[发明专利]基于敏感性定向修正的拨穗机寿命影响程度分析方法在审
| 申请号: | 202111251116.9 | 申请日: | 2021-10-26 |
| 公开(公告)号: | CN113971357A | 公开(公告)日: | 2022-01-25 |
| 发明(设计)人: | 朱林;邱建春;邢本傲;杨一鸣 | 申请(专利权)人: | 扬州大学 |
| 主分类号: | G06F30/23 | 分类号: | G06F30/23;G06F111/04;G06F119/02;G06F119/14 |
| 代理公司: | 南京苏高专利商标事务所(普通合伙) 32204 | 代理人: | 柏尚春 |
| 地址: | 225009 *** | 国省代码: | 江苏;32 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 基于 敏感性 定向 修正 拨穗机 寿命 影响 程度 分析 方法 | ||
1.一种基于敏感性定向修正的拨穗机寿命影响程度分析方法,其特征在于:包括如下步骤:
S1拨穗机寿命影响因素的确定:
根据拨穗机的工作原理,其主要包括驱动小车、电动伸缩杆、摆杆装置和摆动绳等结构,据此确定影响拨穗机寿命的三个主要工作参数,分别是参数x1:驱动小车前进速度v,参数x2:摆杆装置转动速度ω和参数x3:电动伸缩杆的伸缩量Δl,这里选取不同前进速度水平,对其进行标号为i,vi为第i个水平的前进速度,i=1,2,...,N,N为前进速度的水平总数;选取不同转动速度水平,对其进行标号为j,ωj为第j个水平的摆杆转动速度,j=1,2,...,M,M为摆杆转动速度的水平总数;选取不同电动伸缩杆的伸缩量水平,对其进行标号为s,Δls为第s个水平的电动伸缩杆的伸缩量,s=1,2,...,P,P为电动伸缩杆伸缩量的水平总数,同时考虑外界环境因素的影响,这里定义了参数x4:拨穗机所受风速大小k,这里选取不同风速的水平,对其进行标号为r,kr为第r个水平的风速,r=1,2,...,D,D为风速的水平总数;
S2基于均匀试验的拨穗机孪生工况设计:
根据上述Sl步骤中确定得到的四种参数(驱动小车前进速度v、摆杆装置转动速度ω、电动伸缩杆的伸缩量Δl及拨穗机所受风速大小k),确定不同影响因素的样本点数量与取值范围,并据此建立均匀试验表,得到了多种不同的工况试验组,对其进行标号为h,h=1,2,...,Q,Q为均匀试验的总次数;
S3拨穗机结构寿命计算:
根据上述S2步骤中确定的多种不同的工况试验组,将拨穗机的结构模型导入到Adams多体动力学仿真软件中,根据均匀试验表中不同工况试验组的参数,依次对其进行施加约束和定义不同机构的驱动函数,仿真求解后提取摆动绳上所受载荷的大小,记为Fh,Fh为摆动绳在第h次试验中所提取载荷的大小,h=1,2,...,Q,Q为均匀试验的总次数,
其次,将拨穗机简化模型导入到ABAQUS有限元软件中进行结构静力学分析,通过自动划分方式进行该简化模型的网格划分工作,在前处理中进行边界约束和所提载荷Fh的施加,仿真求解后分别得到均匀试验表中每组工况对应的最大应力,最后将该拨穗机的有限元分析模型导入到FE-SAFE疲劳分析软件中,并设置由上述动力学仿真计算得到的载荷谱,经过软件求解得到该拨穗机每组工况所对应的寿命,记为Lh,h=1,2,...,Q,Q为均匀试验的总次数;
S4定向服务模型的建立:
根据S2步骤中确定的不同试验组合的参数情况,结合S3步骤中仿真求解出其每组工况所对应的寿命,对不同工况下所对应的寿命Lh进行定向服务模型的拟合,并估计更新相关参数,提高模型精度,获得每组工况下所对应的寿命Lh所对应的定向服务模型,
其中,Y为不同工况下所对应的寿命Lh的响应值;为第h组工况下该拨穗机寿命影响因素的采样数据值,h=1,2,...,Q,Q为均匀试验的总次数;f(·)为回归项,表示与Y之间的函数关系;α(x)为零均值的高斯随机项,其任意两点xe和xt的随机项的协方差为
cov[α(xe),α(xt)]=σ2R(xe,xt,θ)
其中,cov[α(xe),α(xt)]为任意两点xe和xt的随机项的协方差;xe和xt分别为两个不同影响因素的采样数据值,e≠t∈(1,2,3,4);σ2为为样本随机项的均方;R(xe,xt,θ)为xe和xt之间具有参数向量θ的高斯相关函数,可表示为
其中,R(xe,xt,θ)为xe和xt之间具有参数向量θ的高斯相关函数;和分别为两个影响因素在第h组工况下的采样数据值,e≠t∈(1,2,3,4),h=1,2,...,Q,Q为均匀试验的总次数;θh为第h组工况下的参数向量;
S5基于敏感性定向修正的拨穗机寿命影响程度的确定:
根据上述S4步骤中拟合得到的定向服务模型,求解得到该拨穗机不同寿命影响因素的各阶灵敏度指标值,
其中,λt为影响因素xt的一阶灵敏度系数,λet为二阶灵敏度系数,e≠t∈(1,2,3,4);为该模型的4阶偏方差;V为总方差,等于各阶偏方差之和。
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