[发明专利]列车部件裂纹损伤预测方法和装置

说明书

本发明实施例公开了一种列车部件裂纹损伤预测方法和装置，其中的方法包括：在待检测列车部件的检测结构上设置蜂窝传感器网络装置，利用lamb采集历史损伤数据，利用根据历史损伤数据获得对于检测结构的损伤的寿命分布特征和验证指标参数，并建立贝叶斯概率预测模型，分析得出验证指标参数的先验分布，采用马尔科夫链蒙特卡洛方法优化贝叶斯概率预测模型的模型参数，并预测检测结构的损伤的增长速率。本发明的方法和系统，通过应用Bayesian‑MCMC的方法并基于大量历史数据预测列车部件损伤增长，用贝叶斯公式对发生概率进行修正，再利用期望值和修正概率做出最优维修或更新决策，为列车的维修、更换提供更为准确的、直观化的依据。

技术领域

本发明涉及损伤分析技术领域，尤其涉及一种列车部件裂纹损伤预测方法和装置。

背景技术

作用在构件上的载荷或应力往往随时间呈交替变化，疲劳在这种交变应力下的扩展称为疲劳裂纹的扩展，由此产生的破坏称为疲劳破坏。大量实践数据表明，具有初始裂纹的构件，即使受到交变低于静载荷破坏时的应力裂纹也会扩展，严重时甚至导致破坏。疲劳和断裂是工程中较为常见的构件失效原因。结构疲劳最初源于金属疲劳问题，在结构疲劳问题中，金属表面出现裂纹更为普遍，这种裂纹形态，分布位置各异，大致可分为三类：纵裂纹、横裂纹和龟裂纹。

目前，常用的裂纹扩展模型如下：(1)Pairs公式：Pairs发现应力强度因子幅度ΔK是控制裂纹扩展速率的最关键因素，据此提出了著名的pairs公式：

其中，a——裂纹深度或宽度；N——应力循环次数；C、m——和材料有关的参数；ΔK——应力强度因子变化范围。

(2)Forman公式：在裂纹扩展分析中，中速率区决定作动筒的剩余寿命，不同应力比下的dA/dN-ΔK曲线几乎是平行的。关于在应力比和断裂韧性的影响下dA/dN-ΔK曲线的修正模型，是Forman在Pairs公式基础上提出的：

其中，Kc为断裂韧度。

考虑到实际应用，对此公式的修正角度有很多，例如加入应力比和门槛应力强度因子幅的影响，将其进一步修正得到：

(3)裂纹全程扩展公式：

上述公式虽然综合考虑了材料自身参数和外载荷对裂纹扩展速率的影响，但应力强度因子的幅值依然是影响裂纹扩展速率的最显著影响因素。目前的结构损伤和裂纹增长预测技术大多基于上述方法，不能克服数据不充足、经验不足等客观因素，尤其是无法解决裂纹增长速率预测问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供一种列车部件裂纹损伤预测方法和装置。

根据本发明实施例的一个方面，提供一种列车部件裂纹损伤预测方法，包括：对列车部件的检测结构进行损伤检测；获取所述检测结构的历史损伤数据；其中，损伤数据包括：所述检测结构的裂纹长度数据；根据所述历史损伤数据获得对于所述检测结构的损伤的寿命分布特征和验证指标参数，并建立与所述检测结构的损伤相对应的贝叶斯概率预测模型；根据所述历史损伤数据分析得出所述验证指标参数的先验分布；采用马尔科夫链蒙特卡洛方法优化贝叶斯概率预测模型的模型参数，并预测所述检测结构的损伤的增长速率。

可选地，所述获得对于所述检测结构的损伤的寿命分布特征和验证指标参数包括：确定对于所述检测结构的损伤的寿命分布为对数正态分布：

其中，所述对数正态分布的密度函数为：

其中，μ是损伤尺寸的平均值，σ是损伤尺寸的标准差。