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申请/专利权人：大连理工大学

摘要：一种面向结构寿命评估的裂纹扩展孪生预示方法，包括：首先，构建三维仿真模型开展疲劳试验，获取裂纹扩展历史阶段样本数据和未来时程数据，更新仿真所需材料常数；其次，开展裂纹扩展数值仿真获取裂纹扩展历史阶段仿真样本数据和未来时程仿真数据；再次，建立多源数据差值时序预测模型；最后，根据未来时程仿真数据的循环加载次数计算对应的未来时程多源数据差值，将其与未来时程裂纹扩展长度仿真数据一一对应叠加，构建裂纹扩展孪生预示模型，实现未来时程裂纹扩展长度高精度孪生预示。本发明通过多源数据融合孪生，提升未来时程裂纹扩展长度预示精度，以较少的载荷循环次数达到全寿命周期疲劳试验的效果，对缩短结构疲劳试验周期有重要意义。

主权项：1.一种面向结构寿命评估的裂纹扩展孪生预示方法，其特征在于，所述的裂纹扩展孪生预示方法包括：第一步，针对目标结构，构建实体结构三维仿真模型，开展循环加载下的结构裂纹扩展数值仿真，得到裂纹扩展长度达到极限时对应的极限循环加载次数；第二步，针对目标结构，开展疲劳试验，处理试验数据，获取裂纹扩展历史阶段试验样本数据和未来时程试验数据，并更新裂纹扩展数值仿真所需材料常数；具体为：步骤2.1：首先，对用于试验的目标结构添加预制裂纹，在结构表面布设用于监测裂纹扩展长度的传感器，开展疲劳试验，对结构施加与仿真载荷相同大小的循环载荷，循环加载次数为NU；在传感器监测到预制裂纹首次发生扩展后，此时循环加载次数N0，考虑到实际试验中裂纹扩展长度实时监测能力有限，平均每隔ΔN个循环加载次数进行一次裂纹扩展长度试验数据的采集，共采集E个裂纹扩展长度试验数据；随后，对试验数据进行处理提升数据稳定性；步骤2.2：以循环加载次数0～NU*δ范围内的所有试验数据为历史阶段试验数据，其中δ介于0～100％之间，共E1个试验数据；以循环加载次数的NU*δ～NU*100％范围内的所有试验数据作为未来时程试验数据，其中，共E2个试验数据；步骤2.3：采用插值拟合算法对E1个历史阶段试验数据进行数据增强和扩容，得到的拟合曲线包含每个循环加载次数对应的裂纹扩展长度历史阶段试验数据拟合结果，共NU*δ个；同时，根据拟合曲线的函数方程，对比裂纹扩展理论公式，确定其中的材料常数C，m；本步骤中仅对历史阶段试验数据进行插值拟合处理；步骤2.4：对裂纹扩展历史阶段试验数据的拟合曲线按循环加载次数进行时序采样，采样间隔为Nf，采样得到的P个历史阶段试验数据作为裂纹扩展历史阶段试验样本数据；第三步，根据更新后的材料常数，重新开展裂纹扩展数值仿真，处理数值仿真数据，获取裂纹扩展历史阶段仿真样本数据和裂纹扩展未来时程仿真数据；具体为：步骤3.1：根据第二步得到的材料常数C，m，更新第一步建立的目标结构三维仿真模型中的参数设置，重新开展裂纹扩展数值仿真，循环加载次数为NU，得到裂纹扩展长度仿真数据；步骤3.2：以循环加载次数0～NU*δ范围内的所有裂纹扩展长度仿真数据作为裂纹扩展历史阶段仿真数据，共NU*δ个仿真数据；以循环加载次数NU*δ～NU*100％范围内的所有裂纹扩展长度数据作为裂纹扩展未来时程仿真数据，共NU*1-δ个仿真数据；根据裂纹扩展历史阶段试验数据对应的循环加载次数，按照循环加载次数从小到大，依次提取裂纹扩展历史阶段仿真数据中的相应数据，得到P个裂纹扩展历史阶段仿真样本数据；步骤3.3：在循环加载次数NU*δ～NU*100％范围内按照循环加载次数对裂纹扩展未来时程仿真数据进行时序采样，采样间隔为Ns，得到T个裂纹扩展未来时程仿真样本数据，用于后续开展未来时程裂纹扩展长度的孪生预示；第四步，将裂纹扩展历史阶段试验样本数据减去对应循环加载次数的裂纹扩展历史阶段仿真数据，数据处理后，获得历史阶段多源数据差值时序数据；第五步，根据历史阶段多源数据差值时序数据，建立多源数据差值时序预测模型，实现未来时程裂纹扩展长度试验数据和仿真数据之间差值的高精度预测；第六步，根据未来时程仿真数据的循环加载次数计算对应的未来时程多源数据差值，将其与未来时程裂纹扩展长度仿真数据进行一一对应叠加，完成裂纹扩展孪生预示模型构建，实现未来时程裂纹扩展长度高精度孪生预示；步骤6.1：将循环加载次数NU*δ～NU*100％范围内T个未来时程裂纹扩展长度仿真数据的循环加载次数作为输入，基于第五步建立的多源数据差值时序预测模型，输出对应循环加载次数下的裂纹扩展长度试验数据与仿真数据之间的共T个差值数据；步骤6.2：在相同的循环加载次数下，将步骤6.1得到的T个未来时程裂纹扩展长度多源数据差值与T个未来时程的裂纹扩展长度仿真数据结果进行一一对应叠加，完成裂纹扩展孪生预示模型的构建，输出未来时程裂纹扩展长度高精度孪生预示结果。

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