【技术实现步骤摘要】
零部件多失效模式相对风险定量分析方法
[0001]本专利技术涉及一种结构分析技术，特别涉及一种零部件多失效模式相对风险定量分析方法。
技术介绍
[0002]疲劳失效是零部件在实际工程应用中最为常见的失效模式之一，可分为高/低周疲劳、蠕变、断裂等。目前，描述各失效模式的
技术介绍
已经十分成熟。例如，对于高周疲劳，只要测得对称循环疲劳极限和极限拉伸强度，就可以做出Goodmann图和Gerber图。当应力幅和平均应力落在图内，即认为不会产生疲劳破坏；对于低周疲劳，Manson
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Coffin模型描述了应变幅和疲劳寿命的关系；对于断裂寿命，应力强度因子和断裂应变能等常被用于计算裂纹扩展行为；对于蠕变寿命，L
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M模型、G
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D模型、M
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S模型、M
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H模型等也得到了广泛应用。
[0003]上述研究大都属于确定性分析的范畴，可以描述疲劳损伤失效的基本规律。实际上，由于分析对象自身特性(几何尺寸、装配容差等)、测试方法等存在分散性，对疲劳...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种零部件多失效模式相对风险定量分析方法，其特征在于，将离散的现有零件数据输入，对输入数据进行分类存储，分别建立高周疲劳性能预测模型、低周疲劳寿命预测模型、断裂寿命预测模型、蠕变寿命预测模型、失效风险分析模型，根据模型所需数据调用数据库数据分别对预测模型进行训练，获得训练后预测模型后，将待分析零部件数据根据结构特点输入对应的预测模型中进行识别，识别过程中离散变量数据分类存入数据库对应类别，根据待分析零部件数据特点对失效风险分析模型中各种分析模型输入进行设定，失效风险分析模型中各个分析模块根据设定调用数据库中数据，结合预测模型识别结果对待分析零部件失效概率进行多维度分析。2.根据权利要求1所述零部件多失效模式相对风险定量分析方法，其特征在于，所述数据库中的数据包括零部件尺寸公差数据、装配容差数据、缺陷分布数据、材料性能数据，数据根据随机分布函数定义被分类存储，从而在进行数据显示和失效风险分析时被重复调用。3.根据权利要求2所述零部件多失效模式相对风险定量分析方法，其特征在于，所述数据库中的数据类型包含以下几种：1)用户指定的服从分布类型的变量；2)外部导入离散的数据点然后进行拟合得到分布类型的变量；3)外部导入的离散数据点。4.根据权利要求1至3中任意一项所述零部件多失效模式相对风险定量分析方法，其特征在于，所述失效风险分析模块包括失效变量定义模型、响应模型定义、离散变量定义模型、确定性分析模型、失效概率分析模型，从不同维度对失效风险进行分析；所述失效变量定义模型通过识别相关数学符号进行失效问题的定义，这里变量是固定值、分析表达式结果、或者模型响应输出量；所述响应模型定义进行零部件的寿命预测，为后续零部件失效概率提供输入；确定性分析模型是离散参数进行抽样进行试验设计分析，分析流程中错误的检查，另外进行参数变量变化灵敏性分析，以考察各参数对模型响应的影响程度；所述离散变量定义模型完成各离散变量的概率分布函数的定义，并对其概率分布进行图形展示；失效概率分析模型通过指定的失效问题的定义，然后确定失效分析的算法，通过变量抽样计算响应结果，然后通过统计分析结果得到失效概率。5.根据权利要求4所述零部件多失效模式相对风险定量分析方法，其特征在于，所述高周疲劳性能预测模型：输入零部件的振动应力幅数据、零件工作温度、极限拉伸强度、对称循环疲劳强度、尺寸公差、装配容差；调用有限元分析软件，计算结构在给定工况下的平均振动应力；结合输入的极限拉伸强度和对称循环疲劳强度，构造Goodman曲线或Gerber曲线，即平均应力
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应力幅关系图；选取曲线上在平均应力轴上截距为有限元求解得到的平均应力值的点，该点在应力幅轴上的截距即为结构对应于高周疲劳的许用振动应力幅的值；通过比较输入的振动应力幅与许用振动应力幅，得到对高周疲劳的分析结果，输出无限寿命下的应力；其中输入的极限拉伸强度、对称循环疲劳强度、尺寸公差、装配容差作为离散变量进行概率分布函数的定义。6.根据权利要求4所述零部件多失效模式相对风险定量分析方法，其特征在于，所述低周疲劳寿命预测模型：输入零部件设计的疲劳寿命、结构所需待测节点的...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈灏，张志刚，蒋铿，
申请(专利权)人：上海索辰信息科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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