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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明提供一种基于累积损伤仿真的轴类产品可靠性实时预测方法，首先通过网格非线性自适应技术进行累积损伤仿真分析，其次将仿真的输入输出结果代入长短期记忆神经网络进行训练，然后建立轴类产品所受扭矩载荷的随机过程模型，对扭矩随机过程进行均方积分得到冲量矩，将冲量矩代入神经网络预测磨损量进而对磨损量进行不确定性量化，最后结合广义的应力‑强度干涉模型实时预测轴类产品的可靠度。本发明公开的方法可以有效地提高轴类产品磨损量仿真的精度，同时基于神经网络建立代理模型提高磨损量的预测效率，应用随机过程进行不确定性量化去掉“先验假设”本身引入的主观不确定性，提高轴类产品可靠性预测的准确性和时效性。
主权项：1.一种基于累积损伤仿真的轴类产品可靠性实时预测方法，其特征在于：其步骤如下：1明确轴类产品受到的扭矩载荷和磨损形式，选择相应的磨损失效机理模型，并对机理模型进行修正，以适用于磨损有限元仿真分析；2以轴类产品每转为一个子步，将磨损过程离散为n个子步，利用APDL语言将步骤1修正后的机理模型嵌入到有限元仿真的接触分析中，仿真计算第i个节点在第j个子步磨损循环时的磨损深度增量Δhi,j；3根据第i个节点所处位置计算其磨损方向，结合磨损深度更新磨损后的节点坐标，然后再继续进行下一个子步的仿真计算，直到当前累积磨损量w达到事先设定好的网格单元体积的50％时，利用网格非线性自适应技术完成网格的重新划分，实现对磨损面的几何更新；4每划分一次网格，就会仿真输出一个磨损量w，重复步骤2与3直至计算完成n个子步，将划分k次网格后的磨损量wk累积起来即为轴类产品的总累积磨损量W；5将仿真输入的实测扭矩转化为与时间相关的冲量矩作为输入、总累积磨损量作为输出，结合长短期记忆神经网络构建轴类产品磨损量预测模型；6采用平稳的随机过程对实测扭矩进行不确定性量化，求出实测扭矩随机过程关于时间的均方积分过程，将均方积分过程代入长短期记忆神经网络对磨损量预测结果进行不确定性量化；7结合轴类产品磨损量设计阈值，构建轴类产品磨损可靠度模型。
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权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种基于累积损伤仿真的轴类产品可靠性实时预测方法
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