【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及用于孔挤压疲劳损伤监测，尤其涉及用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统及其构建方法。
技术介绍
1、孔挤压是一种针对含孔构件的常用结构强化工艺，因其操作简单、实现成本低、适用范围广等优点而被广泛用于航空工业之中。常用孔挤压工艺中，开缝衬套挤压因其高效、易用等优点而被最多使用，最为重要的重要开缝衬套挤压参数包括挤压量、初孔直径、铰削量。
2、尽管孔挤压工艺能够通过在孔局部引入残余应力场而实现延长含孔结构疲劳寿命的效果，但由于孔边存在着显著的应力集中效应，因此仍极易诱发疲劳裂纹萌生，进而导致结构失效。故此，当前针对含孔板件的孔挤压强化工艺研究还亟需不断深入，尤其是需要研究如何对含孔板件在服役过程中的累积疲劳损伤进行在线精确监测，从而有效保证结构的可靠性与完整性。
3、经检索，申请号cn202211740187.x的中国专利，公开了高强螺栓安全与健康的在线监测方法，其提及对高强螺栓损伤失效进行监测的技术方案；
4、申请号cn201910921585.3的中国专利，公开了一种针对钢材腐蚀疲劳损伤在线监测的声发射检测方法，其提及利用声发射检测技术对钢材腐蚀疲劳损伤监测的技术方案；
5、申请号cn202010927855.4的中国专利，公开了计及疲劳损伤的多尺度风电igbt可靠性评估方法及系统，其提出通过提取功率器件的寿命信息，评估风电变流器疲劳损伤的技术手段；
6、然而，在疲劳损伤在线监测方面，目前还未见有以孔挤压强化板件为对象的技术方案、模型或系统。另外
7、经检索，公开号cn116644559a的中国专利，公开了基于数字孪生体框架的汽轮机叶片服役过程寿命预测方法，其提出通过数字孪生技术进行状态信息在线监测的技术手段；
8、公开号cn113569350a的中国专利，公开了基于数字孪生的离心压缩机叶轮疲劳寿命预测方法，其提出通过数字孪生技术进行疲劳寿命预测的技术手段。
9、然而，在数字孪生系统方面，目前还未见有以孔挤压强化板件为对象的技术方案、模型或系统。另外，现有有关结构可靠性的数字孪生系统大多由手工调或者不能整虚拟实体和物理实体间的差异，涉及的经验成分重，自动化程度低。
10、此外，在有关于疲劳失效的数字孪生系统方面，现有系统主要关注疲劳裂纹扩展寿命，对于涉及全寿命周期的疲劳失效过程关注极少，应用面有限。另外，这些系统通常只针对单一疲劳工况进行设计，无法考虑结构工艺和外载的多样性，适用范围有限。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是为了解决现有技术中存在的缺陷，而提出的用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统。
2、为了实现上述目的，本专利技术采用了如下技术方案：
3、根据本专利技术的一个方面，提供了用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统。
4、用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，包括初始化单元、离线训练单元和在线部署单元，其中：
5、初始化单元包括疲劳试验模块、力学模型模块和有限元仿真模块；
6、离线训练单元包括神经网络映射模块；
7、在线部署单元包括传感监测模块和贝叶斯参数更新模块。
8、根据本专利技术的另一个方面，还提供了用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统的构建方法，包括以下步骤：
9、步骤1：规划监测点位，并基于强化板件的材料信息数据和试验数据建立数值模型，进行系统的初始化操作；
10、步骤2：通过数值模型生成数据库，并利用神经网络进行离线分析训练；
11、步骤3：安装动态应变片至目标板件上进行实时监测，获取实时的局部应变信息，并实时更新模型数据，输出累积损伤结果，完成在线部署和系统构建。
12、进一步地，系统初始化具体包括以下步骤流程：
13、s101：根据工程经验结合强化板件几何定义疲劳失效准则；
14、s102：基于强化板件的材料信息，首先开展静力学试验以获得材料弹塑性本构参数，随后依次开展应力比为-1、0、0.5的标准疲劳试验以标定连续损伤力学模型参数；
15、s103：结合弹塑性本构方程和连续损伤力学模型构建损伤弹塑性本构方程；
16、s104：将步骤s103的损伤弹塑性本构方程编写为数值模拟子程序；
17、s105：开展少量孔挤压强化板件疲劳试验，其中，在强化板上至少按照一个局部应变监测点位，记录试验寿命、试验过程中的红外热成像图、局部应变幅监测结果；
18、s106：生成与步骤s105试验对应的挤压强化板件数值模型；
19、s107：将步骤s103的子程序输入到步骤s106的数值模型中；
20、s108：对步骤s107的数值模型施加与步骤s105相同的外载荷，输出相应的疲劳寿命仿真结果，针对监测点位的局部应变幅仿真结果；
21、s109：基于步骤s105及步骤s108生成的疲劳寿命和局部应变幅试验及仿真结果，调整数值模型；
22、s110：基于步骤s109调整好的数值模型，进一步生成面向不同孔挤压工艺和外载的数值模型，并这些模型施加一系列外载，获取相应的疲劳寿命仿真结果和针对监测点位的局部应变幅仿真结果；
23、s111：将步骤s110的结果构建为一个数据库，标记为数据库a；
24、s112：将步骤s105得到的红外热成像图和步骤s108生成的疲劳损伤累积仿真结果整合为一个数据库，标记为数据库b。
25、进一步地，在步骤2中，系统进行分析训练具体包括以下步骤：
26、s201：使用数据库a训练一个迁移学习神经网络，输入为孔挤压工艺参数和监测点位的局部应变幅，输出为疲劳寿命；
27、s202：使用数据库b训练一个卷积神经网络，输入为由试验得到的红外热成像图，输出为疲劳损伤累积仿真结果；
28、s203：使用疲劳损伤累积仿真结果标定一个唯像损伤累积模型；
29、s204：设定高斯平滑初始参数；
30、s205：设定基于动态贝叶斯的粒子滤波初始参数，其中，由损伤累积模型定义状态方程，由卷积神经网络定义监测方程。
31、进一步地，系统在线部署的步骤流程为：
32、s301：安装动态应变片实时监测目标板件的局部应变信息；
33、s302：通过高斯平滑实时过滤步骤s301获得的应变信息；
34、s303：结合实时雨流计数法将步骤s302获得的应变信息规整为规则的载荷谱；
35、s304：将步骤s303的载荷谱实时输入到迁移学习网络中获得每一个载荷块对应的疲劳寿命；
36、s305：将步骤s304所获得的一系列疲劳寿命输入到唯像损伤累积模型中，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，其特征在于，包括初始化单元、离线训练单元和在线部署单元，其中：
2.根据权利要求1所述的用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，其特征在于，该系统的构建方法，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，其特征在于，系统初始化具体包括以下步骤流程：
4.根据权利要求3所述的用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，其特征在于，在步骤2中，系统进行分析训练具体包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，其特征在于，系统在线部署的步骤流程为：
【技术特征摘要】
1.用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，其特征在于，包括初始化单元、离线训练单元和在线部署单元，其中：
2.根据权利要求1所述的用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数字孪生系统，其特征在于，该系统的构建方法，具体包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的用于在线监测孔挤压强化板件疲劳损伤的数...
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