材料性能评估方法、装置及计算机设备制造方法及图纸

本发明专利技术涉及材料性能领域，本发明专利技术公开了一种材料性能评估方法、装置及计算机设备，其方法包括：获取指定材料的多工况测试数据和多工况仿真数据；根据多工况测试数据和多工况仿真数据确定若干材料参数的取样区间；根据预设采样方法从取样区间选取若干测试样本，并获取测试样本的仿真数据；根据仿真数据构建可信度满足第一预设精度要求的近似性能计算模型。本发明专利技术可以解决材料性能数据获取成本高或计算困难的问题，指数级地缩短优化迭代时间，计算出的性能数据具有很强的鲁棒性与数值稳定性。的性能数据具有很强的鲁棒性与数值稳定性。的性能数据具有很强的鲁棒性与数值稳定性。

【技术实现步骤摘要】
材料性能评估方法、装置及计算机设备


[0001]本专利技术涉及材料性能领域，尤其涉及一种材料性能评估方法、装置及计算机设备。

技术介绍

[0002]汽车NVH性能(Noise、Vibration、Harshness，噪声、振动与声振粗糙度)与前端模块材料(一般为塑料结构)的动态特性具有紧密的关联性。不同类型的材料呈现出不同的结构NVH特性。获取材料准确的性能数据，是确保汽车NVH仿真分析具有较高可信度的前提。
[0003]现有技术中，可以采用拉伸与剪切试验测量材料的性能数据。但该种方式测量误差不确定，测量成本较高的问题。可以采用基于有限元仿真的数值混合方法评估材料的性能。但当前该数值混合方法存在以下问题：1、实验数据误差大，不同的测试环境与测试工况会引来不同程度的不确定性误差；2、数据的稳定性与计算效率低，工程中实际产品的结构复杂，建立高精度的仿真分析模型会带来更多自由度的计算问题，加剧计算的复杂度，而且还涉及一些难以确定的材料参数(例如滑动摩擦系数、阻尼损耗因子等)，大大影响数据的稳定性与计算效率。
专利技术内容
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种材料性能评估方法，其特征在于，包括：获取指定材料的多工况测试数据和多工况仿真数据；根据所述多工况测试数据和所述多工况仿真数据确定若干材料参数的取样区间；根据预设采样方法从所述取样区间选取若干测试样本，并获取所述测试样本的仿真数据；根据所述仿真数据构建可信度满足第一预设精度要求的近似性能计算模型。2.如权利要求1所述的材料性能评估方法，其特征在于，所述根据所述仿真数据构建可信度满足第一预设精度要求的近似性能计算模型之后，还包括：接收模型设置指令，以根据所述模型设置指令设置所述近似计算模型的优化函数及约束条件；通过预设组合优化算法对所述近似计算模型进行优化，获得所述优化函数的帕雷托解；将所述帕雷托解代入仿真模型中，形成验证仿真模型，并获取所述验证仿真模型输出的验证仿真数据；计算所述验证仿真数据的可信度；若所述验证仿真数据的可信度满足第二预设精度要求，则判定所述近似性能计算模型可用。3.如权利要求1所述的材料性能评估方法，其特征在于，所述获取指定材料的多工况测试数据和多工况仿真数据，包括：在多个工况下对所述指定材料进行实验测试，获得所述多工况测试数据，所述多工况测试数据包括若干测试数据；将所述多个工况分别输入仿真模型，获取所述仿真模型输出的仿真数据，所述多工况仿真数据包括若干仿真数据。4.如权利要求1所述的材料性能评估方法，其特征在于，所述多工况测试数据包括静力学刚度测试数据、动力学模态测试数据和动力学频率响应测试数据；所述多工况仿真数据包括静力学刚度仿真数据、动力学模态仿真数据和动力学频率响应仿真数据。5.如权利要求1所述的材料性能评估方法，其特征在于，所述预设采样方法包括优化拉丁方抽样。6.如权利要求2所述的材料性能评估方法，其特征在于，所述优化函数包括：Minisize{RS
static
，RS
mode
，RS
FRF
}其中，Minisize表示最小化；RS
static
表示静力学刚度拟合度；RS
mode
表示动力学模态拟...

【专利技术属性】
技术研发人员：张焰，姜彪，陈良松，胡裕菲，包键，宋俊，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：