[发明专利]一种基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法

权利要求书

1.一种基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，其特征在于，步骤如下：

步骤1：建立带有螺栓和夹具紧固连接的悬臂梁紧固试验模型，并建立紧固连接的悬臂梁初始有限元模型；

步骤2：紧固试验模型和初始有限元模型采用AR模型分别进行自回归拟合获得自回归模型系数；以有限元模型的材料杨氏模量模拟紧固试验模型的螺栓预紧力，以初始有限元模型的杨氏模量为待修正参数，以紧固试验模型的自回归模型系数为优化目标，通过基于灵敏度分析的修正方法对初始有限元模型进行模型修正得到基准有限元模型；

步骤3：基于紧固试验模型建立松动试验模型，基于基准有限元模型建立松动有限元模型；

步骤4：松动试验模型和松动有限元模型采用AR模型分别进行自回归拟合获得自回归模型系数，以松动有限元模型的杨氏模量为待修正参数，以松动有限元模型的自回归模型系数为优化目标，通过基于灵敏度分析的修正方法对松动有限元模型进行模型修正，进行螺栓预紧力识别。

2.根据权利要求1所述的基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，其特征在于：所述步骤1中建立的悬臂梁紧固试验模型包括板梁，板梁一端通过螺栓和夹具连接固支，螺栓和夹具紧固连接。

3.根据权利要求2所述的基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，其特征在于：所述步骤1中建立的有限元模型中，悬臂梁和夹具的有限元模型采用实体网格建立，螺栓在不同预紧力下的连接参数用各向同性本构关系的薄层单元模拟。

4.根据权利要求3所述的基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，其特征在于：所述步骤2具体为：

步骤2.1：紧固试验模型采用AR模型进行自回归拟合获得自回归模型系数，具体为：

在悬臂梁自由端施加白噪声激励力，采集悬臂梁中间点的加速度动响应，将采集的一个通道加速度时间序列采用AR模型进行自回归拟合获得自回归模型系数，一个通道加速度时间序列，，表示为：

其中，为自回归模型系数，表示设计参数向量，其中表示阶次的取值，，为自回归模型一阶系数，为自回归模型二阶系数，为自回归模型阶系数；为自回归模型阶次，为高斯白噪声；

步骤2.2：初始有限元模型和紧固试验模型施加相同的白噪声激励力、采集相同位置的加速度动响应，采用相同的方法进行AR模型自回归拟合获得初始有限元模型的自回归模型系数；

步骤2.3：以初始有限元模型中两个模拟螺栓的薄层单元的材料杨氏模量E1、E2为待修正参数，以紧固试验模型中阶AR模型自回归模型系数为优化目标，以初始有限元模型的自回归模型系数和紧固试验模型的自回归模型系数之间的残差为目标函数，基于灵敏度分析的修正方法重复迭代调整待修正参数取值，使目标函数最小化从而修正初始有限元模型。

5.根据权利要求4所述的基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，其特征在于：所述步骤2.3中，修正初始有限元模型的具体方法为：

构建目标函数：

其中，为设计参数向量，为紧固试验模型的自回归模型系数，为初始有限元模型的自回归模型系数，为初始有限元模型的自回归模型系数和紧固试验模型的自回归模型系数之间的残差，和分别是设计参数的上下边界；

其中，为设计参数的改变量，为目标参数对设计参数的灵敏度矩阵，灵敏度矩阵采用参数摄动法计算，此处设计参数为待修正参数即杨氏模量，目标参数为紧固试验模型的自回归模型系数。

6.根据权利要求4所述的基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，其特征在于：所述步骤2中，AR模型的阶次通过AIC准则来确定：

其中，为时间序列长度，为AR模型拟合残差的方差。

7.根据权利要求3所述的基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法，其特征在于：薄层单元厚度根据比例系数选取，其中，，分别为薄层单元的长度、宽度、厚度。