一种曲轴加速疲劳试验的方法技术

本发明专利技术公开一种曲轴加速疲劳试验的方法，包括建立曲轴裂纹深度随循环次数变化的经验模型、对建立的经验模型优化，获得曲轴剩余寿命预测模型的递推公式，建立曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程，基于建立的曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程作为现验数据，采用粒子滤波算法对曲轴疲劳寿命进行预测等步骤，本发明专利技术在确定曲轴疲劳破坏裂纹阈值的基础上，基于时间序列分析方法，曲轴的弯曲剩余疲劳寿命预测模型，并基于多组试验数据对预测结果进行试验验证，与实际数据得到的疲劳极限载荷进行对比，在曲轴失效之前就可以对其剩余寿命进行准确预测，可以达到加速的效果，缩短曲轴疲劳试验的时间。缩短曲轴疲劳试验的时间。缩短曲轴疲劳试验的时间。

【技术实现步骤摘要】
一种曲轴加速疲劳试验的方法


[0001]本专利技术涉及曲轴试验
，具体为一种曲轴加速疲劳试验的方法。

技术介绍

[0002]现阶段，普遍使用谐振式曲轴弯曲疲劳试验台对曲轴加速疲劳寿命进行研究，对曲轴加载强化载荷，疲劳试验台根据加载弯矩后曲轴的裂纹深度和循环次数来对曲轴的寿命进行研究。
[0003]但是现阶段，当曲轴达到断裂时的循环次数比较大，能够达到106次，实验成本较高，实验时间较长。基于这种情况，希望能够找到一种方法，对曲轴加速疲劳寿命进行预测，只需使用试验台得出前面的部分数据，就能够对失效之前的剩余寿命进行准确预测。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施方式的一些方面以及简要介绍一些较佳实施方式。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述和/或现有曲轴弯曲疲劳试验中存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，包括：S1、建立曲轴裂纹深度随循环次数变化的经验模型：y＝a exp(bx)+c exp(dx)；S2、对建立的经验模型优化，获得曲轴剩余寿命预测模型的递推公式：y
k
＝y
k
‑1·
exp(b)+c
·
exp[d(k
‑
1)][1
‑
exp(b
‑
d)]+u
k
,u
k
～N(0,σ
w
)，其中，y
k
为曲轴在一定的弯矩作用下第k次循环的裂纹的深度；b、c、d为曲轴剩余寿命改进模型的参数；u
k
为过程噪声，满足均值为0、方差为σ
w
的标准正态分布；S3、建立曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程，其中，状态转移方程为曲轴剩余寿命预测模型的递推公式，观测方程为：其中：为在一定的弯矩作用下第k次循环时观测到的曲轴的裂纹深度；v
k
为观测噪声，满足均值为0、方差为σ
w
的标准正态分布；S4、基于建立的曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程作为现验数据，采用粒子滤波算法对曲轴疲劳寿命进行预测。2.根据权利要求1所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，建立曲轴裂纹深度随循环次数变化的经验模型：y＝aexp(bx)+cexp(dx)的具体步骤如下：S101、获取曲轴裂纹深度随循环次数的增加而增加的试验数据；S102、对获得的试验数据进行非线性拟合，得到非线性函数；S103、依据曲轴的裂纹深度随循环次数增加变化规律拟合误差最小的原则对比不同的拟合公式得到的结果，选择双指数经验模型。3.根据权利要求2所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，所述步骤S103中，依据曲轴的裂纹深度随循环次数增加变化规律拟合误差最小的原则对比不同的拟合公式得到的结果具体如下：引入拟合优度值R2和方均根误差RMSE对各个模型拟合试验数据优劣程度进行评判，R2取值范围为[0,1]，R2越接近于1则拟合效果越好，反之R2靠近0则模型匹配度不理想，RMSE值越小表示模型拟合效果越好，R2与RMSE的计算公式如下：其中，y
i
代表第i个原始数据点，为原始数据平均值，为模型计算值，n为原始数据点数量。4.根据权利要求1所述的一种曲轴加速疲劳试验的方法，其特征在于，所述步骤S4中，基于建立的曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程作为现验数据，采用粒子滤波算法对曲轴疲劳寿命进行预测的具体步骤如下：S401、初始状态设置初始化迭代次数t＝0，粒子数目N以及算法中所涉及的各种参数值，用大量的粒子模拟x(t)，粒子在空间里面均匀的分布，并将粒子群中的所有粒子初始权重值均设置为1/N；
S402、预测状态从已知的过程噪声ω
t
中采样得到N个噪声粒子，根据状态转移方程式计...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙嵩松，侯宇，龚小林，
申请(专利权)人：南京林业大学，
类型：发明
国别省市：