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。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种材料性能评估方法、装置及计算机设备，以解决材料性能数据获取成本高或计算困难的问题。
[0005]一种材料性能评估方法，包括：
[0006]获取指定材料的多工况测试数据和多工况仿真数据；
[0007]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；
[0008]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；
[0009]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。
[0010]一种材料性能评估装置，包括：
[0011]获取数据模块，用于获取指定材料的多工况测试数据和多工况仿真数据；
[0012]确定取样区间模块，用于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；
[0013]获取仿真数据模块，用于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；
[0014]构建性能模型模块，用于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。
[0015]一种计算机设备，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可读指令，所述处理器执行所述计算机可读指令时实现上述材料性能评估方法。
[0016]上述材料性能评估方法、装置及计算机设备，通过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，以确定近似性能计算模型在多个维度的取值区间。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，通过仿真数据反推指定材料的力学性能，以满足不同模块结构的性能分析需求。本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。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0018]图1是本专利技术一实施例中材料性能评估方法的一应用环境示意图；
[0019]图2是本专利技术一实施例中材料性能评估方法的一流程示意图；
[0020]图3是本专利技术一实施例中具有2因素、9水平、9个试验设计点的优化拉丁方采样图；
[0021]图4是本专利技术一实施例中材料性能评估装置的一结构示意图；
[0022]图5是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。
具体实施方式
[0023]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0024]本实施例提供的材料性能评估方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端与服务端进行通信。其中，客户端包括但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务端可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
[0025]在一实施例中，如图2所示，提供一种材料性能评估方法，以该方法应用在图1中的服务端为例进行说明，包括如下步骤：
[0026]S10、获取指定材料的多工况测试数据和多工况仿真数据。
[0027]可理解地，指定材料可以指汽车的前端模块的塑料结构。前端模块用于承载汽车上的多个组件，并将这些组件集于一体。这里的组件包括但不限于散热器、冷却风扇、冷凝器、发盖锁系统、雨刷喷水瓶、以及各种电子组件和线路布置。
[0028]多工况测试数据指的是多种工况下指定材料的测试数据。不同工况，其测试条件是不同的。多工况仿真数据则为在多种工况下指定材料的仿真数据。不同工况，各自建立有对应的仿真模型。在一示例中，在第一工况下，可通过实验测试，获取前端模块的测试数据；然后将第一工况的各种条件参数输入仿真模型中，可以获取前端模块的仿真数据。
[0029]可选的，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；
[0030]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。
[0031]可理解地，静力学刚度测试数据可以指静刚度，用D
TEST
表示；静力学刚度仿真数据，可以指仿真静刚度，用D
CAE
表示。
[0032]动力学模态测试数据可以指模态频率，用M
TEST
表示；动力学模态仿真数据，可以指仿真模态频率，用M
CAE
表示。
[0033]动力学频率响应测试数据可以指频率响应，用A
TEST
表示；动力学频率响应仿真数据，可以指仿真频率响应，用A
CAE
表示。
[0034]S20、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。
[0035]可理解地，可以根据实际需要，选择指定材料的材料参数。例如，材料参数可以是参数A、参数B、参数C和参数D。可以根据多工况测试数据和多工况仿真数据确定各个材料参数的取样区间。例如，在指定工况下，测试数据在参数A的取样区间包括1
‑
9，则取样区间可以选择与测试数据相同的取样区间。
[0036]S30、根据预设采样方法从所述取样区间选取本文档来自技高网...

【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：