【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于再热门阀壳数据获取，具体为一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法。
技术介绍
1、再热门阀(再热汽阀)是用于控制再热蒸汽流量进入汽轮机中压缸，并能在需要时自动快速关闭及截断进汽流量的阀门，是火力发电中再热阶段的重要零件。而再热门阀壳，作为再热汽阀的组成部分，主要起到保护和支撑阀体内部机构的作用。由于再热门阀壳在使用过程中受到高压作用(约为25mpa)，其安全性和可靠性在设计和使用中需要高度关注。
2、在日常生产中，再热门阀壳主要关注在蒸汽压力作用下的应力、应变和变形等情况，以此获得使用过程再热门阀壳的受力状态。现有的方法大体有两种，1是在再热门阀壳外壳体上安装传感器，通过传感器实时采集的数据来评估再热门阀壳的受力状态。该方法准确可靠，但成本较高，且较难获得其极限应力、应变和变形等参数；另一种方法是通过有限元方法进行模拟仿真得到相关的参数，但这种方法计算时间较长，且需要具备极强的专业知识与软件操作能力。本专利基于有限元模拟方法和机器学习理论，在仿真获得f195型再热门阀壳的基础上，结合现场实际测试数据构成理论计算与实际测试的数据库，通过机器学习方法进行回归，获得面向f195型再热门阀壳的使用压力与阀体应力、应变和变形(包括最大值、最小值和平均值)间的映射关系，并以公式的形式体现。
3、再热门阀(再热汽阀)是用于控制再热蒸汽流量进入汽轮机中压缸，并能在需要时自动快速关闭及截断进汽流量的阀门，是火力发电中再热阶段的重要零件。而再热门阀壳，作为再热汽阀的组成部分，主要起到保护和支撑阀体内部机构的作用。
4、在日常生产中，再热门阀壳主要关注在蒸汽压力作用下的应力、应变和变形等情况，以此获得使用过程再热门阀壳的受力状态。现有的方法大体有两种，1是在再热门阀壳外壳体上安装传感器，通过传感器实时采集的数据来评估再热门阀壳的受力状态。该方法准确可靠，但成本较高，且较难获得其极限应力、应变和变形等参数；另一种方法是通过有限元方法进行模拟仿真得到相关的参数，但这种方法计算时间较长，且需要具备极强的专业知识与软件操作能力。
技术实现思路
1、本专利技术的提供了一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，解决了再热门阀壳成本较高数据获取困难的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案：
3、一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，包括：
4、建立再热门阀壳的几何模型；
5、对再热门阀壳的几何模型进行网格划分；
6、在网格划分后的再热门阀壳中输入外部载荷工况条件；
7、根据工况条件计算获得应力、应变和变形数据，并进行数据提取；
8、采用机器学习的方法对提取后的数据进行拟合，获取计算结果与已知条件的映射关系，获取再热门阀壳的服役特征。
9、优选地，根据工况条件计算获得应力数据具体为：
10、y＝c0+c1x1+c2x2+...+cixi+...+ckxk
11、其中，y为再热门阀壳应力、应变或变形数据；x为工况参数；ci为第i项工况参数的权重系数，i∈[0,k]；k为工况参数的总个数。
12、优选地，采用机器学习的方法对提取后的数据进行拟合，获取计算结果与已知条件的映射关系的步骤具体为：
13、首先获取各提取数据的权重系数，根据权重系数和提取数据判断映射关系是否合适，如果不合适则重新训练权重系数，直至满足要求。
14、优选地，各提取数据的权重系数的获取具体为：
15、
16、式中，β为计算率；n为实验样本个数；上角标j代表实验样本数据中的第j个数据，j∈[1,n]；y为再热门阀壳的应力、应变或变形在实验过程中的数据。
17、优选地，重新训练权重系数的方法具体为：
18、
19、式中，ε为判定结果。
20、优选地，数据提取的数据类型包括最大应力、平均应力、最大应变、平均应变、最大变形和平均变形。
21、优选地，对再热门阀壳进行网格划分，再热门阀壳弯曲部分的网格密度大于其他部分。
22、一种再热门阀壳使用过程中数据评估系统，包括：
23、模型建立模块：用于建立再热门阀壳的几何模型；
24、网格划分模块：用于对再热门阀壳的几何模型进行网格划分；
25、数据输入模块：用于在网格划分后的再热门阀壳中输入外部载荷工况条件；
26、数据提取模块：用于根据工况条件计算获得应力、应变和变形数据，并进行数据提取；
27、实际位姿获取模块：用于采用机器学习的方法对提取后的数据进行拟合，获取计算结果与已知条件的映射关系，获取再热门阀壳的服役特征。
28、优选地，根据工况条件计算获得应力数据具体为：
29、y＝c0+c1x1+c2x2+...+cixi+...+ckxk
30、其中，y为再热门阀壳的应力、应变或变形数据；x为工况参数；ci为第i项工况参数的权重系数，i∈[0,k]；k为工况参数的总个数。
31、优选地，采用机器学习的方法对提取后的数据进行拟合，获取计算结果与已知条件的映射关系的步骤具体为：
32、首先获取各提取数据的权重系数，根据权重系数和提取数据判断映射关系是否合适，如果不合适则重新训练权重系数，直至满足要求。
33、优选地，各提取数据的权重系数的获取具体为：
34、
35、式中，β为计算率；n为实验样本个数；上角标j代表实验样本数据中的第j个数据，j∈[1,n]；y为再热门阀壳的应力、应变或变形在实验测试过程中的数据。
36、优选地，重新训练权重系数的方法具体为：
37、
38、式中，ε为判定结果。
39、优选地，数据提取的数据类型包括最大应力、平均应力、最大应变、平均应变、最大变形和平均变形。
40、优选地，对再热门阀壳进行网格划分，再热门阀壳弯曲部分的网格密度大于其他部分。
41、一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法的步骤。
42、一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法的步骤。
43、与现有技术相比，本专利技术具有以下有益效果：本专利技术提供了一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，通过建立再热门阀壳的几何模型，对再热门阀壳的几何模型进行网格划分，在网格划分后的再热门阀壳中输入外部载荷工况条件，根据工况条件计算获得应力、应变和变形数据，并进行数据提取，采用机器学习的方法对提取后的数据进行拟合，获取计算本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，根据工况条件计算获得应力、应变和变形数据具体为：
3.根据权利要求1所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，采用机器学习的方法对提取后的数据进行拟合，获取计算结果与已知条件的映射关系的步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，各提取数据的权重系数的获取具体为：
5.根据权利要求4所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，重新训练权重系数的方法具体为：
6.根据权利要求1所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，数据提取的数据类型包括最大应力、平均应力、最大应变、平均应变、最大变形和平均变形。
7.根据权利要求1所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，对再热门阀壳进行网格划分，再热门阀壳弯曲部分的网格密度大于其他部分。
8.一种再热门阀壳使用过程中数据评估系统，
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，根据工况条件计算获得应力、应变和变形数据具体为：
3.根据权利要求1所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，采用机器学习的方法对提取后的数据进行拟合，获取计算结果与已知条件的映射关系的步骤具体为：
4.根据权利要求3所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，各提取数据的权重系数的获取具体为：
5.根据权利要求4所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，重新训练权重系数的方法具体为：
6.根据权利要求1所述的一种再热门阀壳使用过程中数据评估方法，其特征在于，数据提取的数据类型...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈倞，张炜，马英民，范海林，应爱国，陈刚，张周博，邢宇，
申请(专利权)人：华能浙江能源开发有限公司长兴分公司，
类型：发明
国别省市：
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