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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了一种基于主成分分析的多参数相关载荷谱仿真方法，以复杂机械构件的多参数实测载荷谱作为基本编谱数据，利用主成分分析方法将多参数相关载荷转化为相互独立的主成分载荷历程；对其进行峰谷值提取，获得峰谷值序列；通过雨流循环计数获取主成分载荷历程的均幅值矩阵，分别对其进行均值、幅值的独立性检验和概率分布拟合，利用蒙特卡洛模拟方法随机生成均幅值数据，由此进行载荷历程重构以获得主成分载荷仿真序列，对主成分载荷仿真序列进行线性解算，反推获得新的多参数相关载荷谱；本发明采用直观、明确的编谱方法，充分考虑载荷相关性、多轴疲劳损伤一致性，为多参数实际服役载荷下的复杂工程机械零部件寿命考核奠定基础。

主权项：1.一种基于主成分分析的多参数相关载荷谱仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、以复杂机械构件的多参数实测载荷谱作为基本编谱数据，针对随机多参数相关载荷谱依次进行标准化处理和相关性分析，获取多参数相关载荷的相关性系数矩阵；步骤S2、采用主成分分析法，将多参数相关载荷历程转化为若干相互独立的载荷历程，即主成分载荷历程，并对所述主成分载荷历程进行峰谷值提取处理，获取峰谷值序列；步骤S3、基于步骤S2获取的峰谷值序列进行雨流循环计数，获取多参数主成分载荷历程的雨流均幅值矩阵；分别对均幅值矩阵进行均值、幅值的独立性检验和概率分布拟合；步骤S4、利用蒙特卡洛模拟方法随机生成均幅值数据，基于雨流重构方法进行载荷历程随机重构，获取随机多参数主成分载荷仿真序列；步骤S5、对主成分载荷仿真序列进行线性解算，反推并获取新的多参数相关载荷谱，获取仿真完成的基于主成分分析的多参数相关载荷谱；步骤S3中获取均幅值矩阵并进行均值、幅值的独立性检验和概率分布拟合，具体步骤包括：步骤S3.1、基于步骤S2中获取的多参数主成分载荷峰谷值序列，进行雨流循环计数并获取多参数主成分载荷历程的雨流均幅值矩阵如下：{RFM1RFM2...RFMp}具体地，基于雨流循环计数对多参数主成分载荷峰谷值序列进行载荷全循环提取；连续读取载荷历程中的四个点，全循环选取依据如下： 若满足上述全循环选取依据，则提取全循环数据点FR″F,ji+1，FR″F,ji+2，并在峰谷值序列中删除所述全循环数据点；往后依次连续读取载荷历程中的四个点，重复上述选取，直至没有满足依据的连续四个点；由上述循环提取过程获取多参数主成分载荷历程的载荷全循环峰谷值统计结果，进一步地，通过以下公式将多参数主成分载荷历程的全循环峰谷值数据转换为均幅值数据，具体公式如下：Camp＝Fpeak-Fvalley2Cmean＝Fpeak+Fvalley2其中Fpeak、Fvalley依次表示多参数主成分载荷历程的载荷全循环的峰值和谷值，Cmean、Camp依次表示多参数主成分载荷历程的载荷全循环的均值和幅值；由此可得载荷全循环均幅值统计结果，即多参数主成分载荷历程的雨流均幅值矩阵{RFM1RFM2...RFMp}；步骤S3.2、基于步骤S3.1获取的雨流均幅值矩阵，分别进行均值、幅值的独立性检验和概率分布拟合；在均、幅值相互独立的条件下，均幅值的二维联合分布函数即为二者各自分布函数的乘积，由此可分别对均值、幅值进行分布函数的拟合，均值概率密度函数如下：{fCmean,1fCmean,2...fCmean,p}幅值概率密度函数如下：{fCamp,1fCamp,2...fCamp,p}；步骤S4中基于雨流重构方法进行载荷历程随机重构，获取随机多参数主成分载荷仿真序列，具体包括：步骤S4.1、基于步骤S3.2中的多参数主成分载荷历程的均、幅值概率密度函数，利用蒙特卡洛模拟方法随机生成数据量一致的雨流均幅值矩阵：{RFM′1RFM′2...RFM′p}步骤S4.2、将步骤S4.1中的模拟雨流均幅值矩阵{RFM′1RFM′2...RFM′p}中雨流均幅值数据转化成雨流峰谷值数据，具体计算如下：Fpeak＝Cmean+Camp,Fvalley＝Cmean-Camp基于雨流循环计数的载荷历程重构方法，将循环载荷随机插入、连接组合，获取新的多参数主成分仿真序列{F′RFR,1F′RFR,2...F′RFR,p}；其中，选取其中最大幅值的全循环作为初始载荷序列，随即依据幅值从大到小依次选择全循环随机插入到载荷序列中；被插入的载荷循环的峰谷值必须包含预插入载荷全循环峰谷值，即载荷序列中被插入的峰谷值线段，其峰值必须大于将要插入的全循环的峰值，谷值必须小于将要插入的全循环的谷值。

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百度查询： 南京航空航天大学 一种基于主成分分析的多参数相关载荷谱仿真方法