[发明专利]一种基于滤波算法的金属结构疲劳裂纹扩展寿命预测方法

说明书

本发明公开了一种基于滤波算法的金属结构疲劳裂纹扩展寿命预测方法，包括如下步骤：(1)、对疲劳裂纹扩展的双参数指数模型进行改进得到改进后的疲劳裂纹扩展双参数指数模型；(2)、基于改进后的疲劳裂纹扩展双参数指数模型，构建状态空间评估模型；(3)、对步骤(2)构建的状态空间评估模型利用滤波算法计算状态参数X_k+1；(4)、利用状态参数进行裂纹扩展剩余寿命预测。本发明考虑双参数指数模型中材料参数α、β和裂纹长度a的分布情况，能很好的进行铸造起重机金属结构疲劳裂纹扩展寿命预测。

技术领域

本发明涉及一种金属结构疲劳裂纹扩展寿命预测方法，尤其涉及一种基于滤波算法的金属结构疲劳裂纹扩展寿命预测方法。

背景技术

由于铸造起重机结构工作等级较高，且经常受起吊过程中冲击载荷作用，所以疲劳破坏为铸造起重机主要破坏方式。而疲劳裂纹则是铸造起重机疲劳破坏的主要形式，研究铸造起重机金属结构疲劳裂纹寿命，对铸造起重机金属结构使用、维修具有重要意义。

疲劳裂纹扩展寿命预测方式多种多样，而由于双参数指数公式结构形式简单，目前被广泛应用于金属结构疲劳裂纹寿命预测中。双参数指数公式中的两个重要材料参数α和β对疲劳裂纹扩展寿命曲线走向有很大影响，而不同结构形式、材料及结构制造过程中的细微变化都对α和β有所影响，因此双参数指数公式材料参数α和β通常是由试验获取的。但铸造起重机金属结构结构形式复杂、裂纹扩展部位较为分散，用单一疲劳参数α和β描述裂纹扩展寿命误差较大；虽然可用除以一定安全系数来确保结构的使用安全，但面对一台，甚至是数台起重机，这样的裂纹扩展寿命预测方式与结构裂纹扩展真实状态仍有一定差距。

因此，亟需解决上述问题。

发明内容

发明目的：本发明的目的是提供一种考虑双参数指数模型中材料参数α和β的分布情况的基于滤波算法的金属结构疲劳裂纹扩展寿命预测方法。

技术方案：为实现以上目的，本发明公开一种基于滤波算法的金属结构疲劳裂纹扩展寿命预测方法，包括如下步骤：

(1)、对疲劳裂纹扩展的双参数指数模型进行改进得到改进后的疲劳裂纹扩展双参数指数模型；

(2)、基于改进后的疲劳裂纹扩展双参数指数模型，构建状态空间评估模型；

(3)、对步骤(2)构建的状态空间评估模型利用滤波算法计算状态参数X_k+1；

(4)、利用状态参数进行裂纹扩展剩余寿命预测。

其中，所述步骤(1)中疲劳裂纹扩展的双参数指数模型描述了疲劳裂纹扩展速率，公式为：

式中，α,β为材料参数，γ是与加载方式、裂纹形状及位置相关的系数，Δσ为应力幅值，a为裂纹长度；从式(1)可以得到，当α,β为固定参数，且β0时，随着裂纹长度的增长，裂纹扩展速率不断增加，增幅小于e^α；当β0时，裂纹扩展速率随着裂纹长度增长而减小，并不适合寿命预测；由此可知，当β0时，该式(1)可用于疲劳裂纹扩展预测，但受α参数的约束，且当裂纹扩展速率大时，α参数需产生较大变化才能达到预测效果，并不利于实际应用；故将双参数指数模型改进为：

优选的，所述步骤(2)中构建状态空间评估模型的具体包括如下步骤：

(2.1)、构建状态空间参数评估方程：

设dN＝1，即单次循环载荷下裂纹扩展长度；将改进后的疲劳裂纹扩展双参数指数模型转化为如下的离散递归形式：