中的应用是当前工程安全领域的重要研究方向。压力容器作为工业生产中的关键设备，其安全性直接关系到人员生命和财产安全。传统的安全评定方法往往依赖经验公式和简化假设，难以全面反映复杂工况下的真实失效行为。人工神经网络凭借其强大的非线性映射能力和自学习特性，能够从大量历史数据中挖掘潜在规律，实现对压力容器失效模式的智能识别与预测。失效评定图（FAD）作为一种成熟的断裂力学工具，通过建立载荷比与断裂韧度的关系曲线，为结构完整性评估提供直观判据。将人工神经网络与失效评定图相结合，既能发挥神经网络在数据处理和模式识别方面的优势，又能保留FAD方法在工程适用性上的可靠性，从而形成更精准、高效的压力容器安全评定体系。这种融合方法为复杂载荷环境下压力容器的寿命预测、风险分级和维修决策提供了新的技术途径，对提升特种设备安全管理水平具有重要意义。