一种基于实测应变数据的金属结构裂纹特征识别方法技术

本发明专利技术提出一种基于实测应变数据的金属结构裂纹特征识别方法，利用结构表面采集的应变数据，采用机器学习方法建立实测应变数据与裂纹特征的定量关系模型，进而实现通过应变数据直接预测得到裂纹位置及裂纹长度的目的。本发明专利技术实现了飞行器金属结构疲劳裂纹的实时检测，为保证飞行器服役安全提供支撑；与现有采用其他传感器的裂纹检测方法相比，本发明专利技术利用裂尖附近应变场奇异性原理，将结构表面采集的应变数据用于裂纹的实时检测，应变采集方法成熟、数据来源可靠度高，不显著增加飞行器重量、不影响结构功能特性，裂纹特征检测最终精度误差小于1mm。差小于1mm。差小于1mm。

【技术实现步骤摘要】
一种基于实测应变数据的金属结构裂纹特征识别方法


[0001]本专利技术属于结构力学疲劳裂纹裂纹测量领域，特别涉及一种基于实测应变数据的金属结构裂纹特征识别方法。

技术介绍

[0002]飞行器金属结构在经受反复加载时，不可避免地会出现疲劳损伤，导致结构的薄弱部位萌生疲劳裂纹，并在随后的反复加载过程中出现裂纹的缓慢扩展。及时检测并发现疲劳裂纹，进而采取恰当的维修措施进行结构修复，对保障飞行器的服役安全性、可靠性等至关重要。
[0003]随着先进飞行器的复杂度不断提高，其结构的疲劳裂纹检修维护成本日益增高。传统方法主要依据维修大纲，在预定的检修时机对飞行器结构进行拆解并进行裂纹的直接检测，存在成本高、周期长、难度大等问题，且可能存在检测手段不可达、或人为因素导致漏检等情况，对飞行器的服役安全产生威胁。由于结构与材料性能存在分散性，现行寿命管理方法通常较为保守，飞行器极可能因不必要的检修而回厂，影响飞行器使用效率。因此，提供一种准确、简便的裂纹实时检测方法，对保障飞行器服役安全、提高装备出勤率等具有重要意义。
[0004]尽管已有多种基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于实测应变数据的金属结构裂纹特征识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：建立金属结构的有限元计算模型，获得应力集中部位；步骤2：建立含裂纹结构的有限元计算模型，获得不同裂纹位置及其不同长度组合情况下的结构应变场；步骤3：计算结构表面应变方差，根据应变方差确定结构表面应变测点位置，计算测点应变值并进行等效变换；步骤4：建立机器学习模型，以步骤3等效变换后的应变值作为模型输入，以对应测点位置的裂纹长度作为输出，进行模型训练，得到模型精度；步骤5：利用步骤4得到的模型精度判断训练机器学习模型的测点是否适合作为机器学习模型的输入，若精度满足要求，则得到训练好的机器学习模型；若精度不满足要求，则调整步骤3确定的结构表面应变测点位置，调整原则为：减小测点与裂纹距离，增加应变测点的个数，但不能测点之间相互干扰；然后重新进行等效转换，训练机器学习模型，直至满足精度要求；步骤6：将步骤5得到的模型应用到实时预测裂纹长度的过程中，将实时采集得到的测点应变值输入到模型中，即可得到裂纹长度的预测值。2.如权利要求1所述的一种基于实测应变数据的金属结构裂纹特征识别方法，其特征在于，步骤1的具体过程为：针对给定的金属结构，依据其几何尺寸、材料属性、边界条件和加载形式，建立金属结构完好状态的有限元模型；通过有限元计算得到结构应力场，进而获得n个应力集中部位，将这些应力集中部位作为潜在的疲劳开裂部位，每个开裂部位编号分别为：P1, P2,
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, Pn。3.如权利要求1所述的一种基于实测应变数据的金属结构裂纹特征识别方法，其特征在于，步骤2具体包括以下子步骤：步骤2.1：在n个应力集中部位中，假设可能出现m个裂纹，且每个裂纹出现位置均位于应力集中部位；则在P1，P2，
……ꢀ
Pn中选取m个应力集中部位作为疲劳开裂部位（1≤ m ≤ n），存在种情况，每种情况编号为Q
mj
，其中j表示m个开裂部分的第j种情况，1≤j ≤；步骤2.2：对于给定的疲劳开裂情况Q
mj
，根据裂纹可扩展范围与形式，在其m个...

【专利技术属性】
技术研发人员：李彪，李坤鹏，王思远，杨百顺，吴孟科，
申请(专利权)人：西北工业大学，
类型：发明
国别省市：