一种机械构件的剩余疲劳寿命预测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请实施例提供一种机械构件的剩余疲劳寿命预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，该方法包括：获取所述机械构件的散斑图像；对所述散斑图像进行变换处理，得到特征应变参数；将所述特征应变参数输入预先构建的剩余疲劳寿命映射关系模型中，得到所述机械构件的剩余疲劳寿命。实施本申请实施例，可以提高机械构件剩余疲劳寿命的预测精度，降低预测成本。降低预测成本。降低预测成本。

Residual fatigue life prediction method, device and electronic equipment of mechanical components

【技术实现步骤摘要】
一种机械构件的剩余疲劳寿命预测方法、装置及电子设备


[0001]本申请涉及机械构件测试
，具体而言，涉及一种机械构件的剩余疲劳寿命预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]现有技术是基于威布尔分布参数的方法对机械构件的剩余疲劳寿命进行预测。然而，现有的基于威布尔分布参数的剩余疲劳寿命预测方法具有较大的局限性。
[0003]因为不同应力幅水平下机械构件的疲劳寿命分布离散型较大，所以其剩余疲劳寿命分布函数的分布参数不能共用，即每进行一种新的工况都需要重新进行参数拟合工作。此外，该方法仅从统计学角度对机械构件的剩余疲劳寿命进行预测，没有结合零件在加载过程中的变形情况进行分析，导致预测精度不高。

技术实现思路

[0004]本申请实施例的目的在于提供一种机械构件的剩余疲劳寿命预测方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，可以提高机械构件剩余疲劳寿命的预测精度，降低预测成本。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种机械构件的剩余疲劳寿命预测方法，所述方法包括：
[0006]获取所述机械构件的散斑图像；
[0007]对所述散斑图像进行变换处理，得到特征应变参数；
[0008]将所述特征应变参数输入预先构建的剩余疲劳寿命映射关系模型中，得到所述机械构件的剩余疲劳寿命。
[0009]在上述实现过程中，利用机械构件的散斑图像得到机械构件的特征应变参数，并将特征应变参数输入剩余疲劳寿命映射关系模型，从而得到机械构件的剩余疲劳寿命，散斑图像可以将机械构件中的各个零件的变化情况结合起来，从而提高机械构件剩余疲劳寿命的预测精度，降低预测成本。
[0010]进一步地，在所述获取所述机械构件的散斑图像的步骤之前，还包括：
[0011]构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。
[0012]在上述实现过程中，预先构建剩余疲劳寿命映射关系模型，方便对机械构件的剩余疲劳寿命进行测试，不需要每次测试前都进行构建，可以节约成本和时间。
[0013]进一步地，所述构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型的步骤，包括：
[0014]获取测试机械构件的测试散斑图像；
[0015]计算所述测试散斑图像对应的等效应变参数；
[0016]对所述等效应变参数进行平均处理，得到测试特征应变参数；
[0017]根据所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。
[0018]在上述实现过程中，等效应变参数可以更加全面、合理地评价测试散斑图像，使得
机械构件的剩余疲劳寿命映射关系模型更加准确地反映出机械构件的剩余疲劳寿命。
[0019]进一步地，所述根据所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型的步骤，包括：
[0020]获取所述测试机械构件的试验年龄；
[0021]获得所述测试机械构件的威布尔分布参数；
[0022]根据所述威布尔分布参数和所述试验年龄获得疲劳寿命可靠度；
[0023]根据所述测试特征应变参数、所述威布尔分布参数和所述疲劳寿命可靠度构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。
[0024]在上述实现过程中，威布尔分布参数可以更加全面、准确地反映试验年龄和疲劳寿命可靠度之间的关系，使得剩余疲劳寿命映射关系模型更加准确。
[0025]进一步地，所述根据所述测试特征应变参数、所述威布尔分布参数和所述疲劳寿命可靠度构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型的步骤，包括：
[0026]根据所述威布尔分布参数、所述疲劳寿命可靠度和所述试验年龄获得所述测试机械构件的剩余疲劳寿命分布函数；
[0027]根据所述剩余疲劳寿命分布函数和所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。
[0028]在上述实现过程中，剩余疲劳寿命分布函数可以反映疲劳寿命的分布情况，使得构件的疲劳寿命分布更加清晰、明确。
[0029]进一步地，所述根据所述剩余疲劳寿命分布函数和所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型的步骤，包括：
[0030]根据所述剩余疲劳寿命分布函数获得所述测试机械构件的剩余疲劳寿命可靠度；
[0031]根据所述剩余疲劳寿命可靠度和所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。
[0032]在上述实现过程中，剩余疲劳寿命可靠度可以准确地反映出机械构件的疲劳寿命和剩余疲劳寿命之间的关系，使得剩余疲劳寿命映射关系模型可以准确地将机械构件的剩余疲劳寿命映射出来。
[0033]进一步地，通过以下公式根据所述威布尔分布参数和所述试验年龄获得疲劳寿命可靠度：
[0034][0035]其中，R(N)为疲劳寿命可靠度，N为疲劳寿命，α为威布尔分布参数中的最小寿命参数，β为威布尔分布参数中的形状参数，γ为威布尔分布参数中的寿命分布概率密度函数的尺寸参数。
[0036]进一步地，通过以下公式根据所述剩余疲劳寿命分布函数获得所述测试机械构件的剩余疲劳寿命可靠度：
[0037][0038]其中，R
t
(x)为剩余疲劳寿命可靠度，H
t
(x)为剩余疲劳寿命分布函数，α为威布尔分布参数中的最小寿命参数，β为威布尔分布参数中的形状参数，γ为威布尔分布参数中的寿
命分布概率密度函数的尺寸参数，t为试验年龄。
[0039]进一步地，在根据所述威布尔分布参数、所述疲劳寿命可靠度和所述试验年龄获得所述测试机械构件的剩余疲劳寿命分布函数的步骤之前，还包括：通过一下以下公式获得疲劳寿命概率密度函数和疲劳寿命分布函数；
[0040][0041][0042]其中，f(N)为疲劳寿命概率密度函数，F(N)为疲劳寿命分布函数，α为威布尔分布参数中的最小寿命参数，β为威布尔分布参数中的形状参数，γ为威布尔分布参数中的寿命分布概率密度函数的尺寸参数，N为疲劳寿命。
[0043]第二方面，本申请实施例还提供了一种机械构件的剩余疲劳寿命预测装置，所述装置包括：
[0044]获取模块，用于获取所述机械构件的散斑图像；
[0045]变换处理模块，用于对所述散斑图像进行变换处理，得到特征应变参数；
[0046]输入模块，用于将所述特征应变参数输入预先构建的剩余疲劳寿命映射关系模型中，得到所述机械构件的剩余疲劳寿命。
[0047]在上述实现过程中，利用机械构件的散斑图像得到机械构件的特征应变参数，并将特征应变参数输入剩余疲劳寿命映射关系模型，从而得到机械构件的剩余疲劳寿命，散斑图像可以将机械构件中的各个零件的变化情况结合起来，从而提高机械构件剩余疲劳寿命的预测精度，降低预测成本。
[0048]第三方面，本申请实施例提供的一种电子设备，包括：存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任一项所述的方法的步骤。
[0049]第四方面，本申请实施例提供的一种计算机可读存本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种机械构件的剩余疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取所述机械构件的散斑图像；对所述散斑图像进行变换处理，得到特征应变参数；将所述特征应变参数输入预先构建的剩余疲劳寿命映射关系模型中，得到所述机械构件的剩余疲劳寿命。2.根据权利要求1所述的机械构件的剩余疲劳寿命预测方法，其特征在于，在所述获取所述机械构件的散斑图像的步骤之前，还包括：构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。3.根据权利要求2所述的机械构件的剩余疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型的步骤，包括：获取测试机械构件的测试散斑图像；计算所述测试散斑图像对应的等效应变参数；对所述等效应变参数进行平均处理，得到测试特征应变参数；根据所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。4.根据权利要求3所述的机械构件的剩余疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述根据所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型的步骤，包括：获取所述测试机械构件的试验年龄；获得所述测试机械构件的威布尔分布参数；根据所述威布尔分布参数和所述试验年龄获得疲劳寿命可靠度；根据所述测试特征应变参数、所述威布尔分布参数和所述疲劳寿命可靠度构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。5.根据权利要求4所述的机械构件的剩余疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述根据所述测试特征应变参数、所述威布尔分布参数和所述疲劳寿命可靠度构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型的步骤，包括：根据所述威布尔分布参数、所述疲劳寿命可靠度和所述试验年龄获得所述测试机械构件的剩余疲劳寿命分布函数；根据所述剩余疲劳寿命分布函数和所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型。6.根据权利要求5所述的机械构件的剩余疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述根据所述剩余疲劳寿命分布函数和所述测试特征应变参数构建所述剩余疲劳寿命映射关系模型的步骤，包括：根据所述剩余疲劳寿命分布函...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴奕东，李妮妮，曹伟，
申请(专利权)人：中汽检测技术有限公司，
类型：发明
国别省市：