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题名数据驱动下集装箱吊具结构疲劳寿命预测方法及系统
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作者
王泽
王文红
徐格宁
吴丛铭
董青
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机构
太原科技大学机械工程学院
厦门迈凯科机电设备有限公司
广西钦州保税港区盛港码头有限公司
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出处
《机床与液压》
北大核心
2025年第12期207-216,共10页
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基金
国家市场监管重点实验室开放基金项目(20231204)。
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文摘
为了避免集装箱吊具作业过程中因结构承载性能退化而引发巨大的安全事故问题,提出以服役信息数据为驱动的吊具结构疲劳寿命预测方法及系统。从集装箱吊具服役工况、载荷分布以及结构应力薄弱位置入手,搭建吊具信息采集系统,获取实时工作状态信息和性能参数信息,经数据处理形成用于应力预测和寿命评估的驱动数据。通过随机搜索(RS)改进随机森林(RF),构建基于RS-RF的应力预测模型,利用驱动数据实现吊具结构测点应力的实时预测,并从中提取双参数应力谱,根据Pairs模型和Miner准则,确定结构测点的损伤度和疲劳寿命评估结果。然后,从工程应用的角度,以上述方法为支撑,通过封装集成的方式,围绕运行过程监控、信息可视化、应力预测、寿命评估和数据管理等5大模块开发吊具结构疲劳寿命快速预测系统。最后,以QTH45S型可移动双箱吊具为例,利用上述方法和系统得到吊具结构的疲劳寿命为15.61年,相比基于RF、XGBoost和GBDT的寿命预测模型,预测结果精度分别提高了最少2.75%、1.54%和8.46%,验证了所提方法和系统的科学性和可行性。
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关键词
数据驱动
rs-rf模型
疲劳寿命评估
集装箱吊具
预测系统
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Keywords
data-driven
rs-rf model
fatigue life assessment
container spreaders
prediction system
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分类号
TH247
[机械工程—机械制造及自动化]
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