CN106815419B - 一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法，该方法包括以下步骤：S1.基于实测应力数据的固定时间节点时裂纹扩展预测；S2.基于已知时间节点数据的实时裂纹扩展信息预测；S3.固定时间节点的裂纹扩展数据更新；S4.基于裂纹扩展信息的起重机实时运行状态评估。本发明以裂纹扩展信息为评价指标，将所有能够对起重机运行状态造成影响的因素全部考虑在内，并通过上述操作步骤可以有效地避免现有技术存在的考虑因素少实时更新慢的弊端，在评估结果精度得到大幅度提高的同时有效加快了实时评估的效率，从而实现准确有效的起重机运行状态在线评估。

Description

一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法
技术领域
本发明涉及一种起重机运行状态评估方法，具体涉及一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法。
背景技术
随着社会的进步，起重机设备都朝着大型化的方向发展。在这样的背景前提下，微小的损伤就会造成巨大的损失，因此对起重机设备的运行状态进行预测评估以掌握其实时损伤状态是必要且紧迫的。运行状态的评估理论很多，但往往单纯基于这些理论所预测出的结果的精度较差且实时更新较慢，其主要原因在于有很多外部因素会对预测结果造成影响且常见方法的数据预测更新较慢。所以预测精度较低且不能实现预测数据的快速更新是目前这一研究领域存在的共性问题。
发明内容
本发明的目的是克服现有技术的不足，提供一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法。
本发明采用的技术方案为：一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法，该方法包括以下步骤：
S1.基于实测应力数据的固定时间节点时裂纹扩展预测
通过有限元软件对起重机结构在实际工况条件下的应力应变值及其分布状态进行分析，以确定构件的易断裂区域。根据有限元分析所获得的结果，对起重机危险区域布置传感器并进行实时应力数据采集。选取固定时间节点，截取固定时间节点间测量所得到的应力载荷谱数据，并将其代入到裂纹扩展预测算法中对固定时间节内点的裂纹扩展数据进行预测。
S2.基于已知时间节点数据的实时裂纹扩展信息预测
为进一步加快裂纹扩展信息的实时预测速度，根据S1中固定时间节点所预测的裂纹扩展数据求解数据随时间分布的拟合方程系数，并根据拟合的数据分布方程对未知时间的裂纹扩展数据进行实时预测；
S3.固定时间节点的裂纹扩展数据更新
由于拟合方程所能预测出的数据的精度与实际的情况存在略微偏差，所以在固定时间节点运用S1中的裂纹扩展预测算法对S2中的分布方程拟合系数进行更新，以进一步在保证预测精度的同时加快预测的速率；
S4.基于裂纹扩展信息的起重机实时运行状态评估
对起重机构件材料进行典型变幅载荷下的拉伸疲劳试验以获取材料的临界断裂裂纹长度，并将其与固定时间节点运用裂纹扩展预测算法及非固定时间节点运用拟合方程所预测的数据进行比较以确定实时的起重机运行状态；
作为优选，所述的步骤S1中，包括以下具体工序：
S1.1.建立起重机结构的有限元模型，并运用有限元软件对实际工况条件下的起重机进行有限元分析，以确定其最易断裂的危险位置。
S1.2.对S1.1中所确定的危险位置布置实时应力数据采集设备，以对实际工况条件下危险位置的实时应力数据进行采集。
S1.3.将固定节点时间段内的应力谱数据代入到裂纹扩展预测算法中，对固定时间节点的裂纹扩展长度进行求解。
作为优选，所述的步骤S3中，包括以下具体工序：
S3.1.运用裂纹扩展预测算法对已设置的固定节点的裂纹扩展长度进行求解。
S3.2.结合已有的全部固定时间节点运用裂纹扩展预测算法预测的数据及其他时间节点内运用拟合方程预测的数据，运用结合后的数据对分布方程的拟合系数进行实时更新，以实现数据分布方程的实时更新。
有益效果：本发明对于实现起重机运行状态的在线评估具有重要的现实意义，主要体现在：以裂纹扩展信息为评价指标，将所有能够对起重机运行状态造成影响的因素全部考虑在内，并通过上述操作步骤可以有效地避免现有技术存在的考虑因素少实时更新慢的弊端，在评估结果精度得到大幅度提高的同时有效加快了实时评估的效率，从而实现准确有效的起重机运行状态在线评估。
附图说明
图1为本发明起重机运行状态在线评估方法的流程框图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图1所示，一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法，该方法包括以下步骤：
S1.基于实测应力数据的固定时间节点时裂纹扩展预测
通过有限元软件对起重机结构在实际工况条件下的应力应变值及其分布状态进行分析，以确定构件的易断裂区域。根据有限元分析所获得的结果，对起重机危险区域布置传感器并进行实时应力数据采集。选取固定时间节点，截取固定时间节点间测量所得到的应力载荷谱数据，并将其代入到如式1所示的裂纹扩展预测算法中对固定时间节内点的裂纹扩展数据进行预测；
Figure BDA0001201864970000031
其中,σi为实时应力采集设备采集的应力数据；σm为平均应力；σμ为材料的屈服强度；A为积分路径长度，积分方向为裂纹的延长线；L0为裂纹的初始长度；L为裂纹扩展后的长度；N为结构件的工作时间；ε为尺寸修正参数；β为表面质量修正参数；R为应力场积分路径下的任意点与最大应力位置的距离；m，C为与材料、应力比有关的参数。
包括以下具体工序：
S1.1.建立起重机结构的有限元模型，将建立完毕后的三维修正模型导入到有限元软件中，按网格划分、约束设置、载荷施加步骤完成构件有限元分析的前处理，待前处理完毕后运用有限元分析软件对其应力强度进行分析，以确定其最易断裂的危险位置。
S1.2.对S1.1中所确定的危险位置布置实时应力数据采集设备，以对实际工况条件下危险位置的实时应力数据进行采集。
S1.3.将固定节点时间段内的应力谱数据及材料性能参数代入到裂纹扩展预测算法式(1)中，对固定时间节点的裂纹扩展长度进行求解。
S2.基于已知时间节点数据的实时裂纹扩展信息预测
根据S1中固定时间节点所预测的裂纹扩展数据求解裂纹扩展数据随时间指数分布状态下的拟合方程系数，并运用拟合后的分布方程对其他非固定时间节点的裂纹扩展数据进行实时预测；
S3.固定时间节点的裂纹扩展数据更新
由于拟合方程所能预测出的数据的精度与实际的情况存在略微偏差，在载荷历程中的固定时间节点时将节点前的载荷谱数值代入式1对裂纹扩展数据进行预测，并根据已获得所有裂纹扩展数据对S2中的分布方程拟合系数进行更新，以进一步在保证预测精度的同时加快预测的速率；
包括以下具体工序：
S3.1.运用式(1)的裂纹扩展预测算法对已设置的固定节点的裂纹扩展长度进行求解。
S3.2.结合已有的全部固定时间节点运用裂纹扩展预测算法预测的数据及其他时间节点内运用拟合方程预测的数据，运用结合后的数据对分布方程的拟合系数进行实时更新，以实现数据分布方程的实时更新。
S4.基于裂纹扩展信息的起重机实时运行状态评估
对起重机构件材料进行典型变幅载荷下的拉伸疲劳试验以获取材料的临界断裂裂纹长度，并将其与固定时间节点运用裂纹扩展预测算法式1及非固定时间节点运用拟合方程所预测的数据代入式2进行比较以确定实时的起重机运行状态；
其中，Li为与载荷时间ti所对应的裂纹扩展长度；LC为起重机结构所用材料的临界断裂裂纹长度。
应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。

Claims (1)

1.一种基于裂纹信息预测的起重机运行状态在线评估方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：
S1.基于实测应力数据的裂纹扩展预测
通过有限元软件对起重机结构在实际工况条件下的应力应变值及其分布状态进行分析，以确定构件的危险区域；根据有限元分析所获得的结果，对起重机危险区域布置传感器并进行实时应力数据采集；选取固定时间节点，截取固定时间节点间测量所得到的应力载荷谱数据，并将其代入到裂纹扩展预测算法中对固定时间节内点的裂纹扩展数据进行预测；
S2.基于已知时间节点数据的实时裂纹扩展信息预测
为进一步加快裂纹扩展信息的实时预测速度，根据S1中固定时间节点所预测的裂纹扩展数据求解数据随时间分布的拟合方程系数，并根据拟合的数据分布方程对未知时间的裂纹扩展数据进行实时预测；
S3.固定时间节点的裂纹扩展数据更新
由于拟合方程所能预测出的数据的精度与实际的情况存在略微偏差，所以在固定时间节点运用S1中的裂纹扩展预测算法对S2中的分布方程拟合系数进行更新，以进一步在保证预测精度的同时加快预测的速率；
S4.基于裂纹扩展信息的起重机实时运行状态评估
对起重机构件材料进行典型变幅载荷下的拉伸疲劳试验以获取材料的临界断裂裂纹长度，并将其与固定时间节点运用裂纹扩展预测算法及非固定时间节点运用拟合方程所预测的数据进行比较以确定实时的起重机运行状态；
所述的步骤S1中，包括以下具体工序：
S1.1.建立起重机结构的有限元模型，并运用有限元软件对实际工况条件下的起重机进行有限元分析，以确定其最易断裂的危险区域；
S1.2.对S1.1中所确定的危险区域布置实时应力数据采集设备，以对实际工况条件下危险区域的实时应力数据进行采集；
S1.3.将固定节点时间段内的应力谱数据代入到裂纹扩展预测算法中，对固定时间节点的裂纹扩展长度进行求解；
所述的步骤S3中，包括以下具体工序：
S3.1.运用裂纹扩展预测算法对已设置的固定节点的裂纹扩展长度进行求解；
S3.2.结合已有的全部固定时间节点运用裂纹扩展预测算法预测的数据及其他时间节点内运用拟合方程预测的数据，运用结合后的数据对分布方程的拟合系数进行实时更新，以实现数据分布方程的实时更新。
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