一种定量评估参数随机扰动对产品疲劳寿命分布影响的方法技术

本发明专利技术公开了一种定量评估参数随机扰动对产品疲劳寿命分布影响的方法，属可靠性仿真领域。步骤如下：首先，建立产品疲劳寿命模型，通过随机抽样得到具有不确定性特征参数的广泛样本集，计算产品的疲劳寿命值；其次，选择需要进行随机扰动影响分析的所有参数，再次对其随机抽样，获取一组基础样本，并在上述参数中选择单参数及参数组合依次进行增长系数的变化，得到变化样本；最后，分别计算基础样本和变化样本对应的产品疲劳寿命集合，进一步计算二者之间的K

【技术实现步骤摘要】
一种定量评估参数随机扰动对产品疲劳寿命分布影响的方法
所属

[0001]本专利技术属于可靠性仿真领域，特别涉及一种定量评估参数随机扰动对疲劳寿命分布影响的方法。

技术介绍

[0002]零部件的疲劳寿命受其几何参数、材料参数、环境载荷参数和疲劳模型参数等的影响。在工程实际中，上述参数绝大部分具有一定的不确定性特征。例如，材料的不均匀性决定了其材料性能参数是随机且分散的；受制于当前的制造工艺水平，大多数零部件的结构尺寸也存在着一定的误差；零部件的结构特征和工作环境决定了其所承受的环境载荷处于不断变化的状态；除此之外，疲劳模型参数受材料性能分散性和试验误差的影响也是具有不确定性的。这些不确定因素都会对疲劳寿命分布产生很大的影响，为了在进行零部件疲劳寿命和疲劳可靠性设计时考虑到多元不确定参数的随机扰动，需要定量描述多参数随机扰动对疲劳寿命分布的影响。
[0003]本专利技术提出了一种定量评估参数随机扰动对产品疲劳寿命分布影响的方法，用于对单参数和参数组合对产品疲劳寿命分布程度的影响进行快速定量评估，对零部件疲劳寿命与疲劳可靠性的设计有很大的指导意义。

技术实现思路

[0004]本专利技术可定量描述单参数及参数组合的随机扰动对产品疲劳寿命分布的影响，指导零部件的疲劳寿命设计，改善疲劳可靠性水平。
[0005]本专利技术的目的是提出一种定量评估参数随机扰动对产品疲劳寿命分布影响的方法，主要包含以下步骤。
[0006]步骤1：建立产品对象的参数化模型，分析具有不确定性特征的参数，基于参数随机扰动情况确定各参数的概率分布类型和分布参数，不确定参数的随机扰动采用均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布和威布尔分布等来进行描述；采用随机抽样得到上述参数的广泛样本集，并计算得到产品对象的疲劳寿命概率分布；
[0007]步骤2：采用随机抽样方法构建选定拟进行随机扰动评估的参数的基础样本{A1,A2,A3,
…
,A
r
}，考虑到同时存在多个参数的随机扰动对产品疲劳寿命分布产生影响的情况，通过组合得到m组单参数及参数组合(m≥r)，采用公式(1)对其进行变换，得到m组变化样本，最后计算得到所有变化样本对应下的产品对象疲劳寿命值。
[0008][0009]式中，{A1,A2,A3,
…
,A
r
}为基础样本，b为增长系数，其值不小于1；k1至k
r
为选择系数，若第i个参数(1≤i≤r)被选中，则k
i
取1，否则k
i
取0。
[0010]步骤3：基于分别由基础样本和由指定单参数及参数组合构建的变化样本计算得到的疲劳寿命分布，根据公式(2)求得两组疲劳寿命分布间的K
‑
L散度D
KL
，量化其分散程度的差异性。
[0011][0012]其中，P为由基础样本计算得到的疲劳寿命分布，p(x)为其概率密度函数，Q为由指定单参数及参数组合构建的变化样本计算得到的疲劳寿命分布，q(x)为其概率密度函数；
[0013]根据公式(3)对单参数及参数组合样本的K
‑
L散度值进行归一化计算，到疲劳寿命分布影响因子，用于定量表征单参数及参数组合的随机扰动对产品对象疲劳寿命分散程度的影响大小。
[0014][0015]其中D
k
为归一化的K
‑
L散度值，即单参数及参数组合的随机扰动对产品对象疲劳寿命分散程度的影响因子。通过将不同参数及参数组合的D
k
数值按从小到大的顺序进行排序，得到上述参数及参数组合随机扰动对产品疲劳寿命分散程度影响的递增排序。
附图说明
[0016]图1为本专利技术中所述方法的整体架构框图
[0017]图2为本专利技术实例的花键轴参数化模型
[0018]图3为本专利技术实例的花键轴的von Mises应变结果云图
具体实施方式
[0019]为使本专利技术的技术方案、特征及优点得到更清楚的了解，以下结合附图，作详细说明。
[0020]如图1所示，一种定量评估参数随机扰动对疲劳寿命分布影响的方法，包括以下步骤：
[0021]步骤1：搭建花键轴三维参数化模型，简化花键齿部倒角以及轴端倒角。花键轴的花键扭矩、弹性模量、倒角、小花键大径、小花键小径、材料的疲劳强度系数和材料的疲劳强度指数的分布类型和分布特征参数如表1所示，根据工程经验和相关标准，假定参数取值均服从正态分布。几何参数的均值和标准差按照GB/T 3478.1
‑
1995的尺寸和公差进行假定，其中标准差取公差的1/3，载荷和材料参数的变异系数为0.05。
[0022]对设计变量进行拉丁超立方抽样得到输入样本，将输入样本分别代入有限元仿真模型中，输出von Mises应变结果，由于花键轴受到交变载荷的作用，在最严酷的条件下，可以用最大von Mises应变作为Basquin模型中的弹性应变范围，利用Basquin模型预测疲劳寿命，如公式(4)所示。
[0023][0024]其中，Δε
q
为对象在工作状态中的弹性应变范围，σ
f
′
为疲劳强度系数，E为弹性模量，b为疲劳强度指数，N
f
为疲劳循环次数。
[0025]表1输入变量的均值及分布参数
[0026][0027][0028]步骤2：根据表1进行拉丁超立方抽样构建基础样本{A1,A2,A3,A4A5,A6,A7}，分别表示花键扭矩、弹性模量、倒角、小花键大径、小花键小径、材料的疲劳强度系数和材料的疲劳强度指数；通过组合得到m(m＝13)组单参数及参数组合；将m组单参数及参数组合对应的基础样本中的单一参数数值乘以增长系数b(b取1.1)，可得到m组单参数及参数组合的变化样本；最后用Basquin模型计算所有样本对应下的花键轴疲劳寿命值。
[0029]步骤3：通过分布拟合可得基础样本和变化样本的疲劳寿命均服从对数正态分布，根据公式(5)利用变步长辛普森法求得两组疲劳寿命分布间的K
‑
L散度，量化其分散程度的差异性。
[0030][0031]其中，P为基础样本疲劳寿命分布，p(x)为其概率密度函数，Q为第k组变化样本疲劳寿命分布，q(x)为其概率密度函数；
[0032]根据公式(6)对单参数及参数组合样本的K
‑
L散度值进行归一化计算，计算得到的D
k
值定量表征了单参数及参数组合的随机扰动对分析对象疲劳寿命分布的影响大小，通过将不同参数及参数组合的D
k
值按从小到大的顺序进行排序，得到单参数及参数组合的随机扰动的对分析对象疲劳寿命分散程度影响的递增排序，结果如表2所示。根据表2可以确定弹性模量、倒角、小花键大径、小花键小径和材料的疲劳强度系数和材料的疲劳强度指数的六参数随机扰动的组合对花键轴疲劳寿命分散程度影响最大，其次为花键扭矩参数和弹性模本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种定量评估参数随机扰动对产品疲劳寿命分布影响的方法，其特征在于：它包含以下步骤：步骤1：建立产品对象的参数化模型，分析其中具有不确定性特征的参数，基于参数的随机扰动情况采用均匀分布、指数分布、正态分布、对数正态分布或威布尔分布来描述其不确定性特征，之后对模型各参数提取出相应的概率分布参数后进行随机抽样，得到所有具有不确定性特征的参数的广泛样本集，进而计算得到产品疲劳寿命值；步骤2：对拟进行随机扰动影响评估的所有参数再次进行随机抽样，获取一组基础样本，并在上述参数中选择单参数及参数组合依次进行增长系数变化，得到变化样本，分别计算基础样本、变化样本对应下的产品疲劳寿命值；步骤3：对于各选定单参数及参数组合，将由其构造出的变化样本计算得到的产品疲劳寿命分布与由基础样本计算得到的产品疲劳寿命分布进行对比，计算二者的K
‑
L散度值，并将所有计算得到的K
‑
L散度值进行归一化处理，定量分析及评估选定单参数及参数组合的扰动对产品疲劳寿命分散程度的影响；本发明根据上述步骤，给出了一种定量评估参数随机扰动对产品疲劳寿命分布影响的方法。2.根据权利要求1所述的一种定量评估参数随机扰动对产品疲劳寿命分布影响的方法，其特征在于：所述步骤2中进一步包括以下步骤：步骤21：采用随机抽样方法构建选定拟进行随机扰动评估的参数的基础样本{A1,A2,A3,
…
,A
r
}，考虑到同时存在多个参数的随机扰动对产品疲劳寿命分布产生影响的情况，通过组合得到m组单参数及参数组合(m≥r)，采用公式(1)对其进行变换，得到...

【专利技术属性】
技术研发人员：钱诚，郭玉贝，任羿，孙博，王自力，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：