CN110348166A - 一种玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法，步骤为：通过实验计算得到玄武岩纤维树脂混凝土结合面的动态参数；建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型；识别玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料的参数；建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面虚拟材料参数识别的可视化识别程序。本发明通过实验计算得到玄武岩纤维树脂混凝土结合面的刚度和阻尼；利用实验数据建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型；利用粘弹性材料等效替代结合面实现对结合面虚拟材料参数的识别；利用MATLAB建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面虚拟材料参数的可视化识别程序，实现虚拟材料参数的可视化识别。

Description

一种玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识 别方法

技术领域

本发明属于玄武岩纤维树脂混凝土机床的动态特性分析的技术领域，尤其涉及一种玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法。

背景技术

玄武岩纤维树脂混凝土与铸铁及钢材相比具有高比刚度、高比强度、高阻尼等优点。因此利用该材料优越的性能制造机床可以有效地减轻机床加工时的振动进而提高机床的加工精度。相关研究表明：机床的振动问题不仅受到机床零部件性能影响还与机床结合部面性能有着直接关系，机床结合面的接触刚度约占机床总刚度的60％～80％，80％～90％的机床总阻尼来源于结合面，机床出现的振动问题有60％以上与结合面特性有关，可见结合面的性能对机床性能的影响是不容忽视的。由于玄武岩纤维树脂混凝土材料属于矿物复合材料，其组分复杂，因此玄武岩纤维树脂混凝土结合面的性能理论分析较困难，采用虚拟材料法模拟玄武岩纤维树脂混凝土结合面的性能是研究玄武岩纤维树脂混凝土机床的有效方法，且该方法与实验研究及有限元分析软件相结合能够方便准确地分析并优化玄武岩纤维树脂混凝土结合面的参数进而提高结合面性能。对于分析、设计、优化、制造玄武岩纤维树脂混凝土机床基础件意义重大。虚拟材料法是在两个玄武岩纤维树脂混凝土零件的接触面之间虚拟构建一层虚拟材料，通过定义虚拟材料的弹性模量、剪切模量、密度、虚拟层厚度来模拟玄武岩纤维树脂混凝土结合面的动态特性。

现有技术还没有针对玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数的识别方法。

发明内容

基于以上现有技术的不足，本发明所解决的技术问题在于提供一种玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法，能够根据玄武岩纤维树脂混凝土相互接触表面的形貌参数和施加到结合面上的预载荷直接识别出虚拟材料的参数。

为了解决上述技术问题，本发明通过以下技术方案来实现：

本发明提供一种玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法，包括以下步骤：

S1：通过实验计算得到玄武岩纤维树脂混凝土结合面的动态参数；

S2：建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型；

S3：识别玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料的参数；

S4：建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面虚拟材料参数识别的可视化识别程序。

可选的，在步骤S1中：

将玄武岩纤维树脂混凝土结合面等效为两自由度振动系统，将结合面等效为弹簧-阻尼系统，建立结合面的动力学方程：

x₁、和x₂、分别为试件1和试件2的位移、速度和加速度，c₁、c_c—分别为试件的法向阻尼和结合面法向阻尼；k₁、k_c—分别为试件的法向刚度和结合面法向刚度；F—激振力幅值；ω—激振力幅值频率；

采用指数法求解得到式(1)的解，其中得到试件1的振幅B₁和相位角试件2的振幅B₂和相位角分别为：

其中： g＝c₁ω；f＝k₁；d＝c₁ω；h＝k₁-mω²；

通过求解该方程组可以得到结合面的刚度值k_c和阻尼值c_c。

进一步的，在步骤S2中：

通过实验测得试件1和试件2在不同粗糙度和不同预载荷组合情况下的振幅B₁、B₂，相位角激振力F及激振频率ω，再联立公式(1)～(3)求解得到不同粗糙度和预载荷时的玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数；

在MATLAB中根据不同粗糙度和预载荷时的玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数，建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型。

在步骤S3中：

单位面积玄武岩纤维树脂混凝土结合面的法向刚度为k_n，结合面法向预载荷为P_n，th为虚拟材料的厚度，虚拟材料的法向应力为σ_n＝P_n，虚拟材料的法向变形δ_n，法向应变ε_n，法向弹性模量E_n分别为：

虚拟材料的切向弹性模量和切向泊松比为玄武岩纤维树脂混凝土本身的切向弹性模量和切向泊松比，即：

E_t＝E_bfpc＝45GPa (5)

v_t＝υ_bfpc＝0.25 (6)

E_bfpc为玄武岩纤维树脂混凝土的切向弹性模量，υ_bfpc为玄武岩纤维树脂混凝土的切向泊松比；

结合面单位面积切向刚度为k_t，单位切向载荷为P_t。虚拟材料的切向应力为τ＝P_t，虚拟材料的切向变形δ_t、切向应变ε_t、剪切模量G分别为：

结合面虚拟材料的法向泊松比υ_n≈0，虚拟材料的密度与结合面接触体的密度及虚拟材料厚度的关系为：

其中ρ₁、ρ₂为结合面两侧接触体的密度；th₁、th₂为结合面两侧接触体的接触厚度；

由于结合面两侧均为玄武岩纤维树脂混凝土，即两侧密度和厚度均相同，ρ₁＝ρ₂＝2650kg/m³。

在步骤S4中：

利用MATLAB的GUIDE工具创建以粗糙度与预载荷为输入量，结合面动态参数和虚拟材料参数作为输出量的GUI可视化界面，然后同步生成的M文件中载入步骤S2的结合面动态参数神经网络预测模型，并计算出相应的虚拟材料的参数。

由上，本发明的玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法通过实验计算得到玄武岩纤维树脂混凝土结合面的刚度和阻尼，利用实验数据建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型，利用粘弹性材料等效替代结合面实现对结合面虚拟材料参数的识别；利用MATLAB建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面虚拟材料参数的可视化识别程序，实现虚拟材料参数的可视化识别，本发明能够识别相互结合表面在不同粗糙度和预载荷情况下虚拟材料的参数，指导结合面性能分析及有限元仿真分析，能够根据玄武岩纤维树脂混凝土相互接触表面的形貌参数和施加到结合面上的预载荷直接识别出虚拟材料的参数。

上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点能够更明显易懂，以下结合优选实施例，并配合附图，详细说明如下。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例的附图作简单地介绍。

图1为本发明的玄武岩纤维树脂混凝土结合面等效模型图；

图2为本发明的玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型图；

图3为本发明的玄武岩纤维树脂混凝土结合面可视化程序操作界面图；

图4为本发明的玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法的流程图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的具体实施方式，其作为本说明书的一部分，通过实施例来说明本发明的原理，本发明的其他方面、特征及其优点通过该详细说明将会变得一目了然。在所参照的附图中，不同的图中相同或相似的部件使用相同的附图标号来表示。

本发明的玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料的参数识别方法包括以下步骤：

步骤1，通过实验计算得到玄武岩纤维树脂混凝土结合面的动态参数，计算方法如下：

将玄武岩纤维树脂混凝土结合面等效为两自由度振动系统，将结合面等效为弹簧-阻尼系统，如图1所示，建立结合面的动力学方程：

x₁、和x₂、分别为试件1和试件2的位移、速度和加速度、c₁、c_c—分别为试件的法向阻尼和结合面法向阻尼，N·s/m；k₁、k_c—分别为试件的法向刚度和结合面法向刚度，N/m。F—激振力幅值，N；ω—激振力幅值频率，Hz。试件1和试件2的质量均为m，试件1和试件2的阻尼和刚度相同。

采用指数法求解得到式(1)的解，其中得到试件1的振幅B₁和相位角试件2的振幅B₂和相位角分别为：

其中： g＝c₁ω；f＝k₁；d＝c₁ω；h＝k₁-mω²；联立式(2)和式(3)，其中F、B₁、B₂、和可以通过实验测量得；m是试件的质量可以用天平测得；ω是激振器的激振频率是已知量。因此式(2)和式(3)共有k₁、k_c、c₁和c_c四个未知量，四个方程，通过求解该方程组可以得到结合面的刚度值k_c和阻尼值c_c。

步骤2，建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型

通过实验测得试件1和试件2的振幅和相位角、试件质量、激振力及激振频率，通过实验测得试件1和试件2在粗糙度分别为Ra3.2、Ra6.3、Ra12.5、Ra25和预载荷分别为0.1MPa、0.2MPa、0.3MPa、0.5MPa、0.8MPa时不同组合情况下的振幅B1、B2，相位角激振力F及激振频率ω，再联立公式(1)～(3)求解得到不同粗糙度和预载荷时的玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数，见表1。

表1：玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数

在MATLAB中根据表1的数据，建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型，神经网络的输入层节点数为2，用于模拟预载荷和粗糙度两个变量，输出层节点为4，用于模拟结合面的单位法向刚度、单位法向阻尼、单位切向刚度、单位切向阻尼，如图2所示。神经网络参数见表2。

表2：神经网络参数

步骤3，识别结合面的虚拟材料的参数

虚拟材料法是利用一种粘弹性材料等效替代结合面，并将虚拟材料与两个试件间的联接方式认为是固定联结。通过改变虚拟材料的弹性模量、切变模量、泊松比、密度及虚拟材料(虚拟层)的厚度来模拟玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态性能。

单位面积玄武岩纤维树脂混凝土结合面法向刚度为k_n，结合面法向预载荷为P_n，th为虚拟层厚度，虚拟层的法向应力为σ_n＝P_n。虚拟层的法向变形δ_n，法向应变ε_n，法向弹性模量E_n分别为：

当结合面受到的切应力σ_t时会产生的切应变ε_t，结合面的真实应变ε_t等于虚拟材料的应变ε_t，即真实结合面不影响切应力与切应变之间的关系。因此可以认为虚拟材料的切向弹性模量和切向泊松比为玄武岩纤维树脂混凝土本身的切向弹性模量和切向泊松比，即：

E_t＝E_bfpc＝45GPa (5)

υ_t＝υ_bfpc＝0.25 (6)

E_bfpc为玄武岩纤维树脂混凝土的切向弹性模量，υ_bfpc为玄武岩纤维树脂混凝土的切向泊松比。

结合面单位面积切向刚度为k_t，单位切向载荷为P_t。虚拟层的切向应力为τ＝P_t。虚拟层的切向变形δ_t、切向应变ε_t、剪切模量G分别为：

结合面虚拟材料的法向泊松比υ_n≈0，虚拟材料的密度与结合面接触体的密度及虚拟层厚度的关系为：

其中ρ₁、ρ₂为结合面两侧接触体的密度，单位kg/m³；th₁、th₂为结合面两侧接触体的接触厚度，单位mm。

由于结合面两侧均为玄武岩纤维树脂混凝土，即两侧密度和厚度均相同，因此有ρ₁＝ρ₂＝2650kg/m³。虚拟材料的阻尼可直接引用不同粗糙度和预载荷情况下通过实验计算得到的阻尼，虚拟材料的厚度取值为1mm时能满足要求。

步骤4，建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面虚拟材料参数识别的可视化识别程序

在MTALB中根据建立的玄武岩纤维树脂混凝土结合面神经网络预测模型再结合式(4)～(10)编辑可视化计算程序。

首先利用MATLAB的GUIDE工具创建以粗糙度与预载荷为输入量，结合面动态参数和虚拟材料参数作为输出量的GUI可视化界面。然后同步生成的M文件中载入步骤S2的结合面动态参数神经网络预测模型，并计算出相应的虚拟材料的参数。最后设置button的回调函数CallBack为响应事件，利用set方法对相关控件的String属性进行操作，将相关参数修改为目标值。

其部分关键代码为：

最终得到的玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数和等效结合面参数与粗糙度和预载荷的可视化识别程序的操作界面如图3所示。

以上所述是本发明的优选实施方式而已，当然不能以此来限定本发明之权利范围，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变动，这些改进和变动也视为本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：通过实验计算得到玄武岩纤维树脂混凝土结合面的动态参数；

S2：建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型；

S3：识别玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料的参数；

S4：建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面虚拟材料参数识别的可视化识别程序。

2.如权利要求1所述的玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法，其特征在于，在步骤S1中：

将玄武岩纤维树脂混凝土结合面等效为两自由度振动系统，将结合面等效为弹簧-阻尼系统，建立结合面的动力学方程：

x₁、和x₂、分别为试件(1)和试件(2)的位移、速度和加速度，c₁、c_c—分别为试件的法向阻尼和结合面法向阻尼；k₁、k_c—分别为试件的法向刚度和结合面法向刚度；F—激振力幅值；ω—激振力幅值频率；

采用指数法求解得到式(1)的解，其中得到试件(1)的振幅B₁和相位角试件(2)的振幅B₂和相位角分别为：

其中： g＝c₁ω；f＝k₁；d＝c₁ω；h＝k₁-ω²；

通过求解该方程组可以得到结合面的刚度值k_c和阻尼值c_c。

3.如权利要求2所述的玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法，其特征在于，在步骤S2中：

通过实验测得试件(1)和试件(2)在不同粗糙度和不同预载荷组合情况下的振幅B₁、B₂，相位角激振力F及激振频率ω，再联立公式(1)～(3)求解得到不同粗糙度和预载荷时的玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数；

在MATLAB中根据不同粗糙度和预载荷时的玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数，建立玄武岩纤维树脂混凝土结合面动态参数神经网络预测模型。

4.如权利要求3所述的玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法，其特征在于，在步骤S3中：

单位面积玄武岩纤维树脂混凝土结合面的法向刚度为k_n，结合面法向预载荷为P_n，th为虚拟材料的厚度，虚拟材料的法向应力为σ_n＝P_n，虚拟材料的法向变形δ_n，法向应变ε_n，法向弹性模量E_n分别为：

虚拟材料的切向弹性模量和切向泊松比为玄武岩纤维树脂混凝土本身的切向弹性模量和切向泊松比，即：

E_t＝E_bfpc＝45GPa (5)

v_t＝v_bfpc＝0.25 (6)

E_bfpc为玄武岩纤维树脂混凝土的切向弹性模量，v_bfpc为玄武岩纤维树脂混凝土的切向泊松比；

结合面单位面积切向刚度为k_t，单位切向载荷为P_t。虚拟材料的切向应力为τ＝P_t，虚拟材料的切向变形δ_t、切向应变ε_t、剪切模量G分别为：

结合面虚拟材料的法向泊松比v_n≈0，虚拟材料的密度与结合面接触体的密度及虚拟材料厚度的关系为：

其中ρ₁、ρ₂为结合面两侧接触体的密度；th₁、th₂为结合面两侧接触体的接触厚度；

由于结合面两侧均为玄武岩纤维树脂混凝土，即两侧密度和厚度均相同，ρ₁＝ρ₂＝2650kg/m³。

5.如权利要求4所述的玄武岩纤维树脂混凝土结合面的虚拟材料参数可视化识别方法，其特征在于，在步骤S4中：

利用MATLAB的GUIDE工具创建以粗糙度与预载荷为输入量，结合面动态参数和虚拟材料参数作为输出量的GUI可视化界面，然后同步生成的M文件中载入步骤S2的结合面动态参数神经网络预测模型，并计算出相应的虚拟材料的参数。