一种复合材料结构可靠性数字孪生参数更新流程与方法技术

本发明专利技术公开了一种复合材料结构可靠性数字孪生参数更新流程与方法，在结构可靠性模型的基础上，对结构可靠性参数进行分析，确定结构可靠性参数更新流程。将应变作为非概率区间变量在数字孪生模型中考虑预测误差给定实时应变非概率区间实现结构可靠性参数的实时更新；强度参数因其在历次测试中积累了一定的样本数量，将其考虑为截尾概率变量，在单个试样拉伸测试结束之后将该次强度值加入强度样本中重新拟合强度的分布实现截尾概率变量的实时更新；弹性模量的非概率区间是通过考虑由载荷传感器的误差导致应力的计算误差最终将误差传递至弹性模量，实现弹性模量的非概率区间更新。在数字孪生模型中实现可靠性参数的实时更新与结构可靠性的实时评估。更新与结构可靠性的实时评估。更新与结构可靠性的实时评估。

【技术实现步骤摘要】
一种复合材料结构可靠性数字孪生参数更新流程与方法


[0001]本专利技术涉及数字孪生与复合材料结构可靠性领域，尤其涉及一种复合材料结构可靠性数字孪生参数更新流程与方法。

技术介绍

[0002]随着航空航天技术的发展，各种性能优异的复合材料在航空航天结构中的应用比例越来越高。由于复合材料离散性大，失效模式复杂，对复合材料结构的响应预测和可靠性评估是必要的。近年来，能够实现虚拟数字空间与现实物理空间实时映射的数字孪生技术成为一个研究热点，使用该技术可以实现结构响应的实时预测与可靠性的实时评估。
[0003]相较于金属材料，复合材料的失效模式更加多样，更加复杂，材料性能参数离散性更大。随着科学技术的发展装备产品对可靠性的要求越来越高，而在工程中复合材料不确定性参数获取困难，不确定性数据不足，如果使用传统的概率统计可靠性模型对复合材料结构可靠性进行评估将会造成较大的误差。基于数字孪生技术对复合材料结构进行可靠性评估可以解决不确定性参数数据获取困难，信息滞后等问题。针对实时获取的可靠性数据，如果样本数据充足将其采用传统概率变量描述又考虑工程中的相关参数通常是有界的，对传统概率变量做截尾处理，得到相应的截尾概率变量；如果样本数据缺乏，无法准确拟合其概率分布，采用非概率变量予以描述。同时面对工程中复杂问题时，求解混合可靠性指标迭代不收敛或者无法迭代至全局最小值问题，有必要对截尾概率
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非概率混合可靠性指标求解算法进行研究。
[0004]由于数字孪生模型中，在数据采集、数据降阶、数据预测过程中都会存在不确定性，所以充分考虑数字孪生过程中的不确定性，给出结构可靠性数字孪生参数更新流程，从而建立可靠性数字孪生模型是有必要的。在数字孪生模型中包括了整个结构的全寿命周期的各类型数据，在可靠性分析中应用数字孪生技术，将能够解决可靠性分析中数据缺乏以及数据无法获取且信息滞后的问题。可靠性数字孪生模型可以做到实时可靠性评估，这将大幅提升可靠性评估的实时性与准确性。目前对结构可靠性分析与评估应用数字孪生技术的研究较少，仅出现了少数学者基于概率可靠性模型应用数字孪生技术进行可靠性分析与评估，对于概率
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非概率混合可靠性在工程实际上应用数字孪生技术的相关研究很少。复合材料结构可靠性数字孪生建模中考虑复合材料结构多尺度不确定性，结构功能函数在高非线性程度下如何快速稳定收敛得到全局最小值，可靠性数据如何更新等，都是限制可靠性数字孪生模型发展的问题，而对于此类问题的研究很少。
[0005]综上所述，如何利用数字孪生技术结合可靠性指标快速求解算法，将可靠性数据充分考虑，做到参数的实时更新以及可靠性的实时评估，是目前复合材料结构可靠性领域亟待解决的关键问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术提供了一种复合材料结构可靠性数字孪生参数更新流程与方法，能够实现
对结构可靠性参数更新与实时可靠性评估。
[0007]为达到上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
[0008]一种复合材料结构可靠性数字孪生参数更新流程与方法，包括：
[0009]步骤一：数据采集获取，通过应变计、载荷传感器等使用数据采集设备采集试验数据；
[0010]步骤二：考虑传感器误差、故障物理模型预测误差和数字孪生模型预测误差，进行不确定性分析，确定不确定性变量参数；
[0011]步骤三：将步骤一中采集到的相关试验数据和步骤二中的不确定性变量参数存入数据库进行数据管理；
[0012]步骤四：结合故障物理模型(拉伸断裂、疲劳损伤等失效模式的多种故障物理模型)和数据驱动模型，在基于数据库建立的复合材料结构响应预测数字孪生框架下，结合混合可靠性模型建立可靠性数字孪生模型；
[0013]步骤五：基于数字孪生模型中的应变误差分析确定非概率区间变量的区间范围，基于传感器误差分析，确定弹性模量的区间范围，根据测试试验结果确定强度截尾分布；
[0014]步骤六：使用全局加局部快速求解算法，进行可靠性评估计算与指标；
[0015]步骤七：实时采集的数据，实时传递到降阶模型，实现降阶模型与误差修正策略的更新，最终实现数字孪生模型的更新；
[0016]步骤八：通过实时更新的数字孪生模型实，时获取应变误差数据，更新非概率区间变量应变参数；
[0017]步骤九：判断本次试验是否结束；
[0018]步骤十：如果本次试验结束，判断所有测试是否完成，如果继续开展下次测试，更新截尾概率变量强度分布参数与非概率区间变量弹性模量参数；
[0019]步骤十一：重复步骤六至步骤十一直至所有测试完成后结束可靠性数字孪生预测程序，完成可靠性数字孪生过程，实现可靠性实时评估。
[0020]进一步的，在步骤二中，变量参数如果样本数据充足则使用截尾概率变量描述，如果样本数量缺乏则使用非概率区间变量描述。
[0021]进一步的，在步骤四中，可靠性数字孪生模型是在故障物理模型与数据驱动模型融合降阶后考虑各类模型实时预测误差，尤其是考虑参数实时更新而建立可靠性数字孪生模型。
[0022]进一步的，在步骤六中，所述全局加局部快速求解算法，是以遗传算法与梯度下降法为基础，根据变量与极限状态方程可以选择拟退火算法、粒子群算法等全局优化算法与各类迭代算法等局部求解算法。
[0023]进一步的，在步骤八中，应变作为非概率区间变量在数字孪生模型中考虑预测误差给定实时应变非概率区间实现结构可靠性参数的实时更新。
[0024]进一步的，在步骤十中，强度参数因其在历次测试中积累了一定的样本数量，将其考虑为截尾概率变量，在单个试样拉伸测试结束之后将该次强度值加入强度样本中重新拟合强度的分布实现截尾概率变量的实时更新；弹性模量的非概率区间是通过考虑由载荷传感器的误差导致应力的计算误差最终将误差传递至弹性模量，从而实现弹性模量的非概率区间更新。
[0025]本专利技术的优点在于：
[0026]本专利技术能够实现对结构可靠性参数更新与实时可靠性评估；所建立的可靠性数字孪生参数更新流程以及所使用的全局加局部快速求解算法能够满足数字孪生在线部署的实时性要求；实现实时计算可靠性指标，对动态结构进行可靠性实时评估，在动态过程中从结构可靠性指标的实时定量计算中发现，该结构从绝对安全未发生干涉区域，逐步到发生干涉直至失效。
附图说明
[0027]图1为本专利技术实施例中的建模流程图；
[0028]图2为本专利技术实施例中强度(R)频数分布直方图与正态分布曲线；
[0029]图3为本专利技术实施例中强度(R)截尾概率分布图；
[0030]图4为本专利技术实施例中的复合材料标准试样试验测试时的可靠性指标的时序变化曲线；
[0031]图5为本专利技术实施例中的复合材料标准试样试验测试时的可靠性指标的时序变化曲线。
具体实施方式
[0032]为使本领域技术人员更好的理解本专利技术的技术方案，下面结合具体实施例对本专利技术作进一步详细描述。
[0033]本专利技术提供了一种复本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种复合材料结构可靠性数字孪生参数更新流程与方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：数据采集获取，通过使用数据采集设备采集试验数据；步骤二：考虑传感器误差、故障物理模型预测误差和数字孪生模型预测误差，进行不确定性分析，确定不确定性变量参数；步骤三：将步骤一采集到的试验数据和步骤二中的不确定性变量参数存入数据库进行数据管理；步骤四：结合故障物理模型和数据驱动模型，在基于数据库建立的结构响应预测数字孪生框架下，结合混合可靠性模型建立可靠性数字孪生模型；步骤五：基于数字孪生模型中的应变误差分析确定非概率区间变量的区间范围，基于传感器误差分析，确定弹性模量的区间范围，根据测试试验结果确定强度截尾分布；步骤六：使用全局加局部快速求解算法，进行可靠性评估计算与指标；步骤七：实时采集的数据，实时传递到降阶模型，实现降阶模型与误差修正策略的更新，最终实现数字孪生模型的更新；步骤八：通过实时更新的数字孪生模型实时获取应变误差数据，更新非概率区间变量应变参数；步骤九：判断本次试验是否结束；步骤十：如果本次试验结束，判断所有测试是否完成，如果继续开展下次测试，更新截尾概率变量强度分布参数与非概率区间变量弹性模量参数；步骤十一：重复步骤六至步骤十一直至所有测试完成后结束可靠性数字孪生预测程序，完成可靠性数字孪生过程，实现可靠性实时评估。2.根据权利要求1所述的一种复合材料结构可靠性数字孪生参数更新流程与方...

【专利技术属性】
技术研发人员：周凌，左家乐，丁小君，李星奇，吴东林，贺哓书，
申请(专利权)人：南昌航空大学，
类型：发明
国别省市：