[发明专利]基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法有效

专利信息
申请号: 202110807823.5 申请日: 2021-07-16
公开(公告)号: CN113642209B 公开(公告)日: 2022-11-08
发明(设计)人: 路林华;唐军军;范汪明;姜年朝;王德鑫;李坷伦 申请(专利权)人: 中国人民解放军总参谋部第六十研究所
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23;G06F119/02;G06F111/10
代理公司: 南京理工大学专利中心 32203 代理人: 薛云燕
地址: 210016 江*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 基于 数字 孪生 结构 植入 故障 响应 数据 获取 评判 方法
【权利要求书】:

1.一种基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法,其特征在于,包括以下步骤:

步骤1、建立结构数字孪生模型:数字孪生模型包括实体的几何、物理、行为和规则这些信息中的一种或数种,并根据结构特点及相互作用关系,将建立的数字孪生模型分为零件级、部件级、系统级三个层次;

步骤2、生成植入故障响应数据:数字孪生模型在假定故障模式下通过仿真分析生成植入故障响应数据;植入故障的仿真分析根据目的的不同,分为定性分析和定量分析,定性分析用于挖掘故障对应的响应特征,定量分析用于研究故障响应特征随时间或损伤的演化趋势;

步骤3、基于灵敏度分析提取故障特征:将植入故障响应数据的特征量对故障参数进行Taylor展开,根据精度需求选择需要保留的展开阶次,确定响应特征对植入故障的灵敏度,并从各类特征中筛选出对植入故障最为敏感的特征量;

步骤4、修正数字孪生模型:以模型输入参数为变量,以结构物理实体模型的实测数据或典型故障植入试验数据为基准,将数字孪生模型的修正问题转化为以实体模型、数字孪生模型的故障特征量偏差最小为目标的优化问题;

步骤5、评判数字孪生模型的质量:从数字孪生模型的物理意义、唯一性以及正确性三方面,建立数字孪生模型的质量评判准则。

2.根据权利要求1所述的基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法,其特征在于,步骤1所述建立结构数字孪生模型,具体如下:

数字孪生模型中实体的几何、物理、行为和规则信息分为输入参数和输出参数两种;其中,几何信息是指几何形状、尺寸、位置及装配关系,以二维、三维模型的形式存在,与实体模型一致,并根据需求增加视觉渲染处理;物理信息反映实体物理属性,基于材料参数、本构模型、约束、载荷,用ADAMS、ANSYS或ABAQUS从宏观及微观尺度上进行单物理场、多物理场的仿真分析,获取应力、位移、振动、疲劳信息;行为信息描述模型外部因素以及内部条件产生的响应和行为;规则信息是实体运行的规律、标准或准则,使模型具备评估、优化、预测、评测的功能;

所述数字孪生模型分为零件级、部件级、系统级三个层次,其中零件是结构上不可拆分的最小单元;部件是为完成任务或实现功能而建立的设定数量的零件组合,又称为子系统级;系统实现各部件之间的组织、协调和管理,又称为产品级。

3.根据权利要求1所述的基于数字孪生的结构植入故障响应数据获取及评判方法,其特征在于,步骤2所述生成植入故障响应数据,具体如下:

结构植入故障的种类由结构典型故障模式或FMEA决定,在数字孪生模型中进行相关信息的变更和仿真分析;定性分析用于故障诊断,定量用于故障预测;

如果各层级故障模式数量大于阈值,则基于均匀试验、正交试验、析因试验或中心试验,采用设定数量的试验样本反映所有的故障样本。

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