一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法技术

本发明专利技术涉及一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法，包括如下步骤：步骤S1、履带车辆扭矩载荷样本数据采集及预处理；步骤S2、依次通过第一次两次雨流计数、均幅值极值推断、第二次雨流计数、二维核密度估计、多工况合成与外推生成二维载荷谱。本发明专利技术采取两次雨流计数，第一次雨流计数结果用于均幅值极值推断，第二次雨流计数结果用于核密度估计，既能很好地拟合均幅值分布，又能对实测雨流矩阵做合理外推。采用本方法编制出的载荷谱与实测雨流矩阵具有高度相似的概率密度分布，同时还实现了对实测雨流矩阵的合理外推，达到了预期效果。

A method based on kernel density estimation for the load spectrum of tracked vehicle transmission shaft

The invention relates to a tracked vehicle transmission kernel density estimation method based on axle load spectrum compiling, which comprises the following steps: step S1, tracked vehicle torque load sample data acquisition and pretreatment; step S2, followed by the first two times, the extreme amplitude of rain flow counting inference, second rain flow counting, 2D kernel density estimation, multi condition synthesis and extrapolation to generate two-dimensional load spectrum. The invention adopts two rain flow counting, the first rain flow counting results used both the extreme amplitude inferred second rain flow counting results for kernel density estimation, which can well fit the mean amplitude distribution, and the measured rain flow of matrix to make reasonable extrapolation. The probability density distributions of the load spectrum and the measured rain flow matrix are compiled by this method, and the reasonable extrapolation of the measured rain flow matrix is achieved. The expected results are achieved.

【技术实现步骤摘要】
一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法
本专利技术涉及车辆可靠性
，尤其涉及一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法。
技术介绍
载荷谱是进行车辆受载零部件机械结构设计和疲劳试验的基本依据，获得符合实际使用情况的载荷谱则成为车辆零部件抗疲劳设计的重要前提。由于载荷循环包含幅值和均值两个维度，能反映材料力学特性的双参数雨流计数法成为现今载荷谱编制过程中通用的计数方法。基于典型任务的对数当量寿命概率分布，阎楚良提出了具有高置信度的中值疲劳载荷谱编制原理，提高了飞机结构定寿和延寿的可靠性。已有文献分别在军用履带车辆传动装置耐久性评价与疲劳寿命预测方面做了相关研究。在对雨流矩阵做概率分布拟合时，与传统参数法相比，非参数法的拟合效果更具优势，其中核密度估计法得到越来越多的研究和应用，但其与编谱流程的有机结合则较少被关注。疲劳分析和试验常用的载荷谱包含二维载荷谱、一维载荷谱和八级程序谱。军用履带车辆的传动装置、行走装置、行驶路面和驾驶操作有别于一般车辆，这些特点使其行驶载荷复杂多变，传动系零部件发生疲劳破坏的故障率高，故编制出可信度较高的传动系定寿载荷谱对车辆的可靠性提升具有重要意义。
技术实现思路
鉴于上述的分析，本专利技术旨在提供一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法，用以解决现有履带车辆传动轴载荷谱编制的可信度问题。本专利技术的目的主要是通过以下技术方案实现的：一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法，包括如下步骤：步骤S1、履带车辆传动轴扭矩载荷样本数据采集及预处理；步骤S2、将预处理后的扭矩载荷样本数据依次通过第一次雨流计数、均幅值极值推断、第二次雨流计数、二维核密度估计、多工况合成与外推生成二维载荷谱。进一步，所述步骤S2包括如下步骤：步骤S201、将预处理后的扭矩载荷样本数据按档位进行分割统计，确定各档位第一次雨流计数的扭矩范围和组数；步骤S202、根据步骤S201得到的雨流计数的扭矩范围和分组对各档位扭矩载荷样本数据进行第一次雨流计数，得到各档位雨流矩阵；步骤S203、根据各档位雨流矩阵作均幅值极值推断，得到各档位均幅值极值；步骤S204、选取步骤S203计算得到的所有档位均值极大值中的最大值、均值极小值中的最小值、幅值极大值中的最大值和幅值极小值中的最小值，由选取的均值范围和幅值范围推导得到扭矩范围，作为第二次雨流计数的扭矩范围，再选定分组数，生成新的雨流矩阵；步骤S205、采用基于高斯核的二维核密度估计，得到各档位新雨流矩阵的密度估计；所述二维核密度估计的扭矩范围和分组数与第二次雨流计数的扭矩范围和分组数相同；步骤S206、多工况合成及外推得到各工况外推载荷频次，结合步骤S205得到的各档位新雨流矩阵的密度估计得到二维载荷谱。进一步，所述步骤S203包括，由各档位雨流矩阵得到均幅值独立分布，采用对数正态分布或威布尔分布拟合幅值分布，采用正态分布、三参数对数正态分布或三参数威布尔分布拟合均值分布，得到各档位均幅值独立分布的拟合参数，由拟合参数确定各档位幅值概率密度函数fX(x)、各档位均值概率密度函数fY(y)；由各档位幅值概率密度函数积分公式得到各档位载荷幅值的极大值xmax，各档位幅值极小值取对应档位雨流矩阵的最小幅值；由载荷均值概率密度函数积分公式求得各档位载荷均值的极大值ymax，由载荷均值概率密度函数积分公式求得各档位均值的极小值。进一步，选择对数正态分布或威布尔分布中AD平均值较小的分布作为幅值的拟合分布，选择正态分布、三参数对数正态分布或三参数威布尔分布中AD平均值较小的分布拟合均值分布。进一步，所述步骤S205，包括以下子步骤：步骤S2051、以第二次雨流计数的扭矩范围和分组数划分二维核密度估计网格；步骤S2052、采用改良Sheather-Jones插入式带宽选择方法(ISJ方法)得到高斯核最优对角带宽和具体地，根据下两式，计算高斯核最优对角带宽和其中，N+为正自然数；步骤S2053、对新雨流矩阵作二维高斯核密度估计；具体地，计算带对角带宽矩阵的高斯核其中，x＝[x1,x2]T和y＝[y1,y2]T，x和y的第一变量为幅值，第二变量为均值；由带对角带宽矩阵的高斯核计算二维高斯核密度估计步骤S2054、以各档位的均幅值范围修正二维高斯核密度估计，并将密度和归一化，得到各档位新雨流矩阵的密度估计。进一步，所述步骤S206具体包括：步骤S2061、根据扭矩载荷样本数据计算各档位下第i个工况的载荷循环在单位里程下发生的频率m为对应档位工况种类总数，对应档位各工况的试验里程分别为l1,l2,...,lm，由试验统计得到的对应档位各工况载荷循环频次分别为n1,n2,...,nm；步骤S2062、计算各档位第i个工况出现的载荷循环外推频次Ni＝fipiLL为对应档位车辆的设计使用寿命里程，各工况的行驶里程占使用寿命里程的百分比分别为p1,p2,...,pm，对应档位第i个工况下的行驶里程为piL；步骤S2063、根据公式得到各档位多工况二维载荷谱；式中，Ni为对应档位第i个工况外推载荷频次，为对应档位第i个工况新雨流矩阵的二维高斯核密度估计；步骤S2064、将各档位多工况二维载荷谱综合得到二维载荷谱。进一步，所述步骤1包括如下子步骤：步骤S101、将电阻应变片布置在左侧减速器的输入轴上无线遥测获取扭矩信号，进行n圈履带车辆实车试验，实时采集每圈履带车辆的传动轴载荷数据，形成n个独立随机样本数据；还同步测量档位信号；步骤S102，对样本数据进行雨流滤波去除样本数据中的高频噪声。进一步，所述步骤1还包括样本数量置信度检验步骤，对样本数量进行置信度检验，当样本数量通过检验，继续下一步；如未通过，则增加试验次数，直到通过检验；所述的置信度检验步骤包括：采用TecWare软件计算出n圈试验获得的扭矩载荷样本数据的伪损伤D，然后由公式计算出当量寿命，进而得到对数当量寿命lgT，将n圈试验获得的对数当量寿命lgT表示为x1,x2,...,xn，计算出子样的平均值和标准差s；由最少测试次数判据公式判断试验测试次数n是否满足给定置信度γ和相对误差δ的样本量要求，式中tγ为与γ相对应的t分布分位数。进一步，还包括步骤S3；步骤S3、采用Goodman方程做平均应力修正将均值不为零的载荷循环按疲劳损伤等效方法转化成均值为零的载荷循环，从而将二维载荷谱转换成一维载荷谱。进一步，还包括步骤S4；步骤S4、将一维载荷谱简化生成八级程序谱：采用不等间隔法将一维载荷谱简化成八级块状载荷谱，即将一维载荷谱的幅值最大值乘以不等间隔比例系数得到8级幅值；对八级块状载荷谱作低载舍去；低载舍去阈值取第8级幅值的0.8倍；采用上等效方法，将全范围内的对称载荷循环转换为8个幅值级别的对称载荷循环得到八级程序谱。本专利技术有益效果如下：1)以疲劳损伤的倒数定量描述当量寿命，用最少测试次数判据检验实测载荷样本数据的置信度，表明本次试验数据满足80％置信度，相对误差限度不超过±5％，后续可通过增加试验次数来提高载荷数据的置信水平；2)本文采用二维高斯核密度估计拟合不规则的实测雨流矩阵均幅值二维分布，使用改良Sheather-Jones方法求得最优对角带宽。采取两次雨流计数的编谱流程，第一次雨流计数用于均幅值本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、履带车辆传动轴扭矩载荷样本数据采集及预处理；步骤S2、将预处理后的扭矩载荷样本数据依次通过第一次雨流计数、均幅值极值推断、第二次雨流计数、二维核密度估计、多工况合成与外推生成二维载荷谱。

【技术特征摘要】
1.一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、履带车辆传动轴扭矩载荷样本数据采集及预处理；步骤S2、将预处理后的扭矩载荷样本数据依次通过第一次雨流计数、均幅值极值推断、第二次雨流计数、二维核密度估计、多工况合成与外推生成二维载荷谱。2.根据权利要求1所述的载荷谱编制方法，其特征在于：所述步骤S2包括如下步骤：步骤S201、将预处理后的扭矩载荷样本数据按档位进行分割统计，确定各档位第一次雨流计数的扭矩范围和组数；步骤S202、根据步骤S201得到的雨流计数的扭矩范围和分组对各档位扭矩载荷样本数据进行第一次雨流计数，得到各档位雨流矩阵；步骤S203、根据各档位雨流矩阵作均幅值极值推断，得到各档位均幅值极值；步骤S204、选取步骤S203计算得到的所有档位均值极大值中的最大值、均值极小值中的最小值、幅值极大值中的最大值和幅值极小值中的最小值，由选取的均值范围和幅值范围推导得到扭矩范围，作为第二次雨流计数的扭矩范围，再选定分组数，生成新的雨流矩阵；步骤S205、采用基于高斯核的二维核密度估计，得到各档位新雨流矩阵的密度估计；所述二维核密度估计的扭矩范围和分组数与第二次雨流计数的扭矩范围和分组数相同；步骤S206、多工况合成及外推得到各工况外推载荷频次，结合步骤S205得到的各档位新雨流矩阵的密度估计得到二维载荷谱。3.根据权利要求2所述的载荷谱编制方法，其特征在于：所述步骤S203包括，由各档位雨流矩阵得到均幅值独立分布，采用对数正态分布或威布尔分布拟合幅值分布，采用正态分布、三参数对数正态分布或三参数威布尔分布拟合均值分布，得到各档位均幅值独立分布的拟合参数，由拟合参数确定各档位幅值概率密度函数fX(x)、各档位均值概率密度函数fY(y)；由各档位幅值概率密度函数积分公式得到各档位载荷幅值的极大值xmax，各档位幅值极小值取对应档位雨流矩阵的最小幅值；由载荷均值概率密度函数积分公式求得各档位载荷均值的极大值ymax，由载荷均值概率密度函数积分公式求得各档位均值的极小值。4.根据权利要求3所述的载荷谱编制方法，其特征在于：选择对数正态分布或威布尔分布中AD平均值较小的分布作为幅值的拟合分布，选择正态分布、三参数对数正态分布或三参数威布尔分布中AD平均值较小的分布拟合均值分布。5.根据权利要求2所述的载荷谱编制方法，其特征在于：所述步骤S205，包括以下子步骤：步骤S2051、以第二次雨流计数的扭矩范围和分组数划分二维核密度估计网格；步骤S2052、采用改良Sheather-Jones插入式带宽选择方法(ISJ方法)得到高斯核最优对角带宽和具体地，根据下两式，计算高斯核最优对角带宽和其中，N+为正自然数；步骤S2053、对新雨流矩阵作二维高斯核密度估计；具体地，计算带对角带宽矩阵的高斯核

【专利技术属性】
技术研发人员：刘海鸥，张文胜，徐宜，张洪彦，席军强，
申请(专利权)人：北京理工大学，中国北方车辆研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11