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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明涉及航空器结构部件检测分析技术领域，解决了传统方法检测速度缓慢，难以做到量化精确检测的技术问题，尤其涉及一种基于CART的航空器结构部件疲劳状态检测方法，包括：采集航空器结构部件的缺陷损伤类型维修状态数据并进行处理；对缺陷损伤类型维修状态数据进行预处理并构建特征变量数据库；基于特征变量数据库构建用于对航空器结构部件疲劳状态进行检测的疲劳状态检测模型；采用疲劳状态检测模型对航空器结构部件的疲劳状态是否超出要求进行检测。本发明利用航空器结构部件的多项检测数据，采用基于CART模型的检测分析方法，实现对结构部件疲劳状态的快速检测分析，提高对结构部件损伤情况与维修质量检测的客观性、准确性。

主权项：1.一种基于CART的航空器结构部件疲劳状态检测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、采集航空器结构部件的缺陷损伤类型维修状态数据并进行处理，得到结构部件的疲劳裂纹综合评估结果v、无损探伤检测结果C、表面腐蚀结果RD、划痕损伤综合评估结果W、整体变形量的综合评估结果O`u以及飞行循环数评估结果SFC，具体过程包括以下步骤：S11、对所测航空器结构部件所在的区域进行扫描与拍摄，得到对应点云数据与相应的缺陷损伤图像的类型数据，包括局部缺陷损伤图像、划痕损伤图像与划痕损伤部位点、结构表面腐蚀图像、无损探伤检测结果以及飞行器履历本；S12、对采集得到的类型数据进行处理，得到结构部件的疲劳裂纹综合评估结果v、无损探伤检测结果C、表面腐蚀结果RD、划痕损伤综合评估结果W、整体变形量的综合评估结果O`u以及飞行循环数评估结果SFC，具体过程包括以下步骤：S121、计算结构部件的拉伸变形量与弯扭变形量，并根据整拉伸变形量与弯扭变形量计算整体变形量的综合评价结果O`u，计算公式为：O`u＝wL·O`L+ww·O`W其中，O`L和O`W分别为拉伸变形量和弯扭变形量归一化后的值；wL和ww分别为给定的权重；S122、记录疲劳裂纹发生部位的裂纹长度、宽度、深度，并通过计算得到疲劳裂纹综合评估结果v，具体过程包括以下步骤：S1221、根据单因素评价结果建立因素集P和评价集Q，分别为： Q＝{q10,q21,q32}S1222、根据因素集P和评价集Q建立综合评价矩阵即： 其中，rij为单因素评价值；S1223、确定单因素评价结果中各个因素的权重即： 其中，ai为单因素的权重；S1224、将各个因素的权重行模糊变换得到模糊综合评价为权重与综合评价矩阵的合成，即： 其中，代表矩阵算子；S1225、计算疲劳裂纹综合评估结果v，计算公式为： 上式中，m为模糊综合评价结果中的分量的个数；bi为模糊综合评价结果中的第i个分量；qi为评价集Q中的第i个分量；S123、记录划痕损伤图像与划痕损伤部位点云，并通过计算得出划痕损伤综合评估结果W；S124、记录结构表面腐蚀图像，分析腐蚀类型与发生部位，并通过计算得到表面腐蚀结果RD，表面腐蚀结果RD的计算公式为：RD＝1-RE+ηRs上式中，RE为结构部件防护在有害环境暴露程度下的评估值；η为权重值，用于调节评价因素对最终结果的贡献程度；RS为损伤检出指标；S125、对无损探伤探测结果进行分类得到无损探伤检测结果C，无损探伤检测结果C表示为：C＝{C10,C21,C30.5}其中，C21、C10、C30.5分别表示为合格、不合格、需进一步评估；S126、获取结构部件的服役年限情况、飞行循环数、检查周期与检查方法、以及结构部件的最终维修状态，并采用流程判断的方法得到飞行循环数评估结果SFC，飞行循环数评估结果SFC的表达式为：SFC＝IST+w1I开始检查点+w2I结构更改点+w3I监控周期情况上式中，IST为标准评估得分；w1、w2、w3分别为开始检查点、结构更改点以及监控周期情况的权重；S2、对缺陷损伤类型维修状态数据进行预处理，并构建包含疲劳裂纹综合评估结果v、无损探伤检测结果C、表面腐蚀结果RD、划痕损伤综合评估结果W、整体变形量的综合评估结果O`u以及飞行循环数评估结果SFC的特征变量数据库；S3、基于特征变量数据库构建用于对航空器结构部件疲劳状态进行检测的疲劳状态检测模型，具体过程包括以下步骤：S31、基于分层划分策略将特征变量数据库划分为训练集和测试集；S32、基于训练集生成决策树CART；S33、对已生成的决策树CART进行子树的CPM综合分层剪枝，并从中选择最优子树；S34、对选择的最优子树进行评估，并根据评估结果确定当前的决策树模型是否作为最终的疲劳状态检测模型；若最优子树在保持决策树结构相对平衡的情况下提高结果的准确度，或进一步降低决策树的复杂度，则当前的决策树模型作为最终的疲劳状态检测模型；否则，返回到步骤S32重新进行优化；S4、采用疲劳状态检测模型对航空器结构部件的疲劳状态是否超出要求进行检测。

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