本發(fā)明涉及彎曲測試，尤其涉及一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)：

1、樣條彎曲測試是一種廣泛用于評估材料力學(xué)性能的實驗方法，特別是用于測定材料的屈服強度、抗彎強度和彈性模量，通過對材料樣條施加彎曲載荷，觀察樣條在彎曲過程中的應(yīng)力分布和變形行為，可以得到材料的力學(xué)特性。這種測試方法在工程領(lǐng)域具有重要應(yīng)用，尤其在材料科學(xué)、結(jié)構(gòu)工程和制造業(yè)中，用于評估材料在實際工況下的可靠性和耐久性。

2、隨著現(xiàn)代工程需求的不斷增加，樣條彎曲測試的發(fā)展也不斷推進。傳統(tǒng)的樣條彎曲測試主要依賴實驗室的物理實驗，盡管精度較高，但實驗耗時、成本較高，且只能對有限的參數(shù)組合進行測試，這使得在大規(guī)模工程項目或復(fù)雜材料設(shè)計中，難以滿足快速評估和優(yōu)化設(shè)計的需求。因此，一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法成為目前發(fā)展的方向之一。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、本發(fā)明提供了一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法及系統(tǒng)，可有效解決背景技術(shù)中的問題。

2、為了達到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：

3、一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法，所述方法包括：

4、確定樣條彎曲測試的優(yōu)化目標，識別所述樣條彎曲測試的測試參數(shù)；

5、基于所述優(yōu)化目標，選擇合適的智能優(yōu)化算法，通過所述智能優(yōu)化算法生成所述樣條彎曲測試的若干測試參數(shù)組合；

6、建立有限元分析模型，將若干所述測試參數(shù)組合輸入所述有限元分析模型進行分析，得到有限元分析結(jié)果；

7、將所述有限元分析結(jié)果反饋到所述智能優(yōu)化算法，對所述智能優(yōu)化算法進行調(diào)整，通過調(diào)整后的所述智能優(yōu)化算法生成最優(yōu)測試參數(shù)組合；

8、通過所述最優(yōu)測試參數(shù)組合進行所述樣條彎曲測試，得到樣條彎曲測試結(jié)果。

9、進一步地，在生成最優(yōu)測試參數(shù)組合后，同時獲取相應(yīng)的有限元分析結(jié)果，根據(jù)所述相應(yīng)的有限元分析結(jié)果進一步調(diào)整所述智能優(yōu)化算法和所述有限元分析模型。

10、進一步地，所述識別所述樣條彎曲測試的測試參數(shù)，包括：

11、選擇待分析的參數(shù)，并且定義靈敏度指標；

12、進行所述參數(shù)實驗方案設(shè)計，執(zhí)行所述實驗方案，收集實驗過程中的實驗參數(shù)設(shè)置和實驗輸出結(jié)果；

13、根據(jù)所述實驗參數(shù)設(shè)置和所述實驗輸出結(jié)果計算每個所述參數(shù)的所述靈敏度指標，識別關(guān)鍵參數(shù)作為所述測試參數(shù)。

14、進一步地，所述建立有限元分析模型，將若干所述測試參數(shù)組合輸入所述有限元分析模型進行分析，得到有限元分析結(jié)果，包括：

15、建立樣條的幾何模型，并且定義所述樣條的材料屬性；

16、選擇合適的單元類型，對所述樣條進行網(wǎng)格劃分；

17、定義所述樣條彎曲測試的邊界條件和載荷條件；

18、設(shè)置求解參數(shù)，將所述測試參數(shù)組合輸入所述有限元分析模型進行有限元分析，得到有限元分析結(jié)果。

19、進一步地，對所述樣條進行網(wǎng)格劃分，包括：

20、分析所述幾何模型的幾何復(fù)雜性和材料屬性，選擇網(wǎng)格密度進行初步劃分；

21、篩選所述幾何模型的應(yīng)力集中區(qū)域，調(diào)整所述應(yīng)力集中區(qū)域的所述網(wǎng)格密度生成最終網(wǎng)格；

22、對所述最終網(wǎng)格進行質(zhì)量檢查。

23、進一步地，對質(zhì)量檢查后的所述最終網(wǎng)格進行收斂性分析。

24、進一步地，為所述智能優(yōu)化算法生成所述最優(yōu)測試參數(shù)組合的迭代過程設(shè)置終止條件。一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化系統(tǒng)，所述系統(tǒng)包括：

25、優(yōu)化目標確定模塊，確定樣條彎曲測試的優(yōu)化目標，識別所述樣條彎曲測試的測試參數(shù)；

26、參數(shù)組合生成模塊，基于所述優(yōu)化目標，選擇合適的智能優(yōu)化算法，通過所述智能優(yōu)化算法生成所述樣條彎曲測試的若干測試參數(shù)組合；

27、有限元模型建立模塊，建立有限元分析模型，將若干所述測試參數(shù)組合輸入所述有限元分析模型進行分析，得到有限元分析結(jié)果；

28、分析結(jié)果反饋模塊，將所述有限元分析結(jié)果反饋到所述智能優(yōu)化算法，對所述智能優(yōu)化算法進行調(diào)整，通過調(diào)整后的所述智能優(yōu)化算法生成最優(yōu)測試參數(shù)組合；

29、樣條彎曲測試模塊，通過所述最優(yōu)測試參數(shù)組合進行所述樣條彎曲測試，得到樣條彎曲測試結(jié)果。

30、進一步地，所述優(yōu)化目標確定模塊，包括：

31、靈敏度指標定義單元，選擇待分析的參數(shù)，并且定義靈敏度指標；

32、實驗方案設(shè)計單元，進行所述參數(shù)實驗方案設(shè)計，執(zhí)行所述實驗方案，收集實驗過程中的實驗參數(shù)設(shè)置和實驗輸出結(jié)果；

33、測試參數(shù)識別單元，根據(jù)所述實驗參數(shù)設(shè)置和所述實驗輸出結(jié)果計算每個所述參數(shù)的所述靈敏度指標，識別關(guān)鍵參數(shù)作為所述測試參數(shù)。

34、進一步地，所述有限元模型建立模塊，包括：

35、幾何模型建立單元，建立樣條的幾何模型，并且定義所述樣條的材料屬性；

36、網(wǎng)格劃分單元，選擇合適的單元類型，對所述樣條進行網(wǎng)格劃分；

37、條件定義單元，定義所述樣條彎曲測試的邊界條件和載荷條件；

38、有限元分析單元，設(shè)置求解參數(shù)，將所述測試參數(shù)組合輸入所述有限元分析模型進行有限元分析，得到有限元分析結(jié)果。

39、通過本發(fā)明的技術(shù)方案，可實現(xiàn)以下技術(shù)效果：

40、本發(fā)明通過結(jié)合智能優(yōu)化算法和有限元分析技術(shù)，有效解決了樣條彎曲測試中參數(shù)識別難度大、測試效率和穩(wěn)定性不足的問題，提高了樣條彎曲測試的精度和效率，減少了實際實驗的次數(shù)和成本，同時可以更好地適應(yīng)復(fù)雜的測試條件和應(yīng)用場景。

41、上述說明僅是本申請技術(shù)方案的概述，為了能夠更清楚了解本申請的技術(shù)手段，而可依照說明書的內(nèi)容予以實施，并且為了讓本申請的上述和其它目的、特征和優(yōu)點能夠更明顯易懂，以下特舉本申請的具體實施方式。

技術(shù)特征：

1.一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法，其特征在于，在生成最優(yōu)測試參數(shù)組合后，同時獲取相應(yīng)的有限元分析結(jié)果，根據(jù)所述相應(yīng)的有限元分析結(jié)果進一步調(diào)整所述智能優(yōu)化算法和所述有限元分析模型。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述識別所述樣條彎曲測試的測試參數(shù)，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法，其特征在于，所述建立有限元分析模型，將若干所述測試參數(shù)組合輸入所述有限元分析模型進行分析，得到有限元分析結(jié)果，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法，其特征在于，對所述樣條進行網(wǎng)格劃分，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法，其特征在于，對質(zhì)量檢查后的所述最終網(wǎng)格進行收斂性分析。

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法，其特征在于，為所述智能優(yōu)化算法生成所述最優(yōu)測試參數(shù)組合的迭代過程設(shè)置終止條件。

8.一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述系統(tǒng)包括：

9.根據(jù)權(quán)利要求8所述的一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述優(yōu)化目標確定模塊，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化系統(tǒng)，其特征在于，所述有限元模型建立模塊，包括：

技術(shù)總結(jié)
本發(fā)明涉及彎曲測試技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種樣條彎曲測試的智能優(yōu)化方法及系統(tǒng)，方法包括：確定樣條彎曲測試的優(yōu)化目標，識別樣條彎曲測試的測試參數(shù)；選擇合適的智能優(yōu)化算法，通過智能優(yōu)化算法生成樣條彎曲測試的若干測試參數(shù)組合；建立有限元分析模型，將若干測試參數(shù)組合輸入有限元分析模型進行分析；將有限元分析結(jié)果反饋到智能優(yōu)化算法，對智能優(yōu)化算法進行調(diào)整，通過調(diào)整后的智能優(yōu)化算法生成最優(yōu)測試參數(shù)組合；通過最優(yōu)測試參數(shù)組合進行樣條彎曲測試，得到樣條彎曲測試結(jié)果。通過本發(fā)明，有效解決了樣條彎曲測試中參數(shù)識別難度大、測試效率和穩(wěn)定性不足的問題，提高了樣條彎曲測試的精度和效率，減少了實際實驗的次數(shù)和成本。

技術(shù)研發(fā)人員：郭旭,董杰
受保護的技術(shù)使用者：常州合欣達旭新能源科技發(fā)展有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/19