基于粒子滤波算法的疲劳裂纹扩展预测方法

针对飞机故障预测和健康管理系统中提出的损伤扩展预测与结构剩余寿命管理的要求,提出了一种粒子滤波与结构健康监测方法相结合的结构疲劳裂纹扩展预测方法。首先采用ABAQUSPython二次开发软件,实现了对裂尖奇异单元网格的自动划分,进而得出不同裂纹长度、角度下裂纹尖端处的应力强度因子幅,提出采用二参数的Paris规则建立粒子滤波的状态方程,即损伤及寿命的扩展演化模型;采用基于压电元件和主动Lamb波的结构健康监测方法,实时观测更新裂纹信息并同粒子滤波算法相结合,建立了粒子滤波的观测方程。疲劳载荷作用下的裂纹扩展实验结果表明,20 000次循环载荷后预测裂纹扩展长度误差在2%以内。本文方法可以有效预测结构裂纹的扩展,消除Paris规则预测裂纹扩展的误差累积及工程应用中多种不确定性的影响。