机理与数据融合的螺栓连接松脱预测

摘要：

针对螺栓松脱状态下夹紧力变化难以精确预测的问题,提出一种机理引导数据的螺栓连接松脱特性预测方法.首先结合螺栓受载时的力学状态建立松脱过程机理模型,通过参数试验法对机理模型中各特征进行敏感度分析,提出松脱敏感度评价指标以获取松脱过程的关键特征;进一步考虑螺栓松脱的非线性特征及不确定性规律,提出一种基于高斯过程回归的螺栓松脱特性预测模型,并对该模型进行了验证.结果表明:与传统回归模型相比,该模型不但可获取预紧力平均值的变化情况,而且可同步描述概率意义上的预紧力变化置信区间,为螺栓松脱特性准确预测提供了保证;螺栓松脱试验及预测数据具有良好的一致性,证明了该模型的合理性.

关键词：螺栓松脱、机理模型、数据驱动、高斯过程回归

所属期刊栏目：27

分类号：TH131

资助基金：国家自然科学基金资助项目51675050,51875081

在线出版日期：2021-04-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：692-700