一种基于BP神经网络的预测螺栓残余夹紧力的方法

发明专利有效专利

申请号：
CN201910967846.5
IPC分类号：G01M13/00;G01L5/24;G06F30/20;G06F119/14;G06N3/04;G06N3/08
申请日期：
2019-10-12
申请人：
北京工业大学

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专利名称	一种基于BP神经网络的预测螺栓残余夹紧力的方法
申请号	CN201910967846.5	申请日期	2019-10-12
法律状态	授权	申报国家	中国
公开/公告日	2020-01-10	公开/公告号	CN110672312A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G01M13/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G01 测量；测试 G01M 机器或结构部件的静或动平衡的测试；其他类目中不包括的结构部件或设备的测试 G01M13/00 机械部件的测试	IPC分类号	G;0;1;M;1;3;/;0;0;;;G;0;1;L;5;/;2;4;;;G;0;6;F;3;0;/;2;0;;;G;0;6;F;1;1;9;/;1;4;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8查看分类表>
申请人	北京工业大学	申请人地址	北京市朝阳区平乐园100号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	北京工业大学	当前权利人	北京工业大学
发明人	刘志峰;闫兴;郑铭坡;王宝恩;李迎
代理机构	北京思海天达知识产权代理有限公司	代理人	沈波

摘要

本发明公开了一种基于BP神经网络的预测螺栓残余夹紧力的方法，该方法包括：设计制造螺栓松动试验件，开展不同工况下螺栓连接结构的松动试验，并记录夹紧力的衰减数据。应用BP神经网络模型，以工况条件和循环周次(服役时间)作为输入，以残余夹紧力的百分比作为输出，将试验数据导入神经网络模型进行训练；训练完成后的神经网络模型可以预测特定工况下螺栓的残余夹紧力。本发明提出了螺栓连接结构服役期间残余夹紧力的预测方法，可准确预测特定工况下螺栓的残余夹紧力，并对螺栓的二次紧固周期进行判断。为栓接结构的检修和维护提供参考，提高螺栓连接结构的可靠性。

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