[發明專利]一種基于神經網絡的城軌車輛構架損傷度檢測方法

有效

• 申請號: 202010969279.X
• 申請日: 2020-09-15
• 公開（公告）號: CN112033710B
• 公開（公告）日: 2022-04-01
• 發明（設計）人: 陳博;胡林橋;徐剛;張志龍;張恒志
• 申請（專利權）人: 中車青島四方機車車輛股份有限公司;成都運達科技股份有限公司
• 主分類號: G01M17/10
• 分類號: G01M17/10;G06N3/04;G06N3/08;G06F30/23
• 代理公司: 成都行之專利代理事務所(普通合伙) 51220
• 代理人: 李朝虎

本發明公開了一種基于神經網絡的城軌車輛構架損傷度檢測方法，包括：S1：構建構架的有限元模型，分析城軌車輛構架在各工況下的理論受力，并計算其所對應的各監測點的應力值；S2：構建構架受力與應力關系的神經網絡模型，將真實監測應力值輸入神經網絡模型中，即可輸出構架的實際受力；S3：在構架的有限元模型中加載步驟S2輸出的構架實際受力，得到構架應力，計算出應力集中點的當量損傷度；并根據當量損傷度來判斷構架當前所處的劣化狀態。本發明將有限元模型與實際檢測數據相結合，避免了單純理論計算與實際工況差距較大的情況，能夠準確找到應力集中點，得出的當量損傷度更加接近構架真實狀態，從而更好的表征了構架的劣化性能。

技術領域

本發明涉及車輛構架損傷度技術領域，具體涉及一種基于神經網絡的城軌車輛構架損傷度檢測方法。

背景技術

構架是轉向架的關鍵主體結構部件，起到支撐車體和傳遞力的重要作用，構架的劣化會影響城軌車輛運行的平穩性和安全性。構架的主要劣化形式是疲勞損傷，疲勞損傷的分析方法主要有理論模型計算和現場實驗檢測。

理論模型計算通過加載構架的理論受力，確定構架的應力集中點，由于其使用模擬的受力驅動有限元模型，而不是實際受力，因而獲得的構架應力分布與實際工況有較大差異，計算結果不能表征構架的真實狀態。

通過直接測量構架的實際受力，再加載到理論模型進行計算可以提高分析結果準確性，但直接測量構架受力十分困難，標定過程復雜且出錯率高，需要用到專門的檢測設備，可行性和可操作性不高。

目前的實驗檢測主要是在理論應力集中點上安裝應力傳感器，直接獲取車輛運行過程中的構架應力，但傳感器只能采集固定監測點的應力。由于車輛在不同工況下，應力集中點可能不同，該方法無法準確監測到應力集中點，進而導致利用該檢測應力值計算出的構架損傷度不夠準確。

發明內容

為克服上述現有技術中的問題，本發明提供一種基于神經網絡的城軌車輛構架損傷度檢測方法，本發明基于神經網絡方法，并將有限元模型與實際檢測數據相結合，來進行城軌車輛構架損傷度計算，得出的當量損傷度更加接近構架真實狀態，精準度高，且能夠更好的表征構架的劣化性能。

本發明通過下述技術方案實現：

一種基于神經網絡的城軌車輛構架損傷度檢測方法，該方法包括以下步驟：

S1：構建構架的有限元模型，分析城軌車輛構架在各工況下的理論受力，并計算其所對應的各監測點的應力值；

S2：構建構架受力與應力關系的神經網絡模型，將真實監測應力值輸入神經網絡模型中，即可計算并輸出構架的實際受力；

S3：根據步驟S1，在構架的有限元模型中加載步驟S2輸出的構架實際受力，得到構架應力，從而計算出應力集中點的當量損傷度；并根據當量損傷度來判斷構架當前所處的劣化狀態；若當量損傷度不大于0.5，則構架劣化性能較好，反之則構架劣化性能較差。

工作原理如下：

基于疲勞損傷的分析方法主要有理論模型計算和現場實驗檢測，(1)理論模型計算通過加載構架的理論受力，確定構架的應力集中點，由于其使用模擬的受力驅動有限元模型，而不是實際受力，因而獲得的構架應力分布與實際工況有較大差異，計算結果不能表征構架的真實狀態。通過直接測量構架的實際受力，再加載到理論模型進行計算可以提高分析結果準確性，但直接測量構架受力十分困難，標定過程復雜且出錯率高，需要用到專門的檢測設備，可行性和可操作性不高。(2)目前的實驗檢測主要是在理論應力集中點上安裝應力傳感器，直接獲取車輛運行過程中的構架應力，但傳感器只能采集固定監測點的應力。由于車輛在不同工況下，應力集中點可能不同，該方法無法準確監測到應力集中點，進而導致利用該檢測應力值計算出的構架損傷度不夠準確。