[发明专利]一种喷涂层接触疲劳寿命预测方法及装置

说明书

本发明实施例公开了一种喷涂层接触疲劳寿命预测方法及装置。方法包括：S1、获取多组样本数据，所述多组样本数据为以涂层厚度和工况参数为变量，对多个喷涂有涂层的试验基体进行接触疲劳试验获取的；S2、按照预设划分规则，将所述多组样本数据划分为训练集和测试集；S3、采用支持向量机原理，根据所述训练集构建预测模型；S4、根据所述预测模型对待预测的喷涂层进行寿命预测，获取所述待预测的喷涂层的预测寿命。本发明实施例基于多个影响喷涂层接触疲劳的因素，结合支持向量机构建寿命预测模型，并基于预测模型预测喷涂层的接触疲劳寿命，与现有技术相比，具有预测精度高的优点。

技术领域

本发明实施例涉及热喷涂技术领域，具体涉及一种喷涂层接触疲劳寿命预测方法及装置。

背景技术

热喷涂技术是再制造工程中，用于解决如轴类、齿轮等旋转部件由于一些表面损伤而提前报废，导致材料剩余寿命极大浪费而造成的经济损失的一项重要的表面处理技术。

一些用于提高旋转部件表面耐磨性能的热喷涂层，如AT40涂层在工程应用中不可避免地受到了接触应力的作用，为了确保再制造零部件在服役中的安全性，对涂层接触疲劳失效的研究已成为再制造工程中的重要且有意义的工作，对涂层接触疲劳寿命的预测亦成为了热点和难点问题。

在实现本发明实施例的过程中，发明人发现统计学方法中，Weibull模型、统计回归模型等已在涂层的接触疲劳寿命预测中有了突出表现。然而，受喷涂工艺的影响，及使用工况日趋多变、苛刻下，涂层的接触疲劳寿命数据呈现高维、混杂的趋势，这类数据的小样本特性日益突出，使得统计学方法的应用出现错误的可能性增大。

发明内容

本发明实施例的一个目的是解决现有技术预测精度低的问题。

本发明实施例提出了一种喷涂层接触疲劳寿命预测方法，包括：

S1、获取多组样本数据，所述多组样本数据为以涂层厚度和工况参数为变量，对多个喷涂有喷涂层的试验基体进行接触疲劳试验获取的；

S2、按照预设划分规则，将所述多组样本数据划分为训练集和测试集；

S3、采用支持向量机原理，根据所述训练集构建预测模型；

S4、根据所述预测模型对待预测的喷涂层进行寿命预测，获取所述待预测的喷涂层的预测寿命。

可选的，所述样本数据包括试验基体的试验寿命；

相应地，在步骤S2之前，步骤S1之后，所述方法还包括：

对各组样本数据中的试验寿命进行正态化处理；

判断各组样本数据中的试验寿命的正态分布是否满足预设条件；若是，则执行所述步骤S2；若否，则执行所述步骤S1。

可选的，所述步骤S2包括：

根据接触应力、转速、滑差率和涂层厚度四个可控制因素，从所述多组样本数据中筛选出初始训练集；

采用黄金分割法，结合所述初始训练集中元素个数，确定所述训练集中包含的样本数据个数的范围；

对于每一训练集，获取每一训练集中训练样本的信息熵，每一训练集包含样本数据的个数不同；

将信息熵最小的训练集中所包含的数据个数作为所述训练集中包含样本数据的最优个数；

将除去所述训练集之后的多组样本数据作为所述测试集。

可选的，所述样本数据还包括：试验基体的转速、滑差率和接触应力；

相应地，所述步骤S3包括：