CN116882021A - 疲劳损伤评估方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

疲劳损伤评估方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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CN116882021A CN202310908369.1A CN202310908369A CN116882021A CN 116882021 A CN116882021 A CN 116882021A CN 202310908369 A CN202310908369 A CN 202310908369A CN 116882021 A CN116882021 A CN 116882021A
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刘韶鹏
王长欣
田淑明
吴连奎
康天
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Beijing Yunlu Technology Co Ltd
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Abstract

本申请提供一种疲劳损伤评估方法、装置、设备及存储介质，涉及结构监测及安全状态评估技术领域，该方法包括：获取结构构件在受力状态下的动态应力数据；对动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数；基于疲劳损伤评估参数，对结构构件进行疲劳损伤评估。通过长期稳定的实时监测技术实时获取结构构件受力状态下的动态应力数据，再辅以对应的数据处理算法提取可用于进行疲劳损伤/剩余寿命评估的多种参数，最后通过与材料疲劳特性曲线进行对比，实现疲劳损伤评估和剩余寿命预测，可进行长期在线实时评估，施工方便，成本低廉、维护便捷。

Description

疲劳损伤评估方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本申请涉及结构监测及安全状态评估领域，具体而言，涉及一种疲劳损伤评估方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
随着城市基建行业的快速发展，输电塔、风电塔、商用/民用建筑、体育场馆、桥梁等各种建筑物结构外形趋于复杂，建筑物高度越来越高，进而使得相应的结构构件高度随之增加。附着杆长度及附着形式逐渐多样化，无可避免地导致各种结构构件自振频率越来越低，风载对各种结构构件的影响也越来越显著。因此，合理评估结构构件安全稳定性、确定疲劳损伤程度十分重要。
目前，由于无法在实际建筑结构的使用过程中将构件拆下来送去进行疲劳试验，所以如何对使用中的结构构件的疲劳损伤和剩余寿命进行评估一直是行业的难题。这样会导致很多建筑构件还未出现明显的疲劳问题，却因为到达了使用年限而被迫拆除，或者部分建筑虽然没有达到使用年限，却出现了疲劳问题导致的安全事故。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例的目的在于提供一种疲劳损伤评估方法、装置、设备及存储介质，通过长期稳定的实时监测技术获取结构构件全生命周期受力状态下的动态应力数据，再辅以对应的数据处理算法提取到可用于进行疲劳损伤/剩余寿命评估的多种参数，最后通过与材料疲劳特性曲线进行对比，从而实现疲劳损伤评估和剩余寿命预测，该全流程方法，能够实时计算出结构构件的疲劳损伤和剩余寿命，从而解决上述技术问题。
第一方面，本申请实施例提供一种疲劳损伤评估方法，所述方法包括：获取结构构件在受力状态下的动态应力数据；对所述动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数；基于所述疲劳损伤评估参数，对所述结构构件进行疲劳损伤评估。
在上述实现过程中，通过长期稳定的实时监测技术实时获取结构构件受力状态下的动态应力数据，再辅以对应的数据处理算法提取到可用于进行疲劳损伤/剩余寿命评估的多种参数，最后通过与材料疲劳特性曲线进行对比，从而实现疲劳损伤评估和剩余寿命预测，可进行长期在线实时评估，施工方便，成本低廉、维护便捷。
可选地，所述对所述动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数，包括：对所述动态应力数据进行周期性分离，获得周期应力幅值；在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数；基于所述实际循环次数和可循环应力次数，计算所述预设时间段内的实时损伤值。
在上述实现过程中，通过提取幅值找到对应的实际循环次数和可循环应力次数，实时计算损伤值，实现了实时数据分析与累计损伤理论的结合，提高了评估的效率和准确性。
可选地，所述对所述动态应力数据进行周期性分离，获得周期应力幅值，包括：基于基线矫正算法对所述动态应力数据进行初步分离，获得幅值波形数据；对所述幅值波形数据进行动静态分离或低通滤波，获得标准幅值波形数据；对所述标准幅值波形数据进行周期性峰谷值提取，获得周期应力幅值。
在上述实现过程中，通过对动态应力数据进行基线矫正、动静态分离或低通滤波，峰谷值提取，获得准确的周期应力幅值，实现了反映疲劳损伤程度的真实值提取，提高了疲劳损伤评估的准确性。
可选地，所述在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数，包括：在预设时间段内，将后一个峰谷值减去前一个峰谷值，获得半循环波动幅值；对所述半循环波动幅值出现的次数进行计数，获得所述实际循环次数；基于所述结构构件材料的应力—寿命曲线，将所述周期应力幅值对应的寿命数值确定为所述可循环应力次数。
在上述实现过程中，通过利用波峰波谷计数法确定实际循环次数，并参照结构构件材料的应力—寿命曲线确定可循环应力次数，快速准确，提高了在线疲劳损伤评估的效率。
可选地，所述在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数，还包括：采用雨流计数法在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数。
在上述实现过程中，通过利用雨流计数法确定实际循环次数，并参照结构构件材料的应力—寿命曲线确定可循环应力次数，快速准确，提高了在线疲劳损伤评估的效率。
可选地，所述疲劳损伤评估参数包括：实时损伤值以及历史损伤值；所述基于所述疲劳损伤评估参数，对所述结构构件进行疲劳损伤评估，包括：将实时损伤值与历史损伤值进行叠加，获得目标损伤值；将所述目标损伤值与参考值进行比对；若所述目标损伤值远小于所述参考值，则判定所述结构构件存在较小疲劳损伤；若所述目标损伤值大于或邻近所述参考值，则判定所述结构构件存在较大疲劳损伤。
在上述实现过程中，通过叠加损伤值计算出目标损伤值，基于参考值对疲劳损伤进行评估，快速准确，提高了疲劳损伤评估的适用性。
可选地，所述疲劳损伤评估参数包括：实时损伤值以及历史损伤值；在所述基于所述疲劳损伤评估参数，对所述结构构件进行疲劳损伤评估之后，所述方法还包括：将实时损伤值与历史损伤值进行叠加，获得目标损伤值；根据结构构件的使用年份和所述目标损伤值，计算所述结构构件的剩余寿命。
在上述实现过程中，通过计算出的损伤值和结构构件的使用年份，进一步推算结构构件的剩余寿命，可以对结构构件的实际使用寿命进行评估，避免了完全依靠设计采用固定的使用寿命导致资源浪费，以及实际结构受到的荷载大于设计，因提前达到寿命年限而不知导致的安全隐患，提高了评估的实用性。
第二方面，本申请实施例提供了一种疲劳损伤评估装置，所述装置包括：获取模块，用于获取结构构件在受力状态下的动态应力数据；数据处理模块，用于对所述动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数；疲劳评估模块，用于基于所述疲劳损伤评估参数，对所述结构构件进行疲劳损伤评估。
在上述实现过程中，通过长期稳定的实时监测技术实时获取结构构件受力状态下的动态应力数据，再辅以对应的数据处理算法提取到可用于进行疲劳损伤/剩余寿命评估的多种参数，最后通过分析对比，实现疲劳损伤评估和剩余寿命预测，可进行长期在线实时评估，施工方便，成本低廉、维护便捷。
第三方面，本申请实施例还提供一种电子设备，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行上述的方法的步骤。
第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行上述的方法的步骤。
为使本申请的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。
图1为本申请实施例提供的一种疲劳损伤评估方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的一种标准幅值波形曲线；
图3为本申请实施例提供的疲劳损伤评估装置的功能模块示意图；
图4为本申请实施例提供疲劳损伤评估装置的电子设备的方框示意图。
图标：210-获取模块；220-数据处理模块；230-疲劳评估模块；300-电子设备；311-存储器；312-存储控制器；313-处理器；314-外设接口；315-输入输出单元；316-显示单元。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本申请实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本申请的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本申请的范围，而是仅仅表示本申请的选定实施例。基于本申请的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
在介绍本申请实施例前，首先对本申请涉及的技术概念作简要介绍。
疲劳试验方法：疲劳试验可以预测材料或构件在交变载荷作用下的疲劳强度，一般该类试验周期较长，所需设备比较复杂，但是由于一般的力学试验，如静力拉伸、硬度和冲击试验，都不能够提供材料在反复交变载荷作用下的性能，因此对于重要的零构件进行疲劳试验是必须的。金属材料疲劳试验的一些常用试验方法通常包括：单点疲劳试验法、升降法、高频振动试验法、超声疲劳试验法、红外热像技术疲劳试验方法等。
材料的疲劳特性：材料经过老化或者加热，外力作用会发生形变、破损，使用寿命下降等情况，材料耐疲劳的能力就是疲劳性能。材料的疲劳简单来说是指在小于抗力强度的应力下，长期服役发生失效或断裂的现象。
S-N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lgN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。某材料的S-N曲线，是指对指定的加工精度等级和热处理工艺下的圆棒形标准试件进行指定应力幅值S下的拉、压、弯曲和扭转实验，得到对应应力幅值下的疲劳寿命N，从而得到的相应的S-N曲线。因此，不同的零件，因形状不同，加工精度和热处理工艺也不尽相同，其S-N曲线也自然不同。
本申请发明人注意到，现如今用于获取材料疲劳强度的疲劳试验方法已十分完善，例如针对结构构件常用的单点疲劳试验法、升降法疲劳试验法等。建筑结构中常见的材料疲劳特性均已经过大量试验验证，并在标准的建筑结构设计规范中给出范围，例如《混凝土结构设计规范》、《钢结构设计标准》等采用的等效疲劳损伤法。在国外的规范中，例如欧洲规范BSEN1993-1-9钢结构设计的疲劳特性则采用累积损伤法。但是，上述详细的材料疲劳特性仅用于设计阶段，通过限制建筑的使用时长来满足安全，例如一般民用建筑使用寿命为50-70年，风电塔使用寿命为20-25年等。由于无法在实际建筑结构的使用过程中将构件拆下来送去进行疲劳试验，所以如何对使用中的结构构件的疲劳损伤和剩余寿命进行评估一直是行业的难题。这样会导致很多建筑明明还没有出现疲劳问题，却因为到达了使用年限而被迫拆除，或者部分建筑虽然没有达到使用年限，却出现了疲劳问题导致的安全事故。有鉴于此，本申请实施例提供了如下介绍的一种疲劳损伤评估方法。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种疲劳损伤评估方法的流程图。下面对本申请实施例进行详细阐释，该方法包括：步骤100、步骤120和步骤140。
步骤100：获取结构构件在受力状态下的动态应力数据；
步骤120：对动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数；
步骤140：基于疲劳损伤评估参数，对结构构件进行疲劳损伤评估。
示例性地，动态应力数据可以是：通过长期稳定的实时监测技术获取结构构件全生命周期受力状态下的应力数据，例如采用符合结构构件自振频率的动态应变计实时采集某种结构构件在建筑使用过程中受到自重等永久荷载、风荷载、以及其它动荷载影响下的应变数据。疲劳损伤评估参数可以是：根据实时采集的动态应力数据，进行数据分析和处理，提取应力幅值、峰值、谷值等数据，计算出一系列损伤值，用于后续对结构构件的疲劳损伤评估和剩余寿命预估。
可选地，通过动态应变计对结构构件在建筑使用过程中受到自重等永久荷载、风荷载、以及其它动荷载影响下产生的应变数据进行实时采集，其中，动态应变计的采集频率需要求能够识别结构构件的自振频率，具体可选取10倍自振频率的采集频率进行数据采集，同时，动态应变计获取的数据为应变数据，还需乘以结构构件材料的弹性模量E转换为动态应力数据。可利用预设处理算法对动态应力数据进行数据分析和处理，提取应力幅值、峰值、谷值等数据，采用预设公式算法计算出一系列损伤值，基于这些损伤值，结合该结构构件固有的材料疲劳特性，对建筑使用过程中的结构构件进行疲劳损伤评估和剩余寿命预估。
通过长期稳定的实时监测技术实时获取结构构件受力状态下的动态应力数据，再辅以对应的数据处理算法提取到可用于进行疲劳损伤/剩余寿命评估的多种参数，最后通过与材料疲劳特性曲线进行对比，从而实现疲劳损伤评估和剩余寿命预测，可进行长期在线实时评估，施工方便，成本低廉、维护便捷。
在一个实施例中，步骤120可以包括：步骤121、步骤122和步骤123。
步骤121：对动态应力数据进行周期性分离，获得周期应力幅值；
步骤122：在预设时间段内，对周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询周期应力幅值的可循环应力次数；
步骤123：基于实际循环次数和可循环应力次数，计算预设时间段内的实时损伤值。
示例性地，预设时间段可以是：当前时间段或者是过去时间段中任意选取的一段时间。实际循环次数可以是：在预设时间段内获取的结构构件受力状态下的应力波形数据中，某一应力幅值在周期性波形中实际出现的次数。可循环应力次数可以是：参照该结构构件固有的材料疲劳特性曲线找到的理论循环次数。可选地，对动态应变计在预设时间段内采集的应变数据，乘以结构构件材料的弹性模量E转换为动态应力数据；可利用预设处理算法对动态应力数据进行波形和幅值提取；对波形中的应力幅值进行计数，获得实际循环次数，同时在表示一定循环特征下标准试件的疲劳强度(应力)与疲劳寿命(次数)之间关系的曲线中，找到该应力幅值在该曲线中对应的次数，即可循环应力次数，进而计算预设时间段内的实时损伤值。例如：曲线中出现的周期应力幅值100Mpa可循环应力次数为1.0E6，周期应力幅值60Mpa可循环应力次数为1.0E8，预设时间段内100Mpa出现2次，60Mpa出现10次，则该预设时间段内，实时损伤值为2/1.0E6+10/1.0E8＝0.0000021。
通过提取幅值找到对应的实际循环次数和可循环应力次数，实时计算损伤值，实现了实时数据分析与累计损伤理论的结合，提高了评估的效率和准确性。
在一个实施例中，步骤121可以包括：步骤1211、步骤1212和步骤1213。
步骤1211：基于基线矫正算法对动态应力数据进行初步分离，获得幅值波形数据；
步骤1212：对幅值波形数据进行动静态分离或低通滤波，获得标准幅值波形数据；
步骤1213：对标准幅值波形数据进行周期性峰谷值提取，获得周期应力幅值。
示例性地，如图2所示，示出了一种标准幅值波形曲线，曲线纵坐标是应力，单位是Mpa；横坐标是时间，单位是s。通过动态应变计获取的动态应力数据包含结构构件的自重等永久荷载、风荷载或其它的动荷载。可利用分段线性拟合法、局部极值中值法、多项式拟合法等任意一种基线矫正算法对获取的动态应力数据进行预处理，即通过对不规则的动态应力数据使用基线矫正算法，可将永久荷载和动荷载分离出来。由于在进行疲劳损伤时主要关注周期性荷载即结构受力的幅值部分(应力幅值)，可先基于上述基线矫正算法提取结构构件受力的均值和幅值；对幅值部分(即基线矫正后的波形数据)进行动静态分离或低通滤波剔除高频噪音，让幅值波形更为圆滑(即图2中的曲线)，以为后续精准提取峰谷值做准备；对处理过后的幅值波形进行峰值、谷值提取，可以准确地获取每个循环周期的幅值(周期应力幅值)。
通过对动态应力数据进行基线矫正、动静态分离或低通滤波，峰谷值提取，获得准确的周期应力幅值，实现了反映疲劳损伤程度的真实值提取，提高了疲劳损伤评估的准确性。
在一个实施例中，步骤122可以包括：步骤1221、步骤1222和步骤1223。
步骤1221：在预设时间段内，将后一个峰谷值减去前一个峰谷值，获得半循环波动幅值；
步骤1222：对半循环波动幅值出现的次数进行计数，获得实际循环次数；
步骤1223：基于结构构件材料的应力—寿命曲线，将周期应力幅值对应的寿命数值确定为可循环应力次数。
示例性地，计数的方法可以采用：波峰波谷计数法、雨流计数法、以及其他多种能够统计循环次数的计数法。可选地，采用波峰波谷计数法进行计数。通过基线矫正算法提取结构构件受力的均值和幅值；对基线矫正后的幅值波形进行动静态分离或低通滤波剔除高频噪音，让幅值波形更为圆滑，获得较准确反映结构构件真实受力状态的幅值波形。对处理过后的幅值波形进行峰值、谷值提取，获取每个循环周期的幅值，即周期应力幅值。请继续参看图2，将该幅值波形放大，用后一个的峰值/谷值减去前一个峰值/谷值，可以得到该半个循环的波动数值，即半循环波动幅值。例如，在该幅值波形中提取到这些幅值：(-9.843)-9.5＝-19.343Mpa；9.8-(-9.843)＝19.343Mpa；(-9.864)-9.8＝-19.664Mpa；9.079-(-9.864)＝18.943Mpa；可对这些幅值数据进行四舍五入以减少计算量，进而将这些幅值：19.343Mpa，19.343Mpa，19.664Mpa，18.943Mpa简化为：19.3Mpa，19.3Mpa，19.7Mpa，18.9Mpa；由于是半个周期循环，实际循环次数仅需取一半，因此，19.3Mpa实际循环次数可为：2×0.5，19.7Mpa实际循环次数可为：1×0.5，18.9Mpa实际循环次数可为：1×0.5。可参照该结构构件的S-N曲线，将19.39Mpa、19.79Mpa、18.99Mpa等幅值在S-N曲线中找到横坐标对应的寿命数值，即各自对应的可循环应力次数。
通过利用波峰波谷计数法确定实际循环次数，并参照结构构件材料的应力—寿命曲线确定可循环应力次数，快速准确，提高了在线疲劳损伤评估的效率。
在一个实施例中，步骤122还可以包括：步骤1224。
步骤1224：采用雨流计数法在预设时间段内，对周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询周期应力幅值的可循环应力次数。
示例性地，疲劳损伤评估并不需要计算每个时刻的载荷，往往只需提供应力幅值、均值和循环次数等参数，可利用雨流计数法将图2中的应力时程曲线转化为多个荷载循环，该荷载循环是指附着的应力反复作用在结构构件上，计算各结构构件处的应力幅值σa、实际循环次数C以及应力均值σm。具体计算公式可以如下：
σm＝|σmax+σmin|/2
σa＝|σmax-σmin|/2
其中，σmax是每一个荷载循环的应力最大值，σmin是每一个荷载循环的应力最小值。通过雨流计数法可计算出实际循环次数C的取值，根据应力幅值σa、实际循环次数C与平均应力σm还可建立关键构件主要分析位置处的应力幅值分布图。同样地，可参照该结构构件的S-N曲线，找出应力幅值σa所对应的可循环应力次数。
通过利用雨流计数法确定实际循环次数，并参照结构构件材料的应力—寿命曲线确定可循环应力次数，快速准确，提高了在线疲劳损伤评估的效率。
在一个实施例中，该疲劳损伤评估参数包括：实时损伤值以及历史损伤值；步骤140可以包括：步骤141、步骤142、步骤143和步骤144。
步骤141：将实时损伤值与历史损伤值进行叠加，获得目标损伤值；
步骤142：将目标损伤值与参考值进行比对；
步骤143：若目标损伤值远小于参考值，则判定结构构件存在较小疲劳损伤；
步骤144：若目标损伤值大于或邻近参考值，则判定结构构件存在较大疲劳损伤。
示例性地，远小于可以是：目标损伤值的数值大小比参考值的数值大小小于一定范围，这个范围可以根据实际情况自定义，例如0.1、0.3、0.001、0.0003等远小于1的数值。邻近可以是：目标损伤值的数值大小与参考值的数值大小接近一定范围，这个范围可以根据实际情况自定义，例如0.8、0.9、0.99等接近1得数值。
假设预设时间段内的应力幅值100Mpa循环15次，则实时损伤值可计算为15/8.0E04＝0.0001875。将每次计算出的实时损伤值进行叠加，即将最新计算出的实时损伤值与历史损伤值相加，例如预设时间段之前的历史损伤值为0.01267，则加上本次实时损伤值0.0001875后，最新的目标损伤值为0.0128575。持续重复上述叠加过程，即将每一次最新计算出的损伤值与之前的损伤值进行叠加。假设以1为参考值，当目标损伤值远小于1时，则结构构件存在较小疲劳损伤，表示该结构构件处于安全状态下，没有太大安全隐患；如临近1或超过1时，则结构构件存在较大疲劳损伤，表示该结构构件有极大安全隐患。
通过叠加损伤值计算出目标损伤值，基于参考值对疲劳损伤进行评估，快速准确，提高了疲劳损伤评估的适用性。
在一个实施例中，该疲劳损伤评估参数包括：实时损伤值以及历史损伤值；步骤140之后，该方法还包括：
步骤150：将实时损伤值与历史损伤值进行叠加，获得目标损伤值；
步骤160：根据结构构件的使用年份和目标损伤值，计算结构构件的剩余寿命。
示例性地，将每次计算出的实时损伤值进行叠加，例如当前时间段之前的历史损伤值为0.002，则加上当前时间段的实时损伤值0.0000021后，目标损伤值为0.0020021。结构构件的剩余寿命可以通过公式：使用年份/目标损伤值乘(1-目标损伤值)进行计算。例如：结构构件在使用20年后，目标损伤值为0.2，则可以预估结构构件的剩余寿命为20/0.2×(1-0.2)＝80年。该结构构件已使用2年时间，损伤值为0.0128575，可预估结构的剩余寿命2/0.0128575×(1-0.0128575)＝153.5年。不过由于数据为实时计算和变化，可能在某次特殊事件/工况下，结构出现罕见的极大荷载，该计算寿命可能会出现急剧降低。
通过计算出的损伤值和结构构件的使用年份，进一步推算结构构件的剩余寿命，可以对结构构件的实际使用寿命进行评估，避免了完全依靠设计采用固定的使用寿命导致资源浪费，以及实际结构受到的荷载大于设计，因提前达到寿命年限而不知导致的安全隐患，提高了评估的实用性。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种疲劳损伤评估装置的功能模块示意图。该装置包括：获取模块210、数据处理模块220、疲劳评估模块230。
获取模块210，用于获取结构构件在受力状态下的动态应力数据；
数据处理模块220，用于对动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数；
疲劳评估模块230，用于基于疲劳损伤评估参数，对结构构件进行疲劳损伤评估。
可选地，数据处理模块220可以用于：
对所述动态应力数据进行周期性分离，获得周期应力幅值；
在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数；
基于所述实际循环次数和可循环应力次数，计算所述预设时间段内的实时损伤值。
可选地，数据处理模块220可以用于：
基于基线矫正算法对所述动态应力数据进行初步分离，获得幅值波形数据；
对所述幅值波形数据进行动静态分离或低通滤波，获得标准幅值波形数据；
对所述标准幅值波形数据进行周期性峰谷值提取，获得周期应力幅值。
可选地，数据处理模块220可以用于：
在预设时间段内，将后一个峰谷值减去前一个峰谷值，获得半循环波动幅值；
对所述半循环波动幅值出现的次数进行计数，获得所述实际循环次数；
基于所述结构构件材料的应力—寿命曲线，将所述周期应力幅值对应的寿命数值确定为所述可循环应力次数。
可选地，数据处理模块220可以用于：
采用雨流计数法在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数。
可选地，疲劳评估模块230可以用于：
将实时损伤值与历史损伤值进行叠加，获得目标损伤值；
将所述目标损伤值与参考值进行比对；
若所述目标损伤值远小于所述参考值，则判定所述结构构件存在较小疲劳损伤；
若所述目标损伤值大于或邻近所述参考值，则判定所述结构构件存在较大疲劳损伤。
可选地，疲劳评估模块230可以用于：
将实时损伤值与历史损伤值进行叠加，获得目标损伤值；
根据结构构件的使用年份和所述目标损伤值，计算所述结构构件的剩余寿命。
请参阅图4，图4是电子设备的方框示意图。电子设备300可以包括存储器311、存储控制器312、处理器313、外设接口314、输入输出单元315、显示单元316。本领域普通技术人员可以理解，图4所示的结构仅为示意，其并不对电子设备300的结构造成限定。例如，电子设备300还可包括比图4中所示更多或者更少的组件，或者具有与图4所示不同的配置。
上述的存储器311、存储控制器312、处理器313、外设接口314、输入输出单元315、显示单元316各元件相互之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如，这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。上述的处理器313用于执行存储器中存储的可执行模块。
其中，存储器311可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，简称RAM)，只读存储器(Read Only Memory，简称ROM)，可编程只读存储器(ProgrammableRead-Only Memory，简称PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-OnlyMemory，简称EEPROM)等。其中，存储器311用于存储程序，所述处理器313在接收到执行指令后，执行所述程序，本申请实施例任一实施例揭示的过程定义的电子设备300所执行的方法可以应用于处理器313中，或者由处理器313实现。
上述的处理器313可能是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。上述的处理器313可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(digital signalprocessor，简称DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本申请实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
上述的外设接口314将各种输入/输出装置耦合至处理器313以及存储器311。在一些实施例中，外设接口314，处理器313以及存储控制器312可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，他们可以分别由独立的芯片实现。
上述的输入输出单元315用于提供给用户输入数据。所述输入输出单元315可以是，但不限于，鼠标和键盘等。
上述的显示单元316在电子设备300与用户之间提供一个交互界面(例如用户操作界面)给用户参考。在本实施例中，所述显示单元316可以是液晶显示器或触控显示器。液晶显示器或触控显示器可以对处理器执行所述程序的过程进行显示。
本实施例中的电子设备300可以用于执行本申请实施例提供的各个方法中的各个步骤。
此外，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器运行时执行上述方法实施例中的步骤。
本申请实施例所提供的上述方法的计算机程序产品，包括存储了程序代码的计算机可读存储介质，所述程序代码包括的指令可用于执行上述方法实施例中的步骤，具体可参见上述方法实施例，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露装置和方法，可以通过其它的方式实现。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，又例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。在本申请实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
需要说明的是，功能如果以软件功能模块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取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。
以上所述仅为本申请的实施例而已，并不用于限制本申请的保护范围，对于本领域的技术人员来说，本申请可以有各种更改和变化。凡在本申请的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种疲劳损伤评估方法，其特征在于，所述方法包括：
获取结构构件在受力状态下的动态应力数据；
对所述动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数；
基于所述疲劳损伤评估参数，对所述结构构件进行疲劳损伤评估。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数，包括：
对所述动态应力数据进行周期性分离，获得周期应力幅值；
在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数；
基于所述实际循环次数和可循环应力次数，计算所述预设时间段内的实时损伤值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述动态应力数据进行周期性分离，获得周期应力幅值，包括：
基于基线矫正算法对所述动态应力数据进行初步分离，获得幅值波形数据；
对所述幅值波形数据进行动静态分离或低通滤波，获得标准幅值波形数据；
对所述标准幅值波形数据进行周期性峰谷值提取，获得周期应力幅值。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数，包括：
在预设时间段内，将后一个峰谷值减去前一个峰谷值，获得半循环波动幅值；
对所述半循环波动幅值出现的次数进行计数，获得所述实际循环次数；
基于所述结构构件材料的应力—寿命曲线，将所述周期应力幅值对应的寿命数值确定为所述可循环应力次数。
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数，还包括：
采用雨流计数法在预设时间段内，对所述周期应力幅值出现的实际循环次数进行计数，并查询所述周期应力幅值的可循环应力次数。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其中，所述疲劳损伤评估参数包括：实时损伤值以及历史损伤值；
所述基于所述疲劳损伤评估参数，对所述结构构件进行疲劳损伤评估，包括：
将实时损伤值与历史损伤值进行叠加，获得目标损伤值；
将所述目标损伤值与参考值进行比对；
若所述目标损伤值远小于所述参考值，则判定所述结构构件存在较小疲劳损伤；
若所述目标损伤值大于或邻近所述参考值，则判定所述结构构件存在较大疲劳损伤。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述疲劳损伤评估参数包括：实时损伤值以及历史损伤值；
在所述基于所述疲劳损伤评估参数，对所述结构构件进行疲劳损伤评估之后，所述方法还包括：
将实时损伤值与历史损伤值进行叠加，获得目标损伤值；
根据结构构件的使用年份和所述目标损伤值，计算所述结构构件的剩余寿命。
8.一种疲劳损伤评估装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取结构构件在受力状态下的动态应力数据；
数据处理模块，用于对所述动态应力数据进行数据处理，获得疲劳损伤评估参数；
疲劳评估模块，用于基于所述疲劳损伤评估参数，对所述结构构件进行疲劳损伤评估。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器、存储器，所述存储器存储有所述处理器可执行的机器可读指令，当电子设备运行时，所述机器可读指令被所述处理器执行时执行如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器运行时执行如权利要求1至7任一所述的方法的步骤。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006329837A (ja) * 2005-05-26 2006-12-07 Railway Technical Res Inst 疲労状態解析装置及び疲労状態解析プログラム
CN106556522A (zh) * 2016-11-16 2017-04-05 天津金岸重工有限公司 一种海洋平台起重机金属结构的寿命评估方法
CN110455563A (zh) * 2019-07-24 2019-11-15 上海市市政公路工程检测有限公司 基于实测应力谱的公路钢桥疲劳分析方法
WO2022160695A1 (zh) * 2021-02-01 2022-08-04 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种风电机组塔筒寿命预测方法、系统、设备及存储介质

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2006329837A (ja) * 2005-05-26 2006-12-07 Railway Technical Res Inst 疲労状態解析装置及び疲労状態解析プログラム
CN106556522A (zh) * 2016-11-16 2017-04-05 天津金岸重工有限公司 一种海洋平台起重机金属结构的寿命评估方法
CN110455563A (zh) * 2019-07-24 2019-11-15 上海市市政公路工程检测有限公司 基于实测应力谱的公路钢桥疲劳分析方法
WO2022160695A1 (zh) * 2021-02-01 2022-08-04 中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司 一种风电机组塔筒寿命预测方法、系统、设备及存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
余智;张凤亮;熊海贝;: "基于线性累计损伤理论的预应力混凝土风电塔架疲劳可靠性及剩余寿命研究", 武汉大学学报(工学版), no. 05 *
李舒: "《城市道路高架桥基于宏应变的损伤识别方法研究》", 《中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》, no. 1, pages 1 - 167 *
白炼: "《西堠门大桥模态分析及钢箱梁疲劳分析》", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》, no. 2, pages 1 - 58 *

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