摘要
本发明提供了基于时间关联损伤的车辆螺栓松动激励缩减方法及系统,涉及大数据处理技术领域,包括将车辆螺栓连接结构的原始加速度‑时间历程转化为车辆螺栓连接的相对位移‑时间历程;结合螺栓松动D‑N曲线和松动线性累积模型,将相对位移‑时间历程转换为螺栓松动损伤‑时间历程;采用时间关联损伤编辑法,对螺栓松动损伤‑时间历程进行编辑;将窗口标记结果映射到原始加速度‑时间历程中,形成缩减后的加速度‑时间历程;通过螺栓松动台架试验计算螺栓关键损伤特征保留度,重复编辑、映射、删除、拼接及验证过程,直至满足要求为止。本发明的有益效果为提升产品开发效率和迭代速度,对缩短产品开发周期和提升可靠性验证效率具有重要价值。
技术关键词
螺栓连接结构
缩减方法
加速度
损伤特征
车辆
编辑
幅值
台面
仿真模型
无损伤
标记
工装
曲线
天线支架
产品开发效率
线性
大数据处理技术
产品开发周期
寿命
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寿命预测技术
喷枪
表达式
深度学习优化
概率密度函数
信任评估方法
椭圆曲线数字签名算法
迁移学习模型
信任值计算方法
迁移学习方法
轨道交通信号机
轨旁控制器
应答器
车载设备
站台组件
离线地图数据
多模态信息融合
二维图像数据
三维点云数据
能量管理方法