CN115270420B - 一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法、装置 - Google Patents

一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法、装置 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数据分析技术,揭露了一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,包括:根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机;利用拉力试验机对目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集;剔除拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,利用形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心;利用凸包算法提取出目标材料的截面弦线,根据截面弦线和材料形心计算得到目标材料对应的拉力弯曲度结果。本发明还提出一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置。本发明可以解决拉力弯曲度分析的准确度较低的问题。

Description

一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法、装置
技术领域
本发明涉及数据分析技术领域,尤其涉及一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法、装置。
背景技术
随着经济社会的发展以及对不同材料需求的快速增长,不同的材料在城市配电网或者其他部分的应用也日益广泛。但是各种各样的材料,例如电缆或者陶芯在运行过程中保证材料的良好程度是安全使用的关键,因此,有效的检测各种材料在使用前或者使用过程中的拉力弯曲度成为一个亟待解决的问题。
发明内容
本发明提供一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法、装置,其主要目的在于解决拉力弯曲度分析的准确度较低的问题。
为实现上述目的,本发明提供的一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,包括:
根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机;
利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集;
剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,其中,所述预设的形心计算公式为:
Figure BDA0003726315520000011
其中,pf为所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,pc为所述参考测试子集的加权形心,L为所述标准测试数据集构成的被测曲线的周长,j表示第j个所述标准测试数据;
利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
可选地,所述利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,包括:
根据预设的划分原则将所述标准测试数据集划分为多组测试子集;
利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值,并根据所述极角值从小到大对所述测试子集进行排序处理,得到数据排行榜;
筛选出所述数据排行榜中符合预设参考阈值的测试子集作为参考测试子集,并求得所述参考测试子集的加权形心;
根据所述形心计算公式和所述加权形心计算得到所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心。
可选地,所述利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值之前,所述方法还包括:
利用预设的均值形心公式计算出所述测试子集的均值形心。
可选地,所述预设的均值形心公式为:
Figure BDA0003726315520000021
Figure BDA0003726315520000022
其中,
Figure BDA0003726315520000023
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000024
中的横向均值形心,
Figure BDA0003726315520000025
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000026
中的纵向均值形心,n为所述测试子集中的数据总数,s为多组所述测试子集的组数,xi为所述测试子集中的第i个横向测试数据,yi为所述测试子集中的第i个纵向测试数据。
可选地,所述预设的极角计算公式为:
Figure BDA0003726315520000027
其中,θ为所述极角值,
Figure BDA0003726315520000031
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000032
中的横向均值形心,
Figure BDA0003726315520000033
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000034
中的纵向均值形心,xi为所述测试子集中的第i个横向测试数据,yi为所述测试子集中的第i个纵向测试数据,π为圆周率,arctan为反三角函数。
可选地,所述求得所述参考测试子集的加权形心,包括:
选取所述参考测试子集中的任意两个数据点,并计算所述任意两个数据点之间的欧氏距离;
将所述参考测试子集中的数据点和所述欧式距离输入至预设的加权形心计算公式中,得到所述参考测试子集的加权形心。
可选地,所述加权形心计算公式为:
Figure BDA0003726315520000035
其中,pc为所述参考测试子集的加权形心,pi为第i个数据点,pi+1为第i+1个数据点,di为任意两个数据点之间的欧氏距离。
可选地,所述利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,包括:
获取所述目标材料对应的材料截面数据集,并删除所述材料截面数据集中的噪声数据,得到标准截面数据集;
搜索得到所述标准截面数据集中的多个截面极值点,根据多个所述截面极值点构建得到极值点四边形;
删除所述极值点四边形内部的数据点,并采用预设的扫描算法扫描得到所述目标材料的凸包;
识别所述凸包中的多个凸包点,并将多个凸包点中距离最大的两个凸包点进行连线处理,得到所述目标材料的截面弦线。
可选地,所述根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果,包括:
将所述材料形心至预设材料根截面之间连线直线的距离作为第一弯曲值;
将所述截面弦线与预设参考弦线之间的角度差作为第二弯曲值;
当所述第一弯曲值与所述第二弯曲值均满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为弯曲度强度为高等强度;
当所述第一弯曲值或者所述第二弯曲值满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为中等强度;
当所述第一弯曲值与所述第二弯曲值均不满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为低等强度。
为了解决上述问题,本发明还提供一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置,所述装置包括:
模块结合模块,用于根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机;
数据测试模块,用于利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集;
形心计算模块,用于剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心;
结果生成模块,用于利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
本发明实施例中,通过构建拉力试验机并利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集,提高了数据获取的效率,并剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,保证保准测试数据集中数据的准确性。利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,并利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果,使得得到的拉力弯曲度结果更加准确。因此本发明提出的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质,可以解决拉力弯曲度分析的准确度较低的问题。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法的流程示意图;
图2为本发明一实施例提供的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置的功能模块图;
图3为本发明一实施例提供的实现所述基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法的电子设备的结构示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
本发明实施例提供一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法。所述基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法的执行主体包括但不限于服务端、终端等能够被配置为执行本发明实施例提供的该方法的电子设备中的至少一种。换言之,所述基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法可以由安装在终端设备或服务端设备的软件或硬件来执行,所述软件可以是区块链平台。所述服务端包括但不限于:单台服务器、服务器集群、云端服务器或云端服务器集群等。
参照图1所示,为本发明一实施例提供的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法的流程示意图。在本实施例中,所述基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法包括:
S1、根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机。
本发明实施例中,所述拉力试验机是指万能材料试验机,万能试验机是用来针对各种材料进行仪器设备静载、拉伸、压缩、弯曲、剪切、撕裂、剥离等力学性能试验用的机械加力的试验机,适用于塑料板材、管材、异型材,塑料薄膜及橡胶、电线电缆、钢材、玻纤维等材料的各种物理机械性能测试为材料开发,为物性试验、教学研究、质量控制等不可缺少的检测设备。
由于常用的拉力传感器通常是通常是立式的,无法对一些精细或者其他领域的材料进行识别,因此在本方案中需要根据获取得到的多个硬件进行构建,并将硬件和软件部分进行结合,得到一个适用于各个领域的拉力试验机。
详细地,所述试验机硬件部分由预设的拉力传感器、交流伺服电机、通信系统、以及拉力传感器传动部分及其他部分。其中,所述拉力传感器用于进行拉力试验的力值测量,主要是将施加在所述拉力传感器上的外力转化为计算机可测的电信号在计算机上形成数据或者图像。所述交流伺服电机也叫三相永磁同步电动机,主要作用是实时的与反馈电流信号进行比较控制电机的转速。所述拉力传感器传动部分主要是使用滚珠丝杆,其中,所述滚珠丝杆具有较高的精度和刚度,符合本方案的需求。所述试验机软件模块主要是通过LabWindows/CVI进行实现的。
S2、利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集。
本发明实施例中,所述预设目标材料可以为金属及非金属材料的测试,如橡胶、塑料、电线电缆、光纤光缆、安全带、保险带、皮革皮带复合材料等。
其中,在本方案中,所述预设目标材料可以为陶芯。利用所述拉力试验机对陶芯进行测试处理,得到陶芯对应的拉力测试数据集。
详细地,所述拉力试验机还可以携带一些附加设备模拟特殊环境来测量在特殊环境下材料的力学性能,由于对材料所施加的负荷形式不同,所述预设目标材料可表现出不同的力学特性,弹性变形、塑性变形、断裂都是研究目标材料的力学性能的主要参数。而在本方案中,主要是获取得到所述预设目标材料的弹性和弯曲相关的测试数据作为拉力测试数据集。
S3、剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心。
本发明实施例中,以陶芯作为所述目标材料,由于所述陶芯内部可能会因为内部气孔产生一些坏点数据,因此需要将所述拉力测试数据集中的坏点测试数据执行剔除处理,得到标准测试数据集。
具体地,所述利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,包括:
根据预设的划分原则将所述标准测试数据集划分为多组测试子集;
利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值,并根据所述极角值从小到大对所述测试子集进行排序处理,得到数据排行榜;
筛选出所述数据排行榜中符合预设参考阈值的测试子集作为参考测试子集,并求得所述参考测试子集的加权形心;
根据所述形心计算公式和所述加权形心计算得到所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心。
详细地,将所述目标材料的结构特点作为预设的划分原则,在本方案中,根据陶芯的结构特点将单个封闭曲线的标准测试数据集划分为八组测试子集。
进一步地,所述利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值之前,所述方法还包括:
利用预设的均值形心公式计算出所述测试子集的均值形心。
具体地,所述预设的均值形心公式为:
Figure BDA0003726315520000071
Figure BDA0003726315520000072
其中,
Figure BDA0003726315520000073
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000074
中的横向均值形心,
Figure BDA0003726315520000075
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000076
中的纵向均值形心,n为所述测试子集中的数据总数,s为多组所述测试子集的组数,xi为所述测试子集中的第i个横向测试数据,yi为所述测试子集中的第i个纵向测试数据。
进一步地,所述预设的极角计算公式为:
Figure BDA0003726315520000077
其中,θ为所述极角值,
Figure BDA0003726315520000078
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000079
中的横向均值形心,
Figure BDA00037263155200000710
为所述均值形心
Figure BDA00037263155200000711
中的纵向均值形心,xi为所述测试子集中的第i个横向测试数据,yi为所述测试子集中的第i个纵向测试数据,π为圆周率,arctan为反三角函数。
具体地,所述求得所述参考测试子集的加权形心,包括:
选取所述参考测试子集中的任意两个数据点,并计算所述任意两个数据点之间的欧氏距离;
将所述参考测试子集中的数据点和所述欧式距离输入至预设的加权形心计算公式中,得到所述参考测试子集的加权形心。
详细地,所述参考测试子集中的数据点为p1,p2,p3,…,pi
进一步地,所述加权形心计算公式为:
Figure BDA0003726315520000081
其中,pc为所述参考测试子集的加权形心,pi为第i个数据点,pi+1为第i+1个数据点,di为任意两个数据点之间的欧氏距离。
优选地,所述欧式距离可以根据欧式距离公式进行计算得到。
具体地,所述形心计算公式为:
Figure BDA0003726315520000082
其中,pf为所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,pc为所述参考测试子集的加权形心,L为所述标准测试数据集构成的被测曲线的周长,j表示第j个所述标准测试数据。
S4、利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
本发明实施例中,由于拉力弯曲度结果是根据材料形心和材料的截面弦线进行计算所得,因此需要提取出所述目标材料的截面弦线。可以利用凸包算法计算所述目标材料的截面弦线。其中,凸包问题是计算几何的基本问题,通常算法有Granham扫描算法,Andrew算法,Quickhull算法等,在本方案中使用极值点凸包算法提取所述目标材料的截面弦线。
具体地,所述利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,包括:
获取所述目标材料对应的材料截面数据集,并删除所述材料截面数据集中的噪声数据,得到标准截面数据集;
搜索得到所述标准截面数据集中的多个截面极值点,根据多个所述截面极值点构建得到极值点四边形;
删除所述极值点四边形内部的数据点,并采用预设的扫描算法扫描得到所述目标材料的凸包;
识别所述凸包中的多个凸包点,并将多个凸包点中距离最大的两个凸包点进行连线处理,得到所述目标材料的截面弦线。
详细地,搜索得到所述标准截面数据集中的多个截面极值点分别为xmin,xmax,ymin和ymax。所述预设的扫描算法为Granham扫描算法,其中,所述Granham扫描算法的思想是按照逆时针方向对所述目标材料进行搜索排序。
进一步地,所述根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果,包括:
将所述材料形心至预设材料根截面之间连线直线的距离作为第一弯曲值;
将所述截面弦线与预设参考弦线之间的角度差作为第二弯曲值;
当所述第一弯曲值与所述第二弯曲值均满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为弯曲度强度为高等强度;
当所述第一弯曲值或者所述第二弯曲值满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为中等强度;
当所述第一弯曲值与所述第二弯曲值均不满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为低等强度。
详细地,所述评估条件可以是根据之前的弯曲度相关历史参考数据进行评估设定的。
本发明实施例中,通过构建拉力试验机并利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集,提高了数据获取的效率,并剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,保证保准测试数据集中数据的准确性。利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,并利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果,使得得到的拉力弯曲度结果更加准确。因此本发明提出的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法可以解决拉力弯曲度分析的准确度较低的问题。
如图2所示,是本发明一实施例提供的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置的功能模块图。
本发明所述基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置100可以安装于电子设备中。根据实现的功能,所述基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置100可以包括模块结合模块101、数据测试模块102、形心计算模块103及结果生成模块104。本发明所述模块也可以称之为单元,是指一种能够被电子设备处理器所执行,并且能够完成固定功能的一系列计算机程序段,其存储在电子设备的存储器中。
在本实施例中,关于各模块/单元的功能如下:
所述模块结合模块101,用于根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机;
所述数据测试模块102,用于利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集;
所述形心计算模块103,用于剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心;
所述结果生成模块104,用于利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
详细地,所述基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置100各模块的具体实施方式如下:
步骤一、根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机。
本发明实施例中,所述拉力试验机是指万能材料试验机,万能试验机是用来针对各种材料进行仪器设备静载、拉伸、压缩、弯曲、剪切、撕裂、剥离等力学性能试验用的机械加力的试验机,适用于塑料板材、管材、异型材,塑料薄膜及橡胶、电线电缆、钢材、玻纤维等材料的各种物理机械性能测试为材料开发,为物性试验、教学研究、质量控制等不可缺少的检测设备。
由于常用的拉力传感器通常是通常是立式的,无法对一些精细或者其他领域的材料进行识别,因此在本方案中需要根据获取得到的多个硬件进行构建,并将硬件和软件部分进行结合,得到一个适用于各个领域的拉力试验机。
详细地,所述试验机硬件部分由预设的拉力传感器、交流伺服电机、通信系统、以及拉力传感器传动部分及其他部分。其中,所述拉力传感器用于进行拉力试验的力值测量,主要是将施加在所述拉力传感器上的外力转化为计算机可测的电信号在计算机上形成数据或者图像。所述交流伺服电机也叫三相永磁同步电动机,主要作用是实时的与反馈电流信号进行比较控制电机的转速。所述拉力传感器传动部分主要是使用滚珠丝杆,其中,所述滚珠丝杆具有较高的精度和刚度,符合本方案的需求。所述试验机软件模块主要是通过LabWindows/CVI进行实现的。
步骤二、利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集。
本发明实施例中,所述预设目标材料可以为金属及非金属材料的测试,如橡胶、塑料、电线电缆、光纤光缆、安全带、保险带、皮革皮带复合材料等。
其中,在本方案中,所述预设目标材料可以为陶芯。利用所述拉力试验机对陶芯进行测试处理,得到陶芯对应的拉力测试数据集。
详细地,所述拉力试验机还可以携带一些附加设备模拟特殊环境来测量在特殊环境下材料的力学性能,由于对材料所施加的负荷形式不同,所述预设目标材料可表现出不同的力学特性,弹性变形、塑性变形、断裂都是研究目标材料的力学性能的主要参数。而在本方案中,主要是获取得到所述预设目标材料的弹性和弯曲相关的测试数据作为拉力测试数据集。
步骤三、剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心。
本发明实施例中,以陶芯作为所述目标材料,由于所述陶芯内部可能会因为内部气孔产生一些坏点数据,因此需要将所述拉力测试数据集中的坏点测试数据执行剔除处理,得到标准测试数据集。
具体地,所述利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,包括:
根据预设的划分原则将所述标准测试数据集划分为多组测试子集;
利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值,并根据所述极角值从小到大对所述测试子集进行排序处理,得到数据排行榜;
筛选出所述数据排行榜中符合预设参考阈值的测试子集作为参考测试子集,并求得所述参考测试子集的加权形心;
根据所述形心计算公式和所述加权形心计算得到所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心。
详细地,将所述目标材料的结构特点作为预设的划分原则,在本方案中,根据陶芯的结构特点将单个封闭曲线的标准测试数据集划分为八组测试子集。
进一步地,所述利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值之前,所述方法还包括:
利用预设的均值形心公式计算出所述测试子集的均值形心。
具体地,所述预设的均值形心公式为:
Figure BDA0003726315520000121
Figure BDA0003726315520000122
其中,
Figure BDA0003726315520000123
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000124
中的横向均值形心,
Figure BDA0003726315520000125
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000126
中的纵向均值形心,n为所述测试子集中的数据总数,s为多组所述测试子集的组数,xi为所述测试子集中的第i个横向测试数据,yi为所述测试子集中的第i个纵向测试数据。
进一步地,所述预设的极角计算公式为:
Figure BDA0003726315520000127
其中,θ为所述极角值,
Figure BDA0003726315520000128
为所述均值形心
Figure BDA0003726315520000129
中的横向均值形心,
Figure BDA00037263155200001210
为所述均值形心
Figure BDA00037263155200001211
中的纵向均值形心,xi为所述测试子集中的第i个横向测试数据,yi为所述测试子集中的第i个纵向测试数据,π为圆周率,arctan为反三角函数。
具体地,所述求得所述参考测试子集的加权形心,包括:
选取所述参考测试子集中的任意两个数据点,并计算所述任意两个数据点之间的欧氏距离;
将所述参考测试子集中的数据点和所述欧式距离输入至预设的加权形心计算公式中,得到所述参考测试子集的加权形心。
详细地,所述参考测试子集中的数据点为p1,p2,p3,…,pi
进一步地,所述加权形心计算公式为:
Figure BDA0003726315520000131
其中,pc为所述参考测试子集的加权形心,pi为第i个数据点,pi+1为第i+1个数据点,di为任意两个数据点之间的欧氏距离。
优选地,所述欧式距离可以根据欧式距离公式进行计算得到。
具体地,所述形心计算公式为:
Figure BDA0003726315520000132
其中,pf为所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,pc为所述参考测试子集的加权形心,L为所述标准测试数据集构成的被测曲线的周长,j表示第j个所述标准测试数据。
步骤四、利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
本发明实施例中,由于拉力弯曲度结果是根据材料形心和材料的截面弦线进行计算所得,因此需要提取出所述目标材料的截面弦线。可以利用凸包算法计算所述目标材料的截面弦线。其中,凸包问题是计算几何的基本问题,通常算法有Granham扫描算法,Andrew算法,Quickhull算法等,在本方案中使用极值点凸包算法提取所述目标材料的截面弦线。
具体地,所述利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,包括:
获取所述目标材料对应的材料截面数据集,并删除所述材料截面数据集中的噪声数据,得到标准截面数据集;
搜索得到所述标准截面数据集中的多个截面极值点,根据多个所述截面极值点构建得到极值点四边形;
删除所述极值点四边形内部的数据点,并采用预设的扫描算法扫描得到所述目标材料的凸包;
识别所述凸包中的多个凸包点,并将多个凸包点中距离最大的两个凸包点进行连线处理,得到所述目标材料的截面弦线。
详细地,搜索得到所述标准截面数据集中的多个截面极值点分别为xmin,xmax,ymin和ymax。所述预设的扫描算法为Granham扫描算法,其中,所述Granham扫描算法的思想是按照逆时针方向对所述目标材料进行搜索排序。
进一步地,所述根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果,包括:
将所述材料形心至预设材料根截面之间连线直线的距离作为第一弯曲值;
将所述截面弦线与预设参考弦线之间的角度差作为第二弯曲值;
当所述第一弯曲值与所述第二弯曲值均满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为弯曲度强度为高等强度;
当所述第一弯曲值或者所述第二弯曲值满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为中等强度;
当所述第一弯曲值与所述第二弯曲值均不满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为低等强度。
详细地,所述评估条件可以是根据之前的弯曲度相关历史参考数据进行评估设定的。
本发明实施例中,通过构建拉力试验机并利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集,提高了数据获取的效率,并剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,保证保准测试数据集中数据的准确性。利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,并利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果,使得得到的拉力弯曲度结果更加准确。因此本发明提出的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置可以解决拉力弯曲度分析的准确度较低的问题。
如图3所示,是本发明一实施例提供的实现基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法的电子设备的结构示意图。
所述电子设备可以包括处理器10、存储器11、通信接口12和总线13,还可以包括存储在所述存储器11中并可在所述处理器10上运行的计算机程序,如基于拉力试验机的拉力弯曲度分析程序。
其中,所述存储器11至少包括一种类型的可读存储介质,所述可读存储介质包括闪存、移动硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如:SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。所述存储器11在一些实施例中可以是电子设备的内部存储单元,例如该电子设备的移动硬盘。所述存储器11在另一些实施例中也可以是电子设备的外部存储设备,例如电子设备上配备的插接式移动硬盘、智能存储卡(Smart Media Card,SMC)、安全数字(SecureDigital,SD)卡、闪存卡(Flash Card)等。进一步地,所述存储器11还可以既包括电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器11不仅可以用于存储安装于电子设备的应用软件及各类数据,例如基于拉力试验机的拉力弯曲度分析程序的代码等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所述处理器10在一些实施例中可以由集成电路组成,例如可以由单个封装的集成电路所组成,也可以是由多个相同功能或不同功能封装的集成电路所组成,包括一个或者多个中央处理器(Central Processing unit,CPU)、微处理器、数字处理芯片、图形处理器及各种控制芯片的组合等。所述处理器10是所述电子设备的控制核心(Control Unit),利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部件,通过运行或执行存储在所述存储器11内的程序或者模块(例如基于拉力试验机的拉力弯曲度分析程序等),以及调用存储在所述存储器11内的数据,以执行电子设备的各种功能和处理数据。
所述通信接口12用于上述电子设备与其他设备之间的通信,包括网络接口和用户接口。可选地,所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等),通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。所述用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard)),可选地,用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地,在一些实施例中,显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。其中,显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元,用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
所述总线13可以是外设部件互连标准(peripheral component interconnect,简称PCI)总线或扩展工业标准结构(extended industry standard architecture,简称EISA)总线等。该总线13可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。所述总线13被设置为实现所述存储器11以及至少一个处理器10等之间的连接通信。
图3仅示出了具有部件的电子设备,本领域技术人员可以理解的是,图3示出的结构并不构成对所述电子设备的限定,可以包括比图示更少或者更多的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
例如,尽管未示出,所述电子设备还可以包括给各个部件供电的电源(比如电池),优选地,电源可以通过电源管理装置与所述至少一个处理器10逻辑相连,从而通过电源管理装置实现充电管理、放电管理、以及功耗管理等功能。电源还可以包括一个或一个以上的直流或交流电源、再充电装置、电源故障检测电路、电源转换器或者逆变器、电源状态指示器等任意组件。所述电子设备还可以包括多种传感器、蓝牙模块、Wi-Fi模块等,在此不再赘述。
进一步地,所述电子设备还可以包括网络接口,可选地,所述网络接口可以包括有线接口和/或无线接口(如WI-FI接口、蓝牙接口等),通常用于在该电子设备与其他电子设备之间建立通信连接。
可选地,该电子设备还可以包括用户接口,用户接口可以是显示器(Display)、输入单元(比如键盘(Keyboard)),可选地,用户接口还可以是标准的有线接口、无线接口。可选地,在一些实施例中,显示器可以是LED显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(Organic Light-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。其中,显示器也可以适当的称为显示屏或显示单元,用于显示在电子设备中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
应该了解,所述实施例仅为说明之用,在专利申请范围上并不受此结构的限制。
所述电子设备中的所述存储器11存储的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析程序是多个指令的组合,在所述处理器10中运行时,可以实现:
根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机;
利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集;
剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心;
利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
具体地,所述处理器10对上述指令的具体实现方法可参考图1对应实施例中相关步骤的描述,在此不赘述。
进一步地,所述电子设备集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述计算机可读存储介质可以是易失性的,也可以是非易失性的。例如,所述计算机可读介质可以包括:能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM,Read-Only Memory)。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,所述可读存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序在被电子设备的处理器所执行时,可以实现:
根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机;
利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集;
剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并利用预设的形心计算公式计算出所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心;
利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
在本发明所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的设备,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述模块的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的模块可以是或者也可以不是物理上分开的,作为模块显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。
另外,在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用硬件加软件功能模块的形式实现。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。
因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附关联图标记视为限制所涉及的权利要求。
本发明所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain),本质上是一个去中心化的数据库,是一串使用密码学方法相关联产生的数据块,每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息,用于验证其信息的有效性(防伪)和生成下一个区块。区块链可以包括区块链底层平台、平台产品服务层以及应用服务层等。
此外,显然“包括”一词不排除其他单元或步骤,单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第二等词语用来表示名称,而并不表示任何特定的顺序。
最后应说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。

Claims (9)

1.一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述方法包括:
根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机;
利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集;
剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并
根据预设的划分原则将所述标准测试数据集划分为多组测试子集,利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值,并根据所述极角值从小到大对所述测试子集进行排序处理,得到数据排行榜,筛选出所述数据排行榜中符合预设参考阈值的测试子集作为参考测试子集,并求得所述参考测试子集的加权形心,根据预设的形心计算公式和加权形心计算公式计算得到所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,其中,所述预设的形心计算公式为:
其中,为所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心,为所述参考测试子集的加权形心,为所述标准测试数据集构成的被测曲线的周长,表示第个所述标准测试数据;
利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
2.如权利要求1所述的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值之前,所述方法还包括:
利用预设的均值形心公式计算出所述测试子集的均值形心。
3.如权利要求2所述的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述预设的均值形心公式为:
其中,为所述均值形心中的横向均值形心,为所述均值形心中的纵向均值形心,为所述测试子集中的数据总数,为多组所述测试子集的组数,为所述测试子集中的第个横向测试数据,为所述测试子集中的第个纵向测试数据。
4.如权利要求2所述的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述预设的极角计算公式为:
其中,为所述极角值,为所述均值形心中的横向均值形心,为所述均值形心中的纵向均值形心,为所述测试子集中的第个横向测试数据,为所述测试子集中的第个纵向测试数据,为圆周率,为反三角函数。
5.如权利要求1所述的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述求得所述参考测试子集的加权形心,包括:
选取所述参考测试子集中的任意两个数据点,并计算所述任意两个数据点之间的欧式距离;
将所述参考测试子集中的数据点和所述欧式距离输入至预设的加权形心计算公式中,得到所述参考测试子集的加权形心。
6.如权利要求1所述的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述加权形心计算公式为:
其中,为所述参考测试子集的加权形心,为第个数据点,为第个数据点,为任意两个数据点之间的欧式距离。
7.如权利要求1所述的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,包括:
获取所述目标材料对应的材料截面数据集,并删除所述材料截面数据集中的噪声数据,得到标准截面数据集;
搜索得到所述标准截面数据集中的多个截面极值点,根据多个所述截面极值点构建得到极值点四边形;
删除所述极值点四边形内部的数据点,并采用预设的扫描算法扫描得到所述目标材料的凸包;
识别所述凸包中的多个凸包点,并将多个凸包点中距离最大的两个凸包点进行连线处理,得到所述目标材料的截面弦线。
8.如权利要求1所述的基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果,包括:
将所述材料形心至预设材料根截面之间连线直线的距离作为第一弯曲值;
将所述截面弦线与预设参考弦线之间的角度差作为第二弯曲值;
当所述第一弯曲值与所述第二弯曲值均满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为弯曲度强度为高等强度;
当所述第一弯曲值或者所述第二弯曲值仅其中之一满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为中等强度;
当所述第一弯曲值与所述第二弯曲值均不满足评估条件时,将所述拉力弯曲度结果输出为低等强度。
9.一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析装置,用于实现如权利要求1所述的一种基于拉力试验机的拉力弯曲度分析方法,其特征在于,所述装置包括:
模块结合模块,用于根据预设的拉力传感器、交流伺服电机和通信系统构建试验机硬件模块,并利用所述试验机硬件模块中的通信系统与试验机软件模块进行结合,得到拉力试验机;
数据测试模块,用于利用所述拉力试验机对预设目标材料进行测试处理,得到拉力测试数据集;
形心计算模块,用于剔除所述拉力测试数据集中的坏点测试数据,得到标准测试数据集,并根据预设的划分原则将所述标准测试数据集划分为多组测试子集,利用预设的极角计算公式分别计算出多组所述测试子集对应的极角值,并根据所述极角值从小到大对所述测试子集进行排序处理,得到数据排行榜,筛选出所述数据排行榜中符合预设参考阈值的测试子集作为参考测试子集,并求得所述参考测试子集的加权形心,根据预设的形心计算公式和加权形心计算公式计算得到所述标准测试数据集对应的目标材料的材料形心;
结果生成模块,用于利用凸包算法提取出所述目标材料的截面弦线,根据所述截面弦线和所述材料形心计算得到所述目标材料对应的拉力弯曲度结果。
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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
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Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112631903A (zh) * 2020-12-18 2021-04-09 平安普惠企业管理有限公司 任务测试方法、装置、电子设备及存储介质

Family Cites Families (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU2014380350B2 (en) * 2014-01-30 2017-11-30 Landmark Graphics Corporation Depth range manager for drill string analysis
CN105160135B (zh) * 2015-10-08 2019-08-23 中国飞机强度研究所 一种计算试验件试验数据与分析数据一致性的方法
DE102017205362A1 (de) * 2017-03-29 2018-10-04 Fraunhofer-Gesellschaft zur Förderung der angewandten Forschung e.V. Vorrichtung zur Durchführung von Biegeversuchen an plattenförmigen Proben
CN210487474U (zh) * 2019-07-19 2020-05-08 浙江创新工程检测有限公司 一种电子拉力试验机
CN111339072B (zh) * 2020-02-23 2023-09-15 中国平安财产保险股份有限公司 基于用户行为的变化值分析方法、装置、电子设备及介质
CN113780691B (zh) * 2020-06-09 2023-09-29 富泰华工业(深圳)有限公司 数据测试方法、装置、电子设备及存储介质

Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN112631903A (zh) * 2020-12-18 2021-04-09 平安普惠企业管理有限公司 任务测试方法、装置、电子设备及存储介质

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