[发明专利]基于Matlab叶片疲劳极限评估方法

说明书

本发明公开了一种基于Matlab叶片疲劳极限评估方法，所述叶片疲劳试验数据包括图片数据、温度数据、频响数据和疲劳测试数据，本发明叶片疲劳试验数据后处理方法是建立在Matlab软件平台上的一套测试数据后处理办法，能够快速，全面，系统，批量分析叶片疲劳试验数据，可以快速获得叶片的振动特征、疲劳极限和S‑N曲线，可以有效的降低叶片疲劳试验数据的处理时间，减少处理过程中的人为因素，并且降低叶片数据处理参与人数，极大的提高了效率。

技术领域

本发明涉及叶片疲劳试验数据处理技术领域，尤其涉及一种基于Matlab叶片疲劳极限评估方法。

背景技术

在试验室条件下叶片疲劳试验是获得叶片工作寿命的关键，越来越受到航空业设计和制作单位的关注。通过叶片疲劳试验获取较多的图片数据、温度数据、频响数据和疲劳测试数据，当数据量较大时，人工使用不同的软件处理，显然效率较低，并且在处理数据可靠性方面也不能得到有效的保证。试验后，试验人员需要出具叶片疲劳试验报告，报告中需要给出试验中关键的图表，需要将关键数据转化为报告中的文字和图表，而这些关键数据图表分散在各个仪器设备中，人工处理浪费了大量的时间精力。

发明内容

为了解决上述问题，本申请的目的在于提供一种基于Matlab叶片疲劳极限评估方法。

为实现本发明的目的，本发明提供的一种基于Matlab叶片疲劳极限评估方法，所述叶片疲劳数据包括图片数据、温度数据、频响数据和疲劳测试数据，

所述方法包括以下步骤：

a.图片数据处理，利用Matlab对图片数据进行剪裁和格式转换，并放入报告文档中；

b.温度数据处理，利用Matlab读取txt文档，根据txt文档中记录的温度数据，计算叶片表面各个测量点温度场分布图和叶片表面各点温度梯度图，并截图放入报告文档中；

c.频响数据处理，

利用Matlab读取电脑中存储的速度频响数据，采用峰值识别法获取模态频率初值，然后采用最小二乘法计算模态频率和模态阻尼比，

利用Matlab读取应力频响数据，根据速度频响数据识别出的模态频率对应的模态应力，然后以图表的形式保存，将记录模态频率、模态阻尼比、模态应力的图表，输出到报告文档中；

根据上述获取的模态应力数据，按照应变测点坐标网格作出应力分布云图，并标识前三的最大应力点，作为疲劳试验中应力-位移标定试验中应变测点位置；如果前三的应力较为接近，增加获取应力点数量，直至所取的应力点数值相差15%以上，将应力分布云图保存，截取到报告文档；

所有叶片振动特性试验完成后，对模态频率、模态阻尼比、模态应力进行统计分析，并将统计结果输出到报告文档中；

d.疲劳测试数据，

根据步骤c识别的固有频率，作为疲劳试验激励频率；根据步骤c的获得的应力点，作为疲劳试验应力测点，其中最大应力点作为控制点，其余测点为疲劳应变监测点，在疲劳试验应力测点粘贴应变片，利用振动台给予叶片不同量级的基础激励，利用多普勒激光测振仪获取叶尖的位移，应变片获取应力数据，激光测振仪和应变片连接到数据采集仪中，数据采集仪保存位移和应力数据，利用Matlab读取获得的应力数据和位移数据，使用最小二乘法计算应力-位移斜率，拟合出应力位移曲线，然后以图表的形式保存截取到报告里面，

所有叶片疲劳试验完成后，利用上述获取的斜率数据，统计分析应力-位移斜率的离散性，计算斜率的平均值、最大值、最小值、离散区域，以图表的形式保存在设定路径；