一种腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115994449A(43)申请公布日2023.04.21(21)申请号202211674240.0(22)申请日2022.12.26(71)申请人哈尔滨工业大学（深圳）地址518055广东省深圳市深圳大学城哈工大校区(72)发明人柳成荫晏铖韩喜双(74)专利代理机构深圳市君胜知识产权代理事务所(普通合伙)44268专利代理师李晓凤(51)Int.Cl.G06F30/20(2020.01)G06F17/17(2006.01)G06F119/02(2020.01)G06F119/04(2020.01)权利要求书3页说明书11页附图3页(54)发明名称一种腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法及系统(57)摘要本发明公开了一种腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法及系统，所述方法包括：基于Basquin方程构建智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型；基于腐蚀试验，确定质量损失率，并将所述质量损失率作为所述智能钢丝的腐蚀程度，并基于所述腐蚀程度与所述智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型，得到腐蚀智能钢丝疲劳寿命累计分布函数；基于所述智能钢丝疲劳寿命累计分布函数和智能钢丝的保证率，得到智能钢丝疲劳寿命。本发明研究了腐蚀蚀程度对智能钢丝疲劳寿命的影响，建立了腐蚀智能钢丝疲劳寿命模型，解决了在在腐蚀环境下智能钢丝疲劳寿命预测。CN115994449ACN115994449A权利要求书1/3页1.一种腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述方法包括：基于Basquin方程构建智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型；基于腐蚀试验，确定质量损失率，并将所述质量损失率作为所述智能钢丝的腐蚀程度，并基于所述腐蚀程度与所述智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型，得到腐蚀智能钢丝疲劳寿命累计分布函数；基于所述腐蚀智能钢丝疲劳寿命累计分布函数和智能钢丝的保证率，得到智能钢丝疲劳寿命。2.根据权利要求1所述的腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法，其特征在于，基于Basquin方程构建智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型，包括：在等幅荷载下，确定所述智能钢丝的疲劳应力幅ΔS和疲劳寿命N的关系式：lgN＝C‑mlgΔS，其中，C与m为材料常数；确定所述智能钢丝的保证率，并根据所述保证率与疲劳应力幅ΔS和疲劳寿命N的关系式，得到疲劳特征寿命Na，并基于所述疲劳特征寿命Na得到智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型。3.根据权利要求2所述的腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述根据所述保证率与疲劳应力幅ΔS和疲劳寿命N的关系式，得到疲劳特征寿命Na，包括：对于给定的保证率P，疲劳应力幅ΔS和疲劳寿命N的关系式表示为：lgNP＝CP‑mlgΔS；其中，NP为给定保证率P条件下的疲劳寿命；CP为给定保证率P时的模型参数；在指定应力幅ΔS作用下，所述智能钢丝的疲劳寿命N服从Weibull分布：其中，b为Weibull分布的形状函数，与应力幅ΔS无关；Na为在指定应力幅ΔS作用下所述智能钢丝的疲劳特征寿命。4.根据权利要求3所述的腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述基于所述疲劳特征寿命Na得到智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型，包括：将所述智能钢丝的疲劳寿命N服从Weibull分布的两边进行对数变换，得到：若lgN＝C‑mlgΔS与取相同的保证率，根据一致性条件要求，疲劳特征寿命Na表示为：‑mNa＝K(ΔS)；‑m将Na＝K(ΔS)代入得到智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型：2CN115994449A权利要求书2/3页其中，K为模型中待定的参数。5.根据权利要求4所述的腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述质量损失率w表示为：其中，l为钢丝腐蚀段长度，L为钢丝总长度，r为钢丝半径，M为智能钢丝质量，m1、m2分别为腐蚀前后智能钢丝的质量。6.根据权利要求5所述的腐蚀智能钢丝疲劳寿命预测方法，其特征在于，所述基于所述腐蚀程度与所述智能钢丝疲劳寿命的多参数Weibull累计分布函数模型，得到智能钢丝疲劳寿命累计分布函数，包括：在同一腐蚀程度下，智能钢丝疲劳寿命N和疲劳应力幅ΔS在双对数坐标系中呈线性关系，智能钢丝SN曲线斜率和质量损失表示为：c和d为模型未知数，其中cw+d＜0，c＞0和d＜0；在同一应力幅作用下，智能钢丝疲劳寿命N和质量损失w在对数坐标系中呈线性关系，腐蚀智能钢丝疲劳特征寿命Na'和质量损失率w的关系表示为：‑mNa'＝Naexp(rw)＝K(ΔS)exp(rw)，其中，r为模型待定参数，且r<0；得到的智能钢丝疲劳寿命累计分布函数为：7.根据权利要求