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申请/专利权人：东风汽车集团股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于大数据的底盘承载件可靠度确定方法，包括步骤：1获取车辆底盘承载件动长周期动应力数据，并通过雨流计数得到i级动应力谱幅值；2利用群智能算法对每一天的实测数据幅值谱进行参数拟合，得到幅值谱分布参数估计值，进一步计算得到承载件累积损期望和方差；3将实测数据均分为有限个里程区间，将同一里程区间内所含多天数据视为一个多级加载过程，利用非线性损伤转换模型，得到每一个里程区间的等效损伤统计量；4将承载件全生命周期损伤累积视为一个维纳随机过程，以各里程区间等效损伤统计量为观测值，采用蒙特卡洛‑马尔卡夫连方法得到未知参数的概率分布及估计值，进一步得到基于实测大数据的承载件全生命周期的可靠性随里程的变化规律。本发明通过载荷等效转换以及将累积损伤增量服从维纳随机过程，提高了可靠度的计算准确度。

主权项：1.一种底盘承载件可靠度确定方法，其特征在于，包括如下步骤：1获取车辆底盘承载件动应力长周期实测数据并转化为应力谱，对每一天的应力-时间历程数据，通过雨流计数法对应力幅值进行处理，得到多级谱；2假设每一天实测动应力数据幅值服从威布尔分布，利用群智能算法对分布参数进行估计，进而得到一天的累积损伤的期望及方差；3将实测数据等分为多个间隔里程，一个间隔里程内包含多天的实测数据，引入强度退化模型，将一个间隔里程内的数据视为多级加载左右，计算得到每个间隔里程的等效损伤的统计量；4将承载件全寿命周期的损伤累积视为具有随机效应的Wiener过程，以各间隔里程的损伤值为观测量，采用MCMC方法求得Wiener过程的未知参数的概率分布及估计值，从而得到基于实测动应力数据的全生命周期可靠性随时间里程的变化规律；步骤2中，假设每一天内的动应力幅值服从威布尔分布，所述威布尔分布参数的拟合方法包括，当均方根误差取最小时，威布尔分布参数的拟合结果最优，所述均方根误差RMES为 其中，FWxi为威布尔分布的累积分布频率；Fxi为基于应力谱的实际累积频率；威布尔分布函数Fx为 式中，a为威布尔分布的尺度参数，b为威布尔分布的形状参数，威布尔分布参数包括尺寸参数和形状参数，x＝{x1,x2…xi}为i级应力幅值；所述一天累积损伤的期望μDn为：μDn＝E∑Di＝∑ni·EDi所述累积损伤的方差σ2Dn为：σ2Dn＝D∑Di＝∑ni·DDi式中，Dn为i级载荷的累积损伤，Di为第i级载荷的单位损伤，EDi为第i级载荷的累积损伤的期望，DDi为第i级载荷的累积损伤的方差，n为一天数据经雨流计数后的应力循环次数，ni为利用威布尔分布反推的第i级载荷对应的循环次数，即将一天的累积损伤转换为雨流循环次数的函数；步骤3中，将实测数据均分为多个里程区间，每个里程区间包含多天的数据，将同一里程区间内所含多天载荷作用过程视为多级加载过程；相邻两天的单位损伤转换计算公式如下： 式中σj为该里程区间内第j天的应力幅值的均值，即Nj为应力幅值σj对应的疲劳寿命，即材料的疲劳寿命，通过材料的S-N曲线得到；根据步骤3计算得到第j天的累积损伤的期望和方差，进而得到该间隔里程的累积损伤值，从而得到有限个等间隔里程的损伤集合，记作DW＝{Dw1，Dw2，...，Dwm}，m为均分的间隔里程的数量，Dwm为第m个间隔里程的累积损伤值；总计得到m个观测样本，令第k个样本在tn-1时刻至tn的时间增量为Δtkj，累积损伤增量为ΔDwkn＝Dwkn-Dwkn-1，损伤增量服从Wiener过程，即损伤增量服从正态分布，ΔDw～NμΔt,σ2Δt。

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