[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有效
申请号: | 202110365732.0 | 申请日: | 2021-04-06 |
公开(公告)号: | CN112733410B | 公开(公告)日: | 2021-07-06 |
发明(设计)人: | 庆光蔚;冯月贵;胡静波;丁树庆;王会方;周前飞;吴祥生;蒋铭;王爽 | 申请(专利权)人: | 南京市特种设备安全监督检验研究院 |
主分类号: | G06F30/23 | 分类号: | G06F30/23;G06F17/18;G06F119/14 |
代理公司: | 南京天翼专利代理有限责任公司 32112 | 代理人: | 朱戈胜 |
地址: | 210000 江苏省南*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 模型 修正 ar 螺栓 预紧力 识别 方法 | ||
本发明属于系统参数识别领域,特别是一种基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法,步骤为: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;对初始有限元模型进行模型修正得到基准有限元模型;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;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。本发明对螺栓松动情况进行定位识别和定量评估。
技术领域
本发明属于系统参数识别领域,特别是一种基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法。
背景技术
螺栓联接是机电系统中用途最广的联接结构,为整个系统中较薄弱的部位, 其状态往往会发生改变, 出现滑动、分离甚至松脱等现象, 直接影响整个系统的安全可靠性。对振动环境中螺栓联接结构的联接状态进行及时准确地识别对保证系统的安全可靠具有重要意义。
从所利用的信息角度螺栓松动识别可以分为三类:基于振动测试数据、基于声发射、基于压电阻抗。基于测试振动信号时间序列的损伤识别能够用较少的参数表示大量结构响应中所蕴含的信息。美国Los Alamos国家实验室对此方法进行了深入的研究,提出了以AR模型和主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)为时间序列特征提取方法,马氏距离等为损伤判据的完整损伤识别流程,并开发出了完整的软件工具箱。国内外的学者在此基础上,又提出改进的损伤判据,如椭圆控制图、Fisher判据(Fisherinformation criterion)等。但是这类判据均无法对损伤参数进行具有物理意义的定量估计。另一方面,基于反问题的损伤识别也开展了广泛的研究:基于模态参数的有限元模型修正方法对起重机结构的损伤识别、基于代理模型的模型修正技术对高拱坝的损伤识别、基于修正模型频响函数矩阵的损伤识别方法等。随着工程应用中对设备的在线健康监测越来越重视,利用结构本身工作状态时的振动信号进行力学分析,进行简单易行、可靠、并可以在线监测的螺栓松动识别至关重要,同时也是本领域亟待解决的技术难题。
发明内容
本发明针对现有技术的不足,提供一种基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法,进行螺栓预紧力识别。
为解决以上技术问题,本发明的技术方案为:一种基于模型修正和AR模型的螺栓预紧力识别方法,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。
进一步的,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。
进一步的,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。
进一步的,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:
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