申请/专利权人：大连理工大学

申请日：2024-03-12

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117875138A

主分类号：G06F30/23

分类号：G06F30/23;G06F30/15;G06F30/27;G06F119/04;G06F119/14

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：一种机理与数据融合驱动的飞行器结构寿命预测方法，属于飞行器结构健康监测及管理相关技术领域，步骤：首先，建立飞行器结构高保真多尺度有限元模型，求解整体模型和局部细节模型强度力学响应；其次，针对不同结构寿命问题，建立多个对应的机理模型；第三，在飞行器上布置多种传感器测量全寿命周期的力学响应数据，构建数据集；第四，训练力学响应数据与剩余寿命间的隐含关系，建立数据驱动模型；最后，基于机理模型和数据驱动模型分别进行剩余寿命预测，利用多种融合策略实现数据驱动模型对机理模型的实时动态修正。本发明能够充分发挥机理模型和数据驱动模型的技术优势，具有较高的实时性和鲁棒性，便于后续开展飞行器结构全寿命周期健康管理。

主权项：1.一种机理与数据融合驱动的飞行器结构寿命预测方法，其特征在于，所述的飞行器结构寿命预测方法的步骤如下：第一步，建立飞行器结构高保真多尺度有限元模型，求解整体模型和局部细节模型强度力学响应，具体的：步骤1.1：根据飞行器结构特征和传力形式，建立高保真的多尺度有限元模型，包含结构整体模型和局部细节模型；步骤1.2：基于子模型法开展多尺度仿真分析获得整体模型和局部细节模型的强度力学响应；步骤1.3：采用非侵入式耦合方法实现结构整体模型和局部细节模型在边界处的数据修正及传递；第二步，根据第一步得到的力学响应，针对不同的结构寿命问题，建立一个或多个对应的机理模型；第三步，在飞行器上布置多种传感器，测量全寿命周期的力学响应数据，构建数据集，具体的：步骤3.1：在飞行器结构的局部细节处布置多种传感器，用于测量结构全寿命周期的力学响应数据，力学响应数据按照时间顺序排列；步骤3.2：通过检修过程，在飞行器全寿命周期中收集和统计局部细节损伤和裂纹扩展信息，形成力学响应数据对应的剩余寿命标签；步骤3.3：通过传感器测量的力学响应数据与步骤3.2得到的剩余寿命标签构建用于建立数据驱动模型的数据集，对数据集进行预处理后，划分为训练集和测试集；第四步，基于数据集，训练力学响应数据与剩余寿命间的隐含关系，建立数据驱动模型，具体的：基于步骤3.3中得到的训练集中的数据，以力学响应数据为输入、剩余寿命为输出，训练力学响应数据与剩余寿命之间的映射关系，针对每个局部细节的不同寿命问题，建立多个对应的数据驱动模型，并通过测试集校核数据驱动模型精度，根据测试集精度选取最优数据驱动模型；第五步，基于机理模型和数据驱动模型分别进行剩余寿命预测，并利用多种融合策略实现数据驱动模型对机理模型的实时动态修正，具体的：步骤5.1：基于机理模型进行剩余寿命评估，获得结构剩余寿命基准值，所述机理模型的剩余寿命预测结果不变，为静态机理模型；步骤5.2：将飞行器运行过程中测量到的力学响应数据输入数据驱动模型进行实时剩余寿命预测，获得结构剩余寿命预测值；步骤5.3：利用融合策略将结构剩余寿命基准值和预测值进行融合，弥合机理模型驱动方法和数据驱动方法的预测结果差距，获得修正后的结构剩余寿命。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 大连理工大学 一种机理与数据融合驱动的飞行器结构寿命预测方法

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