[發明專利]一種基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法

有效

• 申請號: 202110365732.0
• 申請日: 2021-04-06
• 公開（公告）號: CN112733410B
• 公開（公告）日: 2021-07-06
• 發明（設計）人: 慶光蔚;馮月貴;胡靜波;丁樹慶;王會方;周前飛;吳祥生;蔣銘;王爽
• 申請（專利權）人: 南京市特種設備安全監督檢驗研究院
• 主分類號: G06F30/23
• 分類號: G06F30/23;G06F17/18;G06F119/14
• 代理公司: 南京天翼專利代理有限責任公司 32112
• 代理人: 朱戈勝

1.一種基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，其特征在于，步驟如下：

步驟1：建立帶有螺栓和夾具緊固連接的懸臂梁緊固試驗模型，并建立緊固連接的懸臂梁初始有限元模型；

步驟2：緊固試驗模型和初始有限元模型采用AR模型分別進行自回歸擬合獲得自回歸模型系數；以有限元模型的材料楊氏模量模擬緊固試驗模型的螺栓預緊力，以初始有限元模型的楊氏模量為待修正參數，以緊固試驗模型的自回歸模型系數為優化目標，通過基于靈敏度分析的修正方法對初始有限元模型進行模型修正得到基準有限元模型；

步驟3：基于緊固試驗模型建立松動試驗模型，基于基準有限元模型建立松動有限元模型；

步驟4：松動試驗模型和松動有限元模型采用AR模型分別進行自回歸擬合獲得自回歸模型系數，以松動有限元模型的楊氏模量為待修正參數，以松動有限元模型的自回歸模型系數為優化目標，通過基于靈敏度分析的修正方法對松動有限元模型進行模型修正，進行螺栓預緊力識別。

2.根據權利要求1所述的基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，其特征在于：所述步驟1中建立的懸臂梁緊固試驗模型包括板梁，板梁一端通過螺栓和夾具連接固支，螺栓和夾具緊固連接。

3.根據權利要求2所述的基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，其特征在于：所述步驟1中建立的有限元模型中，懸臂梁和夾具的有限元模型采用實體網格建立，螺栓在不同預緊力下的連接參數用各向同性本構關系的薄層單元模擬。

4.根據權利要求3所述的基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，其特征在于：所述步驟2具體為：

步驟2.1：緊固試驗模型采用AR模型進行自回歸擬合獲得自回歸模型系數，具體為：

在懸臂梁自由端施加白噪聲激勵力，采集懸臂梁中間點的加速度動響應，將采集的一個通道加速度時間序列采用AR模型進行自回歸擬合獲得自回歸模型系數，一個通道加速度時間序列，，表示為：

其中，為自回歸模型系數，表示設計參數向量，其中表示階次的取值，，為自回歸模型一階系數，為自回歸模型二階系數，為自回歸模型階系數；為自回歸模型階次，為高斯白噪聲；

步驟2.2：初始有限元模型和緊固試驗模型施加相同的白噪聲激勵力、采集相同位置的加速度動響應，采用相同的方法進行AR模型自回歸擬合獲得初始有限元模型的自回歸模型系數；

步驟2.3：以初始有限元模型中兩個模擬螺栓的薄層單元的材料楊氏模量E1、E2為待修正參數，以緊固試驗模型中階AR模型自回歸模型系數為優化目標，以初始有限元模型的自回歸模型系數和緊固試驗模型的自回歸模型系數之間的殘差為目標函數，基于靈敏度分析的修正方法重復迭代調整待修正參數取值，使目標函數最小化從而修正初始有限元模型。

5.根據權利要求4所述的基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，其特征在于：所述步驟2.3中，修正初始有限元模型的具體方法為：

構建目標函數：

其中，為設計參數向量，為緊固試驗模型的自回歸模型系數，為初始有限元模型的自回歸模型系數，為初始有限元模型的自回歸模型系數和緊固試驗模型的自回歸模型系數之間的殘差，和分別是設計參數的上下邊界；

其中，為設計參數的改變量，為目標參數對設計參數的靈敏度矩陣，靈敏度矩陣采用參數攝動法計算，此處設計參數為待修正參數即楊氏模量，目標參數為緊固試驗模型的自回歸模型系數。

6.根據權利要求4所述的基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，其特征在于：所述步驟2中，AR模型的階次通過AIC準則來確定：

其中，為時間序列長度，為AR模型擬合殘差的方差。

7.根據權利要求3所述的基于模型修正和AR模型的螺栓預緊力識別方法，其特征在于：薄層單元厚度根據比例系數選取，其中，，分別為薄層單元的長度、寬度、厚度。