CN113987684A - 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 - Google Patents
基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113987684A CN113987684A CN202111301330.0A CN202111301330A CN113987684A CN 113987684 A CN113987684 A CN 113987684A CN 202111301330 A CN202111301330 A CN 202111301330A CN 113987684 A CN113987684 A CN 113987684A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- stress
- curve
- fatigue life
- spectrum
- amplitude
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/17—Mechanical parametric or variational design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/14—Force analysis or force optimisation, e.g. static or dynamic forces
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Investigating Strength Of Materials By Application Of Mechanical Stress (AREA)
Abstract
本发明公开了一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,包括:对时间历程的随机应力载荷谱进行计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;选择材料极限强度执行修正,将所述二维应力谱等效为指定均值的一维应力谱;根据等效的指定均值的一维应力谱中的最大应力幅值、材料SN曲线得到第一级的疲劳寿命,确定其它各级对应的疲劳寿命;根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值,获得每一级的应力幅值;将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中,统计每一级应力幅值的频次,完成随机应力载荷谱的分级。本发明还公开了一种用于各类车辆底盘载荷计算中使用的基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统和一种计算机可读存储介质。
Description
技术领域
本发明涉及交通运输领域,特别涉及一种用于各类车辆底盘载荷计算中使用的基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法;以及,一种用于各类车辆底盘载荷计算中使用的基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,一种用于执行所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法中各步骤的计算机可读存储介质。
背景技术
SN曲线是以材料标准试件疲劳强度为纵坐标,以疲劳寿命的对数值lg N为横坐标,表示一定循环特征下标准试件的疲劳强度与疲劳寿命之间关系的曲线,也称应力-寿命曲线。
在程序加载试验中,需要将随机载荷频谱用程序载荷谱来模拟,一般可以编制4~16级的程序载荷谱,这要根据载荷谱水平和级数对疲劳寿命的影响大小而定。一般来说,试验寿命与随机载荷谱的误差,4级载荷谱要比8级载荷谱大,而超过8级的载荷谱则和8级载荷谱极为相近,一般用8级程序载荷谱。8级程序载荷谱中各级载荷大小的划分一般有等间隔法和幅值比(某级载荷值与最大载荷值之比)系数法,常按Conover幅值比系数1.0、0.95、0.85、0.725、0.575、0.425、0.275、0.125分级。
现有技术用8级程序载荷谱来模拟随机载荷谱,比值系数采用固定值,该比值系数与随机载荷谱的特性无关。对于一些特殊的随机载荷谱,会产生较大的误差。疲劳寿命对数值大的幅值比较敏感,对数值大的幅值分较多的级数能够减小疲劳计算的误差。而现有技术中的幅值比值系数固定,不能够在数值大的幅值范围分更多的级数,且不能控制由分级引起的疲劳寿命误差的大小。现有技术的解决方案是:同时考虑载荷和频次的影响,对两载荷级间的频次进行分配,改善了用区域面积近似相等方法使损伤效应比原载荷谱小的情况,和用两载荷级间频次上下两级平分使损伤效应比原工作载荷谱大的情况。对两级间的载荷频次进行合理分配,计算过程较复杂。采用等间隔法将传统8级谱的强化载荷再次分级形成10级谱,反映了低载荷的强化效应。仍然无法控制由分级方法引起疲劳寿命计算误差的范围。
发明内容
在发明内容部分中引入了一系列简化形式的概念,该简化形式的概念均为本领域现有技术简化,这将在具体实施方式部分中进一步详细说明。本发明的发明内容部分并不意味着要试图限定出所要求保护的技术方案的关键特征和必要技术特征,更不意味着试图确定所要求保护的技术方案的保护范围。
本发明要解决的技术问题是提供一种基于材料的SN曲线,程序载荷谱幅值系数能随随机应力载荷谱变化,能控制分级疲劳寿命计算误差并能根据分级疲劳寿命计算误差要求获得随机应力载荷谱分级方案的随机应力载荷谱分级方法。
相应的,本发明还提供了一种用于执行所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法中各步骤的计算机可读存储介质;
以及,一种基于材料的SN曲线,程序载荷谱幅值系数能随随机应力载荷谱变化,能控制分级疲劳寿命计算误差并能根据分级疲劳寿命计算误差要求获得随机应力载荷谱分级方案的随机应力载荷谱分级系统。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,包括以下步骤:
S1,对时间历程的随机应力载荷谱进行计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;
S2,选择材料极限强度执行修正,将所述二维应力谱等效为指定均值的一维应力谱;
S3,根据等效的指定均值的一维应力谱中的最大应力幅值(即第一级的应力幅值)、材料SN曲线(工程上可根据材料极限强度估算)得到第一级的疲劳寿命,然后根据疲劳寿命误差控制因子确定其它各级对应的疲劳寿命;
S4,根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值,获得每一级的应力幅值;
S5,将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中,统计每一级应力幅值的频次,完成随机应力载荷谱的分级。
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,步骤S1中,所述计数统计雨流计数统计。雨流计数法的主要功能是把实测载荷历程简化为若干个载荷循环,供疲劳寿命估算和编制疲劳试验载荷谱使用。它以双参数法为基础,考虑了动强度(幅值)和静强度(均值)两个变量,符合疲劳载荷本身固有的特性。
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,步骤S2中,采用Goodman公式修正,所述指定均值为0。Goodman公式,即古德曼曲线(Goodman diagram)指受交变应力的零件,在等寿命(等破环循环次数)的条件下,其平均应力与最大应力和最小应力的关系曲线。
等效公式如下述公式(2);
Sa0=Sa/(1-Sm/SUTS) 公式(2);
Sa为应力幅值,MPa;Sa0为等效0均值应力,MPa;Sm应力均值,MPa;SUTS材料极限强度,MPa。
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,实施步骤S3时,采用以下公式(1)确定每一级对应的疲劳寿命;
Ni=Ni-1*(1+p%)=N1*(1+p%)(i-1) 公式(1);
示例性的说明,取第1级的应力幅值σ1=σmax,根据SN曲线,N1为第一级对应的疲劳寿命,Ni为第i级对应的疲劳寿命,p%为各级疲劳寿命误差控制因子,i为级序号,依据上述公式(1)和SN曲线,由Ni可反推出σi。
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,所选材料的抗拉强度SUTS满足:σmax≤SUTS,σmax为一维应力谱的最大应力幅值。
即,等效0均值的最大应力幅值σmax,应满足σmax≤SUTS,调整SUTS,重新进行等效0均值转换,直至满足
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,所述各级疲劳寿命误差控制因子范围为0%~1000%。
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,所述反推出应力幅值相邻两级σi、σi+1数值之间,将其出现的频次归为第i级或第i+1级。
示例性的,应力幅值数值在相邻两级σi、σi+1数值之间,将其出现的频次归为第i+1级,应力幅值为σi+1。
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,所述SN曲线是采用幂函数、指数函数或三参数幂函数的表达式,或试验测得的离散点。
示例性的,SN曲线的关系为幂函数,σm·N=C,N为疲劳寿命;m为指数,对于结构钢,一般取5~10;C为常数,可由m、SUTS确定。
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,所述各级疲劳寿命误差控制因子相等;
或,所述各级疲劳寿命误差控制因子不相等。
为解决上述技术问题,本发明提供一种用于执行上述任意一项所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法中步骤的计算机可读存储介质。
为解决上述技术问题,本发明提供一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其能通过计算机编程技术手段实现,包括:
统计模块,其用于对时间历程的随机应力载荷谱进行计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;
修正模块,其用于选择材料极限强度执行修正,将所述二维应力谱等效为指定均值为的一维应力谱;
疲劳寿命确定模块,根据等效的指定均值的一维应力谱中的最大应力幅值(即第一级的应力幅值)、材料SN曲线(工程上可根据材料极限强度估算)得到第一级的疲劳寿命,然后根据疲劳寿命误差控制因子确定其它各级对应的疲劳寿命;
应力幅值计算模块,其用于根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值,即为每一级的幅值;
划分模块,其将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中;
分级模块,统计获得每一级应力幅值出现频次形成随机应力载荷谱分级。
可选择的,进一步改进所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,所述计数统计雨流计数统计,采用Goodman公式修正,所述指定均值为0。
可选择的,进一步改进所述所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,疲劳寿命确定模块采用以下公式(1)确定每一级对应的疲劳寿命;
Ni=Ni-1*(1+p%)=N1*(1+p%)(i-1) 公式(1);
N1为第一级对应的疲劳寿命,Ni为第i级对应的疲劳寿命,p%为各级疲劳寿命误差控制因子,i为级序号。
可选择的,进一步改进所述所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,所选材料的抗拉强度SUTS满足:σmax≤SUTS,σmax为一维应力谱的最大应力幅值。
可选择的,进一步改进所述所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,所述各级疲劳寿命误差控制因子范围为0%~1000%。
可选择的,进一步改进所述所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,所述反推出应力幅值相邻两级σi、σi+1数值之间,将其出现的频次归为第i级或第i+1级。
可选择的,进一步改进所述所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,所述SN曲线是采用幂函数、指数函数或三参数幂函数的表达式,或试验测得的离散点。
可选择的,进一步改进所述所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,所述各级疲劳寿命误差控制因子相等;
或,所述各级疲劳寿命误差控制因子不相等。
本发明基于材料的SN曲线,引入疲劳寿命误差控制因子p%。将第i级对应的应力幅值为σi,对应的疲劳寿命为Ni,根据公式(1)进行分级,相邻两级应力幅值对应的疲劳寿命比值为定值(1+p%),这样可控制由分级方法产生的疲劳计算误差在p%以内,进而是实现根据不同的疲劳寿命计算误差的要求,得到不同的随机应力载荷谱分级方案。
附图说明
本发明附图旨在示出根据本发明的特定示例性实施例中所使用的方法、结构和/或材料的一般特性,对说明书中的描述进行补充。然而,本发明附图是未按比例绘制的示意图,因而可能未能够准确反映任何所给出的实施例的精确结构或性能特点,本发明附图不应当被解释为限定或限制由根据本发明的示例性实施例所涵盖的数值或属性的范围。下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细的说明:
图1是本发明流程示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实施例说明本发明的实施方式,本领域技术人员可由本说明书所公开的内容充分地了解本发明的其他优点与技术效果。本发明还可以通过不同的具体实施方式加以实施或应用,本说明书中的各项细节也可以基于不同观点加以应用,在没有背离发明总的设计思路下进行各种修饰或改变。需说明的是,在不冲突的情况下,以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。本发明下述示例性实施例可以多种不同的形式来实施,并且不应当被解释为只限于这里所阐述的具体实施例。应当理解的是,提供这些实施例是为了使得本发明的公开彻底且完整,并且将这些示例性具体实施例的技术方案充分传达给本领域技术人员。
第一实施例;
参考图1所示,本发明提供一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,包括以下步骤:
S1,对时间历程的随机应力载荷谱进行计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;
S2,选择材料极限强度执行修正,将所述二维应力谱等效为指定均值的一维应力谱;
S3,根据等效的指定均值的一维应力谱中的最大应力幅值(即第一级的应力幅值)、材料SN曲线(工程上可根据材料极限强度估算)得到第一级的疲劳寿命,然后根据疲劳寿命误差控制因子确定其它各级对应的疲劳寿命;
S4,根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值,获得每一级的应力幅值;
S5,将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中,统计每一级应力幅值的频次,完成随机应力载荷谱的分级。
第二实施例;
本发明提供一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,包括以下步骤:
S1,对时间历程的随机应力载荷谱进行雨流计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;
S2,选择材料极限强度采用Goodman公式执行修正,将所述二维应力谱等效为均值为0的一维应力谱;等效公式如下述公式(2);
Sa0=Sa/(1-Sm/SUTS) 公式(2);
Sa为应力幅值,MPa;Sa0为等效0均值应力,MPa;Sm应力均值,MPa;SUTS材料极限强度,MPa;
等效0均值的最大应力幅值为σmax,满足σmax≤SUTS,如不满足,调整SUTS,重新进行等效0均值转换,直至满足;
S3,根据每一级应力幅值的、材料极限强度和疲劳寿命误差控制因子确定每一级对应的疲劳寿命;采用以下公式(1)确定每一级对应的疲劳寿命;
Ni=Ni-1*(1+p%)=N1*(1+p%)(i-1) 公式(1);
N1为第一级对应的疲劳寿命,Ni为第i级对应的疲劳寿命,p%为各级疲劳寿命误差控制因子,p%的范围为0%~1000%,i为级序号;
S4,根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值;
S5,将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中,统计每一级应力幅值的频次,完成随机应力载荷谱的分级。
可选择的,上述第二实施例中,所述反推出应力幅值相邻两级σi、σi+1数值之间,将其出现的频次归为第i级或第i+1级。
可选择的,上述第二实施例中,所述SN曲线是采用幂函数、指数函数或三参数幂函数的表达式,或试验测得的离散点。
可选择的,上述第二实施例中,所述各级疲劳寿命误差控制因子相等;或,所述各级疲劳寿命误差控制因子不相等。
第三实施例;
本发明提供一种用于执行第一实施例或第二实施例任意一项所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法中步骤的计算机可读存储介质。
第四实施例;
本发明提供一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其能通过计算机编程技术手段实现,包括:
统计模块,其用于对时间历程的随机应力载荷谱进行计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;
修正模块,其用于选择材料极限强度执行修正,将所述二维应力谱等效为指定均值的一维应力谱;
疲劳寿命确定模块,根据等效的指定均值的一维应力谱中的最大应力幅值(即第一级的应力幅值)、材料SN曲线(工程上可根据材料极限强度估算)得到第一级的疲劳寿命,然后根据疲劳寿命误差控制因子确定其它各级对应的疲劳寿命;
应力幅值计算模块,其用于根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值,即为每一级的幅值;
划分模块,其将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中;
分级模块,统计获得每一级应力幅值出现频次形成随机应力载荷谱分级。
第五实施例;
本发明提供一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其能通过计算机编程技术手段实现,包括:
统计模块,其用于对时间历程的随机应力载荷谱进行雨流计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;
修正模块,其选择材料极限强度采用Goodman公式执行修正,将所述二维应力谱等效为均值为0的一维应力谱;等效公式如下述公式(2);
Sa0=Sa/(1-Sm/SUTS) 公式(2);
Sa为应力幅值,MPa;Sa0为等效0均值应力,MPa;Sm应力均值,MPa;SUTS材料极限强度,MPa;
等效0均值的最大应力幅值为σmax,满足σmax≤SUTS,如不满足,调整SUTS,重新进行等效0均值转换,直至满足;
疲劳寿命确定模块,其根据等效的指定均值的一维应力谱中的最大应力幅值(即第一级的应力幅值)、材料SN曲线(工程上可根据材料极限强度估算)得到第一级的疲劳寿命,然后根据疲劳寿命误差控制因子确定其它各级对应的疲劳寿命;
Ni=Ni-1*(1+p%)=N1*(1+p%)(i-1) 公式(1);
N1为第一级对应的疲劳寿命,Ni为第i级对应的疲劳寿命,p%为各级疲劳寿命误差控制因子,p%的范围为0%~1000%,i为级序号;
应力幅值计算模块,其用于根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值,即为每一级的幅值;
划分模块,其将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中;
分级模块,统计获得每一级应力幅值出现频次形成随机应力载荷谱分级。
可选择的,上述第五实施例中,所述反推出应力幅值相邻两级σi、σi+1数值之间,将其出现的频次归为第i级或第i+1级。
可选择的,上述第五实施例中,所述SN曲线是采用幂函数、指数函数或三参数幂函数的表达式,或试验测得的离散点。
可选择的,上述第五实施例中,所述各级疲劳寿命误差控制因子相等;或,所述各级疲劳寿命误差控制因子不相等。
除非另有定义,否则这里所使用的全部术语(包括技术术语和科学术语)都具有与本发明所属领域的普通技术人员通常理解的意思相同的意思。还将理解的是,除非这里明确定义,否则诸如在通用字典中定义的术语这类术语应当被解释为具有与它们在相关领域语境中的意思相一致的意思,而不以理想的或过于正式的含义加以解释。
以上通过具体实施方式和实施例对本发明进行了详细的说明,但这些并非构成对本发明的限制。在不脱离本发明原理的情况下,本领域的技术人员还可做出许多变形和改进,这些也应视为本发明的保护范围。
Claims (18)
1.一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于,包括以下步骤:
S1,对时间历程的随机应力载荷谱进行计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;
S2,选择材料极限强度执行修正,将所述二维应力谱等效为指定均值的一维应力谱;
S3,根据等效的指定均值的一维应力谱中的最大应力幅值、材料SN曲线得到第一级的疲劳寿命,然后根据疲劳寿命误差控制因子确定其它各级对应的疲劳寿命;
S4,根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值,获得每一级的应力幅值;
S5,将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中,统计每一级应力幅值的频次,完成随机应力载荷谱的分级。
2.如权利要求1所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于:步骤S1中,所述计数统计雨流计数统计。
3.如权利要求1所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于:步骤S2中,采用Goodman公式修正,所述指定均值为0。
4.如权利要求1所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于:实施步骤S3时,采用以下公式(1)确定每一级对应的疲劳寿命;
Ni=Ni-1*(1+p%)=N1*(1+p%)(i-1) 公式(1);
N1为第一级对应的疲劳寿命,Ni为第i级对应的疲劳寿命,p%为各级疲劳寿命误差控制因子,i为级序号。
5.如权利要求1所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于:所选材料的抗拉强度SUTS满足:σmax≤SUTS,σmax为一维应力谱的最大应力幅值。
6.如权利要求1所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于:所述各级疲劳寿命误差控制因子范围为0%~1000%。
7.如权利要求1所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于:所述反推出应力幅值相邻两级σi、σi+1数值之间,将其出现的频次归为第i级或第i+1级。
8.如权利要求1所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于:所述SN曲线是采用幂函数、指数函数或三参数幂函数的表达式,或试验测得的离散点。
9.如权利要求1所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法,其特征在于:所述各级疲劳寿命误差控制因子相等;
或,所述各级疲劳寿命误差控制因子不相等。
10.一种用于执行权利要求1-8任意一项所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级方法中步骤的计算机可读存储介质。
11.一种基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其特征在于,包括:
统计模块,其用于对时间历程的随机应力载荷谱进行计数统计,得到均值和幅值的二维应力谱;
修正模块,其用于选择材料极限强度执行修正,将所述二维应力谱等效为指定均值的一维应力谱;
疲劳寿命确定模块,根据等效的指定均值的一维应力谱中的最大应力幅值、材料SN曲线得到第一级的疲劳寿命,然后根据疲劳寿命误差控制因子确定其它各级对应的疲劳寿命;
应力幅值计算模块,其用于根据所述疲劳寿命和SN曲线反推出应力幅值,即为每一级的幅值;
划分模块,其将一维应力谱中的应力幅值及频次划分到对应的不同级中;
分级模块,统计获得每一级应力幅值出现频次形成随机应力载荷谱分级。
12.如权利要求10所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其特征在于:所述计数统计雨流计数统计,采用Goodman公式修正,所述指定均值为0。
13.如权利要求10所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其特征在于:疲劳寿命确定模块采用以下公式(1)确定每一级对应的疲劳寿命;
Ni=Ni-1*(1+p%)=N1*(1+p%)(i-1) 公式(1);
N1为第一级对应的疲劳寿命,Ni为第i级对应的疲劳寿命,p%为各级疲劳寿命误差控制因子,i为级序号。
14.如权利要求10所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其特征在于:所选材料的抗拉强度SUTS满足:σmax≤SUTS,σmax为一维应力谱的最大应力幅值。
15.如权利要求10所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其特征在于:所述各级疲劳寿命误差控制因子范围为0%~1000%。
16.如权利要求10所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其特征在于:所述反推出应力幅值相邻两级σi、σi+1数值之间,将其出现的频次归为第i级或第i+1级。
17.如权利要求10所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其特征在于:所述SN曲线是采用幂函数、指数函数或三参数幂函数的表达式,或试验测得的离散点。
18.如权利要求10所述基于SN曲线的随机应力载荷谱分级系统,其特征在于:所述各级疲劳寿命误差控制因子相等;
或,所述各级疲劳寿命误差控制因子不相等。
Priority Applications (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111301330.0A CN113987684A (zh) | 2021-11-04 | 2021-11-04 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
PCT/CN2022/079873 WO2023077704A1 (zh) | 2021-11-04 | 2022-03-09 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111301330.0A CN113987684A (zh) | 2021-11-04 | 2021-11-04 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113987684A true CN113987684A (zh) | 2022-01-28 |
Family
ID=79746478
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111301330.0A Pending CN113987684A (zh) | 2021-11-04 | 2021-11-04 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
Country Status (2)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113987684A (zh) |
WO (1) | WO2023077704A1 (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023077704A1 (zh) * | 2021-11-04 | 2023-05-11 | 上海合科科技有限公司 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
Families Citing this family (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN117252050A (zh) * | 2023-08-04 | 2023-12-19 | 中国船舶重工集团公司第七0三研究所 | 一种用于随机振动的可靠度计算方法及系统 |
CN117349947B (zh) * | 2023-12-04 | 2024-03-15 | 中交长大桥隧技术有限公司 | 一种基于sn曲线与svm的结构安全智慧监测方法 |
CN117828954A (zh) * | 2024-03-04 | 2024-04-05 | 质子汽车科技有限公司 | 一种考虑接触状态的摆臂疲劳分析方法、系统及电子设备 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106886638B (zh) * | 2017-01-22 | 2019-07-09 | 北京理工大学 | 一种基于核密度估计的履带车辆传动轴载荷谱编制方法 |
CN107609235B (zh) * | 2017-08-28 | 2019-10-11 | 大连理工大学 | 一种基于工程机械结构的疲劳寿命评估方法 |
CN110147624B (zh) * | 2019-05-24 | 2023-05-09 | 重庆大学 | 一种基于载荷谱的齿轮接触疲劳寿命预测方法 |
CN113987684A (zh) * | 2021-11-04 | 2022-01-28 | 上海合科科技有限公司 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
-
2021
- 2021-11-04 CN CN202111301330.0A patent/CN113987684A/zh active Pending
-
2022
- 2022-03-09 WO PCT/CN2022/079873 patent/WO2023077704A1/zh unknown
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2023077704A1 (zh) * | 2021-11-04 | 2023-05-11 | 上海合科科技有限公司 | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
WO2023077704A1 (zh) | 2023-05-11 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN113987684A (zh) | 基于sn曲线的随机应力载荷谱分级方法、系统和存储介质 | |
WO2023078380A1 (zh) | 基于sn曲线的程序载荷谱编制方法、系统和存储介质 | |
CN110631908B (zh) | 一种岩石单轴压缩全过程蠕变损伤模型的构建方法 | |
CN109635385B (zh) | 一种综合考虑疲劳强度影响因素的零部件寿命预测方法 | |
CN111399442B (zh) | 一种板材冲压回弹的控制方法及控制装置 | |
CN109977459B (zh) | 一种应用cae技术提高强化载荷谱精度的方法 | |
CN113127971B (zh) | 车辆质量的优化方法、装置、设备及存储介质 | |
CN111597631A (zh) | 基于自适应代理模型的汽车风阻系数优化方法 | |
US20230037498A1 (en) | Method and system for generating a predictive model | |
CN115718956B (zh) | 天线布局方法、设备、介质及系统 | |
CN112328971B (zh) | 基于随机数的双峰三参数威布尔分布拟合方法 | |
Pascual et al. | Model-robust test plans with applications in accelerated life testing | |
CN116259328A (zh) | 用于音频降噪的后训练量化方法、装置和存储介质 | |
CN113536490B (zh) | 一种抽油杆疲劳寿命预测方法及系统 | |
CN116090773A (zh) | 一种基于改进灰狼算法的柔性作业车间调度方法 | |
CN111488649B (zh) | 一种联合收割机零部件载荷分布的非参数估计方法 | |
CN113887098A (zh) | 一种基于疲劳应力鲁棒性和可靠性的金属结构拓扑优化方法 | |
CN113591340A (zh) | 随机载荷下齿轮弯曲疲劳时变可靠性分析方法 | |
CN112950020A (zh) | 基于修正层次分析法的沥青路面综合性能权重确定方法 | |
CN109977506A (zh) | 一种基于熵值法的机械结构多材料匹配设计方法 | |
CN113673056B (zh) | 一种发动机冷试参数限值确定方法 | |
CN114936468A (zh) | 基于随机单元置换哈里斯鹰算法的碟形弹簧重量优化方法 | |
CN115628998B (zh) | 节点疲劳试验的可靠性确定方法、装置及存储介质 | |
CN117574255B (zh) | 一种基于鹈鹕算法和支持向量机的边坡安全系数预测方法 | |
CN114792985A (zh) | 一种考虑数据时序性的风电功率波动特性概率建模方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
TA01 | Transfer of patent application right | ||
TA01 | Transfer of patent application right |
Effective date of registration: 20230705 Address after: 201206 2 floor, 13 building, 27 Jinqiao Road, China (Shanghai) free trade pilot area, Pudong New Area, Shanghai. Applicant after: Shanghai Heke Automotive R&D Co.,Ltd. Address before: 200083 room 533, South District, No. 444, Dongjiangwan Road, Hongkou District, Shanghai Applicant before: SHANGHAI COTECH TECH. CO.,LTD. |