申请/专利权人：浙江工业大学

申请日：2020-09-10

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN112163325B

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F30/25;G06Q10/04;F16H57/08;F16H57/023;G06N3/006;G06F111/10;G06F119/14;G06F119/04

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.29#授权;2021.01.19#实质审查的生效;2021.01.01#公开

摘要：基于数字孪生的RV减速器使用寿命预测方法，包括以下步骤：1建立数据采集系统：使用传感器对RV减速器实际工作时的工况与环境参数进行数据采集；2建立RV减速器数字孪生模型：通过建立数字孪生模型的各个子模型来建立RV减速器数字孪生模型，保证对实时数据进行全面分析；3RV减速器使用寿命预测：子模型通过模拟仿真可以得出RV减速器的预测寿命；4动态实时监控与反馈：通过数据的实时采集，监控RV减速器的实际运行情况，保证孪生模型预测的可靠性。本发明结合虚拟仿真技术与代理模型对RV减速器使用进行研究，实现了RV减速器使用寿命的快速精准预测，无需进行实体样机的试验，节省了研究成本与时间，极大地提高了研究效率。

主权项：1.基于数字孪生的RV减速器使用寿命预测方法，包括以下步骤：1建立数据采集系统：使用传感器对RV减速器实际工作时的工况与环境参数进行数据采集，包括扭矩传感器、振动传感器、温度传感器，采集的内容包括RV减速器各零部件几何形状，材料属性，运行环境参数，扭矩、回差和扰动等数据；2建立RV减速器数字孪生模型：通过建立数字孪生模型的各个子模型来建立RV减速器数字孪生模型，保证对实时数据进行全面分析；数字孪生模型的子模包括几何模型、动力学模型，热模型和应力分布模型；通过数据采集系统采集实时数据，进而将数据上传至孪生模型；对上传的数据进行处理，在各子模型中进行模拟仿真；具体包括以下过程：数字孪生模型包括多个子模型，分别为与物理模型零件尺寸都相同的几何模型、动力学模型、热模型、应力分析模型、疲劳模型；21建立RV减速器几何模型与动力学模型：使用建模软件对RV减速器进行1:1建模，使其可以与RV减速器实体形成映射，更好地进行模拟计算；其中，步骤22建立几何模型与动力学模型包括以下过程：211实时数据采集与上传；212使用SolidWorks软件根据实时数据1:1绘制RV减速器3D模型，形成几何模型；其中，摆线轮齿廓的参数方程为： K1—短幅系数；e—摆线轮偏心距；iH—摆线针轮机构传动比； —曲柄轴相对某一针齿中心矢径转过的角度；rp—针齿中心圆半径；rrp—针齿半径； 上述数据均为传感器实际测得的数据；213将几何模型中RV减速器关键零部件导入ANYSYS，选取单元、定义材料、划分网络，并且定义外部节点与刚性区域；214将几何模型导入ADAMS软件，对关键零部件进行部分柔性体的替换，将摆线轮、针齿、曲柄轴以及行星架定义成柔性体，其余设置为刚体，添加约束，形成动力学模型；SolidWorks建模后保存成中间格式文件：x_t即parasolid格式，然后导入ADAMS中；各部件材料属性由实际RV减速器材料决定，以RV-40E型号为例，各部件材料属性图下表所示： 添加各部件的约束，具体如下表所示： 215根据实时测得的RV减速器的输入扭矩，回差等数据进行动力学仿真；216输出RV减速器的输出轴的载荷谱；对实时数据及仿真数据等必要数据进行存储，为下一步的数据分析做准备；22建立RV减速器热模型：根据ADAMS仿真得到的不同齿轮载荷谱建立RV减速器不同齿轮温度场；分析各齿轮几何参数、载荷及润滑特性等参数对各齿轮温度场的影响；23建立RV减速器应力分析模型：根据应力传感器ADAMS仿真得到的不同部件载荷谱及得到的数据，分析和求解机械零件和构件等物体内各点的应力和应力分布，确定与机械零件和构件失效有关的危险点的应力集中、应变集中部位的峰值应力和应变；24建立RV减速器疲劳模型：疲劳模型将结合数字孪生模型以及实际RV减速器运行数据进行建立，准确反映RV减速器实际疲劳状态，估计未来疲劳状态；25各模型间数据相辅相成，同时历史数据与实时数据进行对比，数据出现差异时，标记错误，显示到操作界面进行处理；3RV减速器使用寿命预测：子模型通过模拟仿真可以得出RV减速器的预测寿命；通过将RV减速器输入参数与输出寿命值的预测情况的记录，在运行足够多次后，可用kriging代理模型代替仿真模型进行寿命预测；根据子模型运行的数据预测与实际运行同步进行，通过数据的更新迭代，及时更新数据至数字孪生模型的各个子模型中，得到精确的RV减速器使用寿命值；4动态实时监控与反馈：通过数据的实时采集，监控RV减速器的实际运行情况，能够保证孪生模型预测的可靠性；RV减速器实际的运行情况会通过数据的方式，使孪生模型与物理模型同步，通过一次次的模拟，整合仿真数据及实际数据，对RV减速器的运行情况进行精准的监控与预测；通过运用粒子群算法可以得到优化的RV减速器参数组合，能够延长RV减速器的使用寿命，为RV减速器的设计提供数据依据。

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