[发明专利]一种基于预测模型的局部应变全局化预测方法

权利要求书

1.一种基于预测模型的局部应变全局化预测方法，其特征是，预测方法是由机器学习和有限元分析作为媒介，通过处理有限点应变的实验数据，选择合适的算法及参数，建立预测模型进行训练，从而得到预测网络，利用训练后的网络可以通过测点应变值得到其加载条件，继而可得被测系统的全局应变场；在预测过程中，通过操作计算机控制加载装置每次加载的力、并用解调仪采集测量数据，通过数据分析软件处理实验数据，建立并训练适当的预测模型，利用该模型预测加载条件，仿真得全局应变场，从而利用有限点对全局应变的预测；方法的具体步骤如下：

第一步、安装连接应变全局预测硬件系统

先将应力应变传感器(1)安装在被测试件(2)上，再将被测试件(2)固定在加载仪器(3)的加载位置上，加载仪器(3)保持无载荷状态，保证初始状态的准确性，加载仪器(3)通过网线与计算机(5)相连，能够在相应软件上实现对加载仪器(3)的施加载荷控制，应力应变传感器(1)接入解调仪(4)的通道中采集波长信号的变化，解调仪(4)接入计算机(5)，用于在相应软件上解调出不同传感器检测的波长变化和应变，相互通讯实现对有限点应变信号的采集；

第二步、应变传感器信号采集

实验开始时，启动加载仪器(3)，开启计算机(5)、解调仪(4)；设定每组加载力间隔的确定值A和每组实验的加载次数B，即最大施加载荷力F_max＝A·B；操作计算机(5)使加载仪器(3)实施加载活动，其施力部分移动导致被测试件(2)产生应变，应力应变传感器(1)检测到被测试件(2)的应变，其波长随之变化，通过解调仪(4)的解调，在计算机(5)的相关软件上得到应力应变传感器(1)的波长信号及对应应变读数；重复以上加载步骤M次，共得到M·B组测量数据，完成全部应变传感器数据采集过程；

实现对应变传感器(1)的波长变化及应变值读数的实时采集读取及存储过程，完成整个应变传感器信号的采集；

第三步、建立被测系统的预测模型

计算机(5)内存储有整个实验各组的测量数据，利用计算机(5)对实验数据进行数据分析，编写软件程序，建立加载条件与测点应变值的非线性关系预测模型，以局部测量应变值数据ε_a作为输入，相应载荷ε_b作为输出，建立两部分之间的非线性映射关系；即：

f:ε_a→ε_b (1)

将载荷输出值ε_b进行调节处理，转换为最优化问题，即建立支持向量机模型：

其中，ω是最优超平面斜率，b最优超平面的截距，c为惩罚系数，ξ_i是松弛变量，μ_i为权重系数；简化后得对偶问题，如式(3)所示：

其中，Q为n×n的半正定矩阵，e＝[1,2,…,n]^T，α为拉格朗日乘子；

其中，为核函数方程；求解式(3)，并根据对偶关系，则ω的最佳优化结果满足：

其中，表示的是向高维空间的映射；

最终的调整支持向量机模型表示为：

得到输入输出数据间的非线性预测模型；

第四步、利用模型进行全局仿真预测应用

调用训练好的预测模型，将有限测点的应力应变数据键入输入端，应用该保存好的预测模型进行预测，即可得到该组对应的加载条件准确预测值，输入仿真软件中进行有限元分析，从而达到复杂模型全局应力应变场的检测需求；

采用回归系数R²作为预测精度的评定：

式中，为载荷ε_b真值均值的平方和，代表的是载荷ε_b预测值与真值之差的平方和，i＝1,2,…,n，是样本序号，n为样本的总个数；

利用公式(7)计算预测输出的精度，若得到其评价模型R²值接近1，利用其得到的加载条件输入有限元仿真软件中，得到该被测复杂零件的应变场全局仿真云图。