一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法技术

本发明专利技术公开了一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法，包括步骤为：S1、采集泵的流场信息、结构场信息、温度场信息和运行状态信息；S2、构建仿真模型；S3、构建数字孪生模型；S4、构建概率数字孪生模型；S5、交互反馈实体、数字孪生模型、概率数字孪生模型和数据库之间信息，迭代优化，构建的概率数字孪生模型可以对泵进行预测、优化和决策；本方法利用构建的数字孪生模型结合流

【技术实现步骤摘要】
一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法


[0001]本专利技术涉及多物理场概率数字孪生建模方法领域，具体涉及一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法。

技术介绍

[0002]高压内啮合齿轮泵具有结构简单紧凑，流量、压力脉动小等优点，广泛应用于机床、船舶、飞机、汽车等机械行业，具有良好的发展前景。然而，国产内啮合齿轮泵高压化后振动噪声大、可靠性低，与装备相配套的高压内啮合齿轮泵大多采用进口产品。
[0003]内啮合齿轮泵在高压和流
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热多场作用下更易引起元件材料性能的退化，存在着与磨损、材料老化等紧密相关的多种性能退化机制，对高压内啮合齿轮泵的可靠运行产生巨大影响。如何实时监控、预测、优化和控制高压内啮合齿轮泵的运行状态是亟需解决的难题。

技术实现思路

[0004]针对上述存在的技术不足，本专利技术的目的是提供一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法，其通过概率数字孪生技术，在虚拟空间对高压内啮合齿轮泵的物理实体进行多物理场仿真和模拟、分析各物理场信息的不确定性，实现实时监控、预测、优化和决策的目的。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
[0006]本专利技术提供一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法，包括以下步骤：
[0007]S1、实时采集并保存高压内啮合齿轮泵的流场信息、结构场信息、温度场信息和运行状态信息；
[0008]S2、构建多物理场，包括结构场、流场以及温度场，根据步骤S1中采集的信息结合数据库中的历史信息构建仿真模型；
[0009]S3、采用流
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热多场仿真方法，计算高压内啮合齿轮泵的运行状态，并将仿真结果与采集到的实际运行状态对比，不断修正仿真模型，结合实时采集的动态信息构建数字孪生模型；
[0010]S4、基于数字孪生模型，利用试验设计方法结合退化和故障的不确定性分析构建概率数字孪生模型；
[0011]S5、使实体、数字孪生模型、概率数字孪生模型、数据库之间信息交互反馈，实时更新，利用构建的概率数字孪生模型对高压内啮合齿轮泵进行预测、优化和决策。
[0012]优选地，步骤S1中的流场信息包括流体的粘度、速度分布、压强分布以及流经路线。
[0013]优选地，步骤S1中的结构场信息包括：高压内啮合齿轮泵的几何信息、装配关系、各零部件的尺寸公差、表面粗糙度、材料属性以及热处理工艺。
[0014]优选地，步骤S1中的温度场信息包括高压内啮合齿轮泵实体的温度分布、内部流场的温度分布、高压内啮合齿轮泵的入口温度以及出口温度。
[0015]优选地，步骤S1中的运行状态信息包括高压内啮合齿轮泵应力分布、磨损情况、疲劳损伤、振动以及噪音。
[0016]优选地，步骤S4中构建概率数字孪生模型的步骤为：
[0017]S41、利用试验设计方法，对高压内啮合齿轮泵的结构参数、工况参数进行抽样得到多组样本点；
[0018]S42、将每一个样本点输入构建的数字孪生仿真模型，计算得到流场、结构场、温度场的随机响应样本；
[0019]S43、根据所得的样本点构建流场、结构场、温度场的代理模型；
[0020]S44、基于所建立的代理模型，结合退化和故障的不确定性分析以及实时采集的动态信息，构建高压内啮合齿轮泵概率数字孪生模型。
[0021]优选地，步骤S5中信息交互反馈的方法为：
[0022]S51、将采集的流场信息、结构场信息、温度场信息以及数据库信息输入高压内啮合齿轮泵数字孪生模型；
[0023]S52、数字孪生模型反馈高压内啮合齿轮泵运行状态；
[0024]S53、将步骤S41中抽取的样本点输入数字孪生模型；
[0025]S54、数字孪生模型反馈各样本点对应的运行状态仿真结果；
[0026]S55、将采集的流场信息、结构场信息、温度场信息以及数据库信息输入高压内啮合齿轮泵概率数字孪生模型；
[0027]S56、反馈概率数字孪生模型分析结果，帮助对高压内啮合齿轮泵的预测、优化和决策；
[0028]S57、将采集到的实时信息以及构建的数字孪生模型、概率数字孪生模型保存到数据库
[0029]本专利技术的有益效果在于：
[0030]内啮合齿轮泵的运行状态是流场、结构场和温度场多场作用的结果，内啮合齿轮泵在高压工况下更易出现故障，本专利在构建多物理场数字孪生模型的基础上，考虑了多物理场的不确定性及其对齿轮泵运行状态的随机影响，构建了齿轮泵多物理场概率数字孪生模型，实现了不确定环境下多物理场及运行状态的实时分析，可为高压内啮合齿轮泵的性能预测、优化和决策提供基础。
附图说明
[0031]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，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的附图。
[0032]图1为本专利技术实施例提供的一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法的框架图；
[0033]图2为本专利技术实施例提供的一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方
法的流程图；
[0034]图3为本专利技术实施例提供的高压内啮合齿轮泵磨损量实测值、普通仿真模型磨损量仿真结果和数字孪生模型磨损量仿真结果示意图。
具体实施方式
[0035]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0036]如图1至图3所示，一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法，包括以下步骤：
[0037]步骤(1)，通过无线传感网络进行采集，通过设置无线流量传感器、温度传感器、压力传感器等，实现流场信息、结构场信息、温度场信息和运行状态信息的实时采集；
[0038]流场信息采集主要包括：通过在线粘度计，实时测量流体的粘度；
[0039]通过压力传感器，实时测量高压内啮合齿轮泵入口和出口的压强；
[0040]通过PIV流场测量系统，实时测量流场的速度分布、流经路线等。
[0041]结构场信息采集主要包括：通过三维扫描仪，测量高压内啮合齿轮泵的几何信息；收集高压内啮合齿轮泵的装配关系、各零部件的尺寸公差、表面粗糙度、材料属性和热处理工艺等信息。
[0042]温度场信息采集主要包括：通过红外热像仪，实时采集高压内啮合齿轮泵实体的温度分布、内部流场的温度分布、高压内啮合齿轮泵的入口温度以及出口温度。
[0043]运行状态信息采集主要包括：通过动态应力应变测试系统本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、实时采集并保存高压内啮合齿轮泵的流场信息、结构场信息、温度场信息和运行状态信息；S2、构建多物理场，包括结构场、流场以及温度场，根据步骤S1中采集的信息结合数据库中的历史信息构建仿真模型；S3、采用流
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热多场仿真方法，计算高压内啮合齿轮泵的运行状态，并将仿真结果与采集到的实际运行状态对比，不断修正仿真模型，结合实时采集的动态信息构建数字孪生模型；S4、基于数字孪生模型，利用试验设计方法结合退化和故障的不确定性分析构建概率数字孪生模型；S5、使实体、数字孪生模型、概率数字孪生模型、数据库之间信息交互反馈，实时更新，利用构建的概率数字孪生模型对高压内啮合齿轮泵进行预测、优化和决策。2.如权利要求1所述的一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法，其特征在于，步骤S1中的流场信息包括流体的粘度、速度分布、压强分布以及流经路线。3.如权利要求1所述的一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法，其特征在于，步骤S1中的结构场信息包括：高压内啮合齿轮泵的几何信息、装配关系、各零部件的尺寸公差、表面粗糙度、材料属性以及热处理工艺。4.如权利要求1所述的一种高压内啮合齿轮泵多物理场概率数字孪生建模方法，其特征在于，步骤S1中的温度场信息包括高压内啮合齿轮泵实体的温度分布、内部流场的温度分布、高压内啮合齿轮泵的入口温度以及出口温度。5.如权利要...

【专利技术属性】
技术研发人员：周涛，卢昊，吴艳，朱真才，权江涛，彭玉兴，曹奔，许北练，
申请(专利权)人：中国矿业大学圣邦集团有限公司，
类型：发明
国别省市：