[发明专利]一种基于BP神经网络的预测螺栓残余夹紧力的方法有效
| 申请号： | 201910967846.5 | 申请日： | 2019-10-12 |
| 公开（公告）号： | CN110672312B | 公开（公告）日： | 2021-05-07 |
| 发明（设计）人： | 刘志峰;闫兴;郑铭坡;王宝恩;李迎 | 申请（专利权）人： | 北京工业大学 |
| 主分类号： | G01M13/00 | 分类号： | G01M13/00;G01L5/24;G06F30/20;G06F119/14;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京思海天达知识产权代理有限公司 11203 | 代理人： | 沈波 |
| 地址： | 100124 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于BP神经网络的预测螺栓残余夹紧力的方法，该方法包括：设计制造螺栓松动试验件，开展不同工况下螺栓连接结构的松动试验，并记录夹紧力的衰减数据。应用BP神经网络模型，以工况条件和循环周次(服役时间)作为输入，以残余夹紧力的百分比作为输出，将试验数据导入神经网络模型进行训练；训练完成后的神经网络模型可以预测特定工况下螺栓的残余夹紧力。本发明提出了螺栓连接结构服役期间残余夹紧力的预测方法，可准确预测特定工况下螺栓的残余夹紧力，并对螺栓的二次紧固周期进行判断。为栓接结构的检修和维护提供参考，提高螺栓连接结构的可靠性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bp 神经网络 预测 螺栓 残余 夹紧 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于BP神经网络预的测螺栓残余夹紧力的方法，其特征在于：根据螺栓型号设计、制造相应载荷下螺栓松动试验装置；/n对螺栓连接结构进行相应载荷下的松动试验，获取螺栓残余夹紧力变化值；/n以工况条件以及服役时间为输入向量，以对应条件下的残余夹紧力与初始夹紧力的比值作为输出向量；/n确定BP神经网络的结构参数，对数据进行预处理，并把试验数据的分为训练样本集和测试样本集；/n用训练样本集中的数据对BP神经网络模型进行训练，并调整其网络参数，训练成功后，用测试数据集中的数据对其进行测试，以验证神经网络模型的正确性；/n经测试合格后的神经网络模型可以利用其泛化能力对指定工况下螺纹紧固件的残余夹紧力进行预测，判断其是否还能达到设计要求标准，并决定是否对其进行再次紧固。/n
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