[发明专利]一种基于数字孪生技术的空间在轨制造结构可靠寿命预测方法

权利要求书

1.一种基于数字孪生技术的空间在轨制造结构可靠寿命预测方法，其特征在于，包括步骤如下：

步骤一 建立数字孪生模型：基于空间在轨制造结构实体信息构建数字孪生体；

步骤二 建立健康监测模型：采用深度学习方法构建空间在轨制造结构健康监测模型；

步骤三 建立数据采集系统：利用传感器等设备，在线监测空间在轨制造结构服役环境及健康状态的实时数据，并对数字孪生模型进行数据交互、调整与修正；

步骤四 剩余寿命预测：利用更新后的数字孪生模型进行空间在轨制造结构剩余寿命预测，并通过数据的实时交互反馈保证预测的可靠性。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的空间在轨制造结构可靠寿命预测方法，其特征在于，上述步骤一所述空间在轨制造结构实体信息包括但不限于结构材料、制造工艺、服役环境及操作人员。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的空间在轨制造结构可靠寿命预测方法，其特征在于，上述步骤二所述深度学习方法中构成训练集的数据样本应当为实验数据；

所述数据点包括但不限于应力状态、损伤面积、损伤深度与寿命周期；

所述健康指标可采用但不限于下式表示：

式中，S为空间在轨制造结构的健康指标，t为结构服役时间，x₁，x₂，...，x_i为训练集数据点，f(x₁，x₂，...，x_i)为拟合完整寿命周期。

4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的空间在轨制造结构可靠寿命预测方法，其特征在于，上述步骤三所述服役环境包括但不限于空间在轨制造结构的工作温度及载荷；

所述传感器采集的数据通过如下方法处理：各采集设备将数据发送至云端服务器并分别生成日志文件，分布式传输、存储与读取；

所涉及各类数据基于其物理关系通过有限元分析仿真软件建立空间在轨制造结构数字孪生子模型，并利用多学科优化软件调用耦合为统一物理模型；

所述数据交互包括但不限于实时仿真数据、健康监测数据、实体模型数据与关系数据的交互；

所述数据调整与修正包括但不限于由于应力状态演变与损伤特征演化所引起的相关数据变化。

5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生技术的空间在轨制造结构可靠寿命预测方法，其特征在于，上述步骤四所述数据交互反馈包括但不限于剩余寿命置信区间评估、孪生模型校准与仿真过程优化。