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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种基于贝叶斯网络的轮盘孔边多层级寿命模型校准方法，包括1通过引入误差项建立标准件层级的校准模型；2通过等式变换并引入误差项建立模拟件层级的校准模型；3开展标准件和模拟件的低周疲劳试验，获取校准模型的输入和输出的试验值；4计算多层级模型参数的后验分布，利用蒙特卡洛‑马尔科夫链方法确定后验分布的样本点后拟合模型参数表达式。本发明提供的一种能够结合标准件和模拟件试验数据的轮盘孔边低周疲劳寿命模型校准方法，用以准确预测螺栓孔等部位低周疲劳概率寿命，服务与支撑航空发动机寿命预测技术。
主权项：1.一种基于贝叶斯网络的轮盘孔边多层级寿命模型校准方法，其特征在于，包括如下步骤：1建立标准件层级的校准模型：以SWT寿命模型为确定性的低周疲劳寿命模型，通过引入误差项建立标准件层级的校准模型，所述校准模型包括弹性部分和塑性部分，所述SWT寿命模型为Smith-Watson-Topper模型；2建立模拟件层级的校准模型：以基于SWT寿命模型参数的临界距离法作为模拟件确定性的低周疲劳寿命模型；设计孔部位模拟件使得模拟件的最大应力和应力梯度与真实结构的一致，开展不同名义应力σNS下模拟件的有限元分析，利用指数函数拟合不同名义应力σNS下所述SWT寿命模型参数和孔边距离r的对应关系，并利用线性函数拟合该指数函数的系数与名义应力σNS的关系，通过等式变换并引入误差项建立模拟件层级的校准模型；3开展所述标准件和模拟件的低周疲劳试验：分别开展所述标准件和模拟件试验，获取所述标准件层级的校准模型和所述模拟件层级的校准模型的输入和输出；4计算多层级模型参数的后验分布：利用贝叶斯网络模型结合所述步骤1和2的校准模型建立多层级模型参数的联合分布，得到模型参数校准的后验分布，利用蒙特卡洛-马尔科夫链方法基于所述步骤3的校准模型的输入和输出数据确定后验分布的样本点，利用正态分布或对数正态分布拟合模型参数的具体表达式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于贝叶斯网络的轮盘孔边多层级寿命模型校准方法
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