本发明公开了一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法，A、接收1‑N组实验数据并存储；B、预先给定基于材料疲劳极限的无效影响参数R0，识别出数据过滤路径中的大致拐点并存储；C、N＝1时，取该组实验数据点为初始点和初始过滤圆圆心点；D、选取下一组实验数据点，确定无效影响参数R并进行数据过滤；E、通过扭结、反转点的识别和切比雪夫一阶线性逼近的优化来确定下一步过滤方向；F、沿数据路径过滤，重复步骤C和步骤D，得到过滤后数据并存储。本发明具有如下优点：有效增强针对力学模型的实验数据处理与分析方法，提高实验数据分析速度，解决目前大量冗余实验数据影响力学模型中重要参数的计算效率问题。
1.一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法，其特征在于，包括以下步骤，A、接收1-N组实验数据并存储；具体步骤为：a1、接收客户端发送的1-N组实验数据获得请求，所述实验数据获得请求包括Crossland模型的拉扭疲劳实验数据、求解力学模型中特定参数时对应的轴向及扭转载荷数据以及实验过程中采集的载荷、位移，并求出正应力和剪应力；
a2、对于具体的力学模型，根据模型具体形式确定模型参数求解过程，判断针对该力学模型所选用的实验数据，服务器收到客户端发出的数据请求后，根据请求中包含的该力学模型确定该实验数据的求解过程；
a3、选择第N组实验数据，此数据为拉扭疲劳实验测量得到的轴向力和剪切力，设置N＝
1-N表示实验数据处理顺序，N随着实验数据的读取逐步增加；
B、预先给定基于材料疲劳极限的无效影响参数R0，识别出数据过滤路径中的大致拐点并存储；具体步骤为：b1、预先给定基于材料疲劳极限的无效影响参数R0；
b2、保持无效影响参数R不变，则始终为R0，进行步骤C、步骤D、步骤E、步骤F；
b3、上一步得到过滤后的数据，即为大致拐点，并进行存储；
C、N＝1时，取该组实验数据点为初始点和初始过滤圆圆心点；
D、选取下一组实验数据点，确定无效影响参数R并进行数据过滤；具体步骤为：d1、选取第N组实验数据；
d2、根据对应的第N组力学模型参数确定第N个无效影响参数范围RN，第一个无效影响参数范围R1根据对应力学模型由材料性质确定；
d3、选择第N组实验数据，对照步骤d2所述的第一个无效影响参数范围R1，判断该数据是否保留，其判断具体为：Crossland模型如下公式.
其中αc,βc是材料常数，σmax是静水压力最大值，△τ mises为Von Mises剪应力幅，根据Crossland力学模型将无效影响参数范围RN设置为△τ mises/2，RN值可根据对应力学模型由材料性质确定，比较第N组实验数据与RN的关系，如果第N组实验数据影响范围在对应力学模型的第N个无效影响参数范围RN外，则进行步骤E，如果第N组实验数据影响范围在对应力学模型的第N个无效影响参数范围RN内，则不保留该数据，过滤圆圆心不移动，重新定义R值，再循环步骤d1至d3；
E、通过扭结、反转点的识别和切比雪夫一阶线性逼近的优化来确定下一步过滤方向；
e1、判断当前组数据点是否是过滤路径的扭结和反转点；如果是，则保留该组数据，并将其存于新实验数据文件的第M点，同时重新计算过滤方向n，并进行步骤C，其中M表示新实验数据顺序，M随着新实验数据的保存逐步增加，其中，M≤N；如果不是，则不保留该组数据，新实验数据文件的M值不变，同时进行下一步骤；
e2、判断当前数据点N＝N’是否在步骤B中得到的大致拐点附近，具体为大致拐点的前n个点之中，其中n为正整数，且n>2,由用户给定；若是，则不使用切比雪夫一阶线性逼近优化过滤方向；若否，则进行下一步骤；
e3、选择N＝N’,N＝N’+1,N＝N’+2,···，N＝N’+n共n组数据，分别记为(Xi,Yi),i＝
0,1,2,···，n,作为利用切比雪夫最佳线性逼近拟合直线所需的交错点组；
e4、拟合直线设定为Y＝b1*X+c1,残值e＝|Yi-(b*Xi+c)|，运用交错点组的里米兹算法，选择(X0，Y0)，(Xn，Yn)，(Xm，Ym)作为初始拟合的交错点组，代入残值方程中得到代数方程组，确定初始待定系数b1,c1,e1值，其中m为正整数，m＝(n+1)/2或n/2；
e5、校准数据点(Xi,Yi),若其中存在(Xk,Yk)使得e＝|Yk-(b1*Xk+c1)|＝max|Yi-(k1*Xi+c1)|>e1，则用(Xk,Yk)取代(X0，Y0)，(Xn，Yn)，(Xm，Ym)中的任意一个，使新的数据点组按照初始数据顺序依次交错分布于直线的两侧，然后进行下一步骤；否则跳过下一步骤e6，进行步骤e7；
e6、将e5中得到的新数据点组代替旧点组，代入e4中的残值方程，计算新的b1,c1,e1值，若求得的e1值在误差允许的范围内，且与上次求得的e1值近似相等，则停止搜索，否则重复e5步骤；
e7、得到最佳拟合直线表达式Y＝b1*X+c1，从而确定下一步数据过滤方向n1；
F、沿数据路径过滤，重复步骤C和步骤D，得到过滤后数据并存储。
2.根据权利要求1所述一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法，其特征在于：所述步骤a1中实验数据获得请求还包括实验数据集合，可一次性进行数据交换。
3.根据权利要求1所述一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法，其特征在于：所述获得请求的实验数据为用户自定义数据文件中的数据。
4.根据权利要求1所述一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法，其特征在于：所述获得请求的实验数据为多个用户自定义数据文件中的某个类型数据集合。
一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法
技术领域
[0001] 本发明属于力学实验数据前处理领域，具体涉及一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法。
背景技术
[0002] 在针对材料性能的力学实验测试中，需要对材料的各个特点实施不同的测试方法，并得到相关实验数据，当相关数据量较大是需要对数据进行前处理，从而得到较简单但准确的实验数据，以便后期进行合理的材料性能分析。
[0003] 但是现有实验数据在采集过程中存在大量冗余实验数据对数据处理效率的影响，比如采集噪音等小幅值数据，同时通过实验得到的材料实验数据因为加载条件不同数据量很大，而力学实验数据量过大会对计算资源要求极高，大数据处理能力低。经检索，专利号CN102798568A一种材料疲劳寿命试验数据的处理方法，专利号CN107967400A一种金属结构疲劳试验数据处理及可靠性分析方法，专利号109001779A一种设定过滤区间的轨迹数据过滤方法及其装置，均未解决上述缺陷。
发明内容
[0004] 本发明的目的在于针对现有技术的不足，现提供一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法，通过对实验数据的前处理达到在保证实验数据精度的情况下，有效增强针对力学模型的实验数据处理与分析方法，提高实验数据分析速度，解决目前大量冗余实验数据影响力学模型中重要参数的计算效率问题。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案为：一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法，包括以下步骤，
[0006] A、接收1-N组实验数据并存储；具体步骤为：
[0007] a1、接收客户端发送的1-N组实验数据获得请求，所述实验数据获得请求包括Crossland模型的拉扭疲劳实验数据、求解力学模型中特定参数时对应的轴向及扭转载荷数据以及实验过程中采集的载荷、位移，并求出正应力和剪应力；
[0008] a2、对于具体的力学模型，根据模型具体形式确定模型参数求解过程，判断针对该力学模型所选用的实验数据，服务器收到客户端发出的数据请求后，根据请求中包含的该力学模型确定该实验数据的求解过程；
[0009] a3、选择第N组实验数据，此数据为拉扭疲劳实验测量得到的轴向力和剪切力，设置N＝1-N表示实验数据处理顺序，N随着实验数据的读取逐步增加；
[0010] B、预先给定基于材料疲劳极限的无效影响参数R0，识别出数据过滤路径中的大致拐点并存储；具体步骤为：
[0011] b1、预先给定基于材料疲劳极限的无效影响参数R0；
[0012] b2、保持无效影响参数R不变，则始终为R0，进行步骤C、步骤D、步骤E、步骤F；
[0013] b3、上一步得到过滤后的数据，即为大致拐点，并进行存储。
[0014] C、N＝1时，取该组实验数据点为初始点和初始过滤圆圆心点；
[0015] D、选取下一组实验数据点，确定无效影响参数R并进行数据过滤；具体步骤为：
[0016] d1、选取第N组实验数据；
[0017] d2、根据对应的第N组力学模型参数确定第N个无效影响参数范围RN，所述第一个无效影响参数范围R1根据对应力学模型由材料性质确定；
[0018] d3、选择第N组实验数据，对照步骤d2所述的第一个无效影响参数范围R1，判断该数据是否保留，其判断具体为：
[0019] Crossland模型如下公式.
[0020]
[0021]
[0022] 其中αc,βc是材料常数，σmax是静水压力最大值，△τmises为Von Mises剪应力幅，根据Crossland力学模型将无效影响参数范围RN设置为△τmises/2，RN值可根据对应力学模型由材料性质确定，比较第N组实验数据与RN的关系，如果第N组实验数据影响范围在对应力学模型的第N个无效影响参数范围RN外，则进行步骤E，如果第N组实验数据影响范围在对应力学模型的第N个无效影响参数范围RN内，则不保留该数据，过滤圆圆心不移动，重新定义R值，再循环步骤d1至d3；
[0023] E、通过扭结、反转点的识别和切比雪夫一阶线性逼近的优化来确定下一步过滤方向；具体步骤为：
[0024] e1、判断当前组数据点是否是过滤路径的扭结和反转点；如果是，则保留该组数据，并将其存于新实验数据文件的第M点，同时重新计算过滤方向n，并进行步骤C，其中M表示新实验数据顺序，M随着新实验数据的保存逐步增加，其中，M≤N；如果不是，则不保留该组数据，新实验数据文件的M值不变，同时进行下一步骤；
[0025] e2、判断当前数据点N＝N’是否在步骤B中得到的大致拐点附近，具体为大致拐点的前n个点之中，其中n为正整数，且n>2,由用户给定；若是，则不使用切比雪夫一阶线性逼近优化过滤方向；若否，则进行下一步骤；
[0026] e3、选择N＝N’,N＝N’+1,N＝N’+2,···，N＝N’+n共n组数据，分别记为(Xi,Yi),i＝0,1,2,···，n,作为利用切比雪夫最佳线性逼近拟合直线所需的交错点组；
[0027] e4、拟合直线设定为Y＝b1*X+c1,残值e＝|Yi-(b*Xi+c)|，运用交错点组的里米兹算法，选择(X0，Y0)，(Xn，Yn)，(Xm，Ym)作为初始拟合的交错点组，代入残值方程中得到代数方程组，确定初始待定系数b1,c1,e1值，其中m为正整数，m＝(n+1)/2或n/2；
[0028] e5、校准数据点(Xi,Yi),若其中存在(Xk,Yk)使得e＝|Yk-(b1*Xk+c1)|＝max|Yi-(k1*Xi+c1)|>e1，则用(Xk,Yk)取代(X0，Y0)，(Xn，Yn)，(Xm，Ym)中的任意一个，使新的数据点组按照初始数据顺序依次交错分布于直线的两侧，然后进行下一步骤；否则跳过下一步骤e6，进行步骤e7；
[0029] e6、将e5中得到的新数据点组代替旧点组，代入e4中的残值方程，计算新的b1,c1,e1值，若求得的e1值在误差允许的范围内，且与上次求得的e1值近似相等，则停止搜索，否则重复e5步骤；
[0030] e7、得到最佳拟合直线表达式Y＝b1*X+c1，从而确定下一步数据过滤方向n1；
[0031] e8、过滤圆圆心沿方向n1移动；
[0032] F、沿数据路径过滤，重复步骤C和步骤D，得到过滤后数据并存储。
[0033] 进一步的，步骤a1中实验数据获得请求还包括实验数据集合，可一次性进行数据交换。
[0034] 进一步的，获得请求的实验数据为用户自定义数据文件中的数据。
[0035] 进一步的，获得请求的实验数据为多个用户自定义数据文件中的某个类型数据集合。
[0036] 本发明的有益效果如下：
[0037] 1、本发明的力学实验数据前处理方法与力学模型及理论方法结合，帮助力学模型的开发与应用，包括分析初始实验数据对力学模型影响；给定连续性实验数据，确定后续判定标准随实验数据的变化规律；根据具体力学模型中的参数调节数据处理判定标准；量化力学模型参数对实验数据处理的优劣性；根据实验数据及力学模型优化实验数据前处理方法。本发明通过对实验数据的前处理达到在保证实验数据精度的情况下，有效增强针对力学模型的实验数据处理与分析方法，提高实验数据分析速度，解决目前大量冗余实验数据影响力学模型中重要参数的计算效率问题，本发明在有限资源的情况下提高实验数据针对特定力学模型的大数据处理能力，提高用户体验。
[0038] 2、本发明选取合适的无效影响参数范围R值，保证力学理论计算结果的前提下提高对于力学实验数据的处理能力，大大提高力学模型针对实际数据的运算能力。
[0039] 3、步骤E在动态过滤情况下重新定义一个过滤方向，即拟合一条直线，使得各个点到这条直线的最大距离最小，也就是对其进行切比雪夫一阶线性逼近，从而得到更准确的过滤路径结果。附图说明：
[0040] 下面的实施例可以使本专业的技术人员更全面地理解本发明，但并不因此将本发明限制在所述的实施例范围之中。
[0041] 图1为本发明一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法的系统流程图。
[0042] 图2为本发明一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法的针对某一种力学模型的系统流程示意图。
[0043] 图3为本发明一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法的切比雪夫最佳线性逼近优化过滤方向的流程示意图。
具体实施方式
[0044] 以下由特定的具体实施例说明本发明的实施方式，熟悉此技术的人士可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点及功效。
[0045] 如图1、图2示出了一种基于力学模型的力学实验数据前处理方法，包括以下步骤，[0046] A、接收1-N组实验数据并存储；
[0047] B、预先给定基于材料疲劳极限的无效影响参数R0，识别出数据过滤路径中的大致拐点并存储；
[0048] C、N＝1时，取该组实验数据点为初始点和初始过滤圆圆心点；
[0049] D、选取下一组实验数据点，确定无效影响参数R并进行数据过滤；
[0050] E、通过扭结、反转点的识别和切比雪夫一阶线性逼近的优化来确定下一步过滤方向；
[0051] F、沿数据路径过滤，重复步骤C和步骤D，得到过滤后数据并存储。
[0052] 在本实施例基础上，步骤A的具体步骤为：
[0053] a1、接收客户端发送的1-N组实验数据获得请求，所述实验数据获得请求包括Crossland模型的拉扭疲劳实验数据、求解力学模型中特定参数时对应的轴向及扭转载荷数据以及实验过程中采集的载荷、位移，并求出正应力和剪应力；
[0054] a2、对于具体的力学模型，根据模型具体形式确定模型参数求解过程，判断针对该力学模型所选用的实验数据，服务器收到客户端发出的数据请求后，根据请求中包含的该力学模型确定该实验数据的求解过程；
[0055] a3、选择第N组实验数据，此数据为拉扭疲劳实验测量得到的轴向力和剪切力，设置N＝1-N表示实验数据处理顺序，N随着实验数据的读取逐步增加。
[0056] 在本实施例基础上，步骤B的具体步骤为：
[0057] b1、预先给定基于材料疲劳极限的无效影响参数R0；
[0058] b2、保持无效影响参数R不变，则始终为R0，进行步骤C、步骤D、步骤E、步骤F；
[0059] b3、上一步得到过滤后的数据，即为大致拐点，并进行存储。
[0060] 在本实施例基础上，步骤D的具体步骤为：
[0061] d1、选取第N组实验数据；
[0062] d2、根据对应的第N组力学模型参数确定第N个无效影响参数范围RN，所述第一个无效影响参数范围R1根据对应力学模型由材料性质确定；
[0063] d3、选择第N组实验数据，对照步骤d2所述的第一个无效影响参数范围R1，判断该数据是否保留，其判断具体为：
[0064] Crossland模型如下公式：
[0065]
[0066]
[0067] 其中αc,βc是材料常数，σmax是静水压力最大值，△τmises为Von Mises剪应力幅，根据Crossland力学模型将无效影响参数范围RN设置为△τmises/2，RN值可根据对应力学模型由材料性质确定，比较第N组实验数据与RN的关系，如果第N组实验数据影响范围在对应力学模型的第N个无效影响参数范围RN外，则进行步骤E，如果第N组实验数据影响范围在对应力学模型的第N个无效影响参数范围RN内，则不保留该数据，过滤圆圆心不移动。
[0068] 在本步骤中，随着R值降低，剩余实验数据量较大，Crossland模型中参数受实验数据影响较大，计算结果更接近于实际理论结果，但数据分析量较大，尤其当实验数据量较大时严重影响运算效率；随着R值增大，剩余实验数据量较少，Crossland模型中参数受实验数据影响较小，计算结果更偏离于实际理论结果，但数据分析量较小，尤其当实验数据量较大时大大提高运算效率，更新后的实验数据在Crossland模型中的计算，不通过前处理方法直接使用实验数据计算Crossland模型中对应参数，并计算最终模型结果。将两结果进行比较，如两者相差较大，则需重新定义R值(也可以增加调控系数)，重新进行前处理操作；如果两者相差不大，则退出循环程序，确定已有R值适合针对此力学模型的计算，针对此模型的数据前处理都可以参照此R值大小(在其他重要参数类似的情况下)。
[0069] 在本实施例基础上，如图3所示，步骤E的具体步骤为：
[0070] e1、判断当前组数据点是否是过滤路径的扭结和反转点；如果是，则保留该组数据，并将其存于新实验数据文件的第M点，同时重新计算过滤方向n，并进行步骤C，其中M表示新实验数据顺序，M随着新实验数据的保存逐步增加，其中，M≤N；如果不是，则不保留该组数据，新实验数据文件的M值不变，同时进行下一步骤；
[0071] e2、判断当前数据点N＝N’是否在步骤B中得到的大致拐点附近，具体为大致拐点的前n个点之中，其中n为正整数，且n>2,由用户给定；若是，则不使用切比雪夫一阶线性逼近优化过滤方向；若否，则进行下一步骤；
[0072] e3、选择N＝N’,N＝N’+1,N＝N’+2,···，N＝N’+n共n组数据，分别记为(Xi,Yi),i＝0,1,2,···，n,作为利用切比雪夫最佳线性逼近拟合直线所需的交错点组；
[0073] e4、拟合直线设定为Y＝b1*X+c1,残值e＝|Yi-(b*Xi+c)|，运用交错点组的里米兹算法，选择(X0，Y0)，(Xn，Yn)，(Xm，Ym)作为初始拟合的交错点组，代入残值方程中得到代数方程组，确定初始待定系数b1,c1,e1值，其中m为正整数，m＝(n+1)/2或n/2；
[0074] e5、校准数据点(Xi,Yi),若其中存在(Xk,Yk)使得e＝|Yk-(b1*Xk+c1)|＝max|Yi-(k1*Xi+c1)|>e1，则用(Xk,Yk)取代(X0，Y0)，(Xn，Yn)，(Xm，Ym)中的任意一个，使新的数据点组按照初始数据顺序依次交错分布于直线的两侧，然后进行下一步骤；否则跳过下一步骤e6，进行步骤e7；
[0075] e6、将e5中得到的新数据点组代替旧点组，代入e4中的残值方程，计算新的b1,c1,e1值.若求得的e1值在误差允许的范围内，且与上次求得的e1值近似相等，则停止搜索，否则重复e5步骤；
[0076] e7、得到最佳拟合直线表达式Y＝b1*X+c1，从而确定下一步数据过滤方向n1；
[0077] e8、过滤圆圆心沿方向n1移动。
[0078] 在本实施例基础上，步骤a1中实验数据获得请求还包括实验数据集合，可一次性进行数据交换，获得请求的实验数据为用户自定义数据文件中的数据，获得请求的实验数据为多个用户自定义数据文件中的某个类型数据集合。
[0079] 本发明的力学实验数据前处理方法与力学模型及理论方法结合，帮助力学模型的开发与应用，包括分析初始实验数据对力学模型影响；给定连续性实验数据，确定后续判定标准随实验数据的变化规律；根据具体力学模型中的参数调节数据处理判定标准；量化力学模型参数对实验数据处理的优劣性；根据实验数据及力学模型优化实验数据前处理方法。本发明通过对实验数据的前处理达到在保证实验数据精度的情况下，有效增强针对力学模型的实验数据处理与分析方法，提高实验数据分析速度，解决目前大量冗余实验数据影响力学模型中重要参数的计算效率问题，本发明在有限资源的情况下提高实验数据针对特定力学模型的大数据处理能力，提高用户体验。本发明选取合适的无效影响参数范围R值，保证力学理论计算结前提下提高对于力学实验数据的处理能力，大大提高力学模型针对实际数据的运算能力。步骤E在动态过滤情况下重新定义一个过滤方向，即拟合一条直线，使得各个点到这条直线的最大距离最小，也就是对其进行切比雪夫一阶线性逼近，从而得到更准确的过滤路径结果。
[0080] 本发明未详细公开的部分属于本领域的公知技术。
[0081] 上述实施例只是本发明的较佳实施例，并不是对本发明技术方案的限制，只要是不经过创造性劳动即可在上述实施例的基础上实现的技术方案，均应视为落入本发明专利的权利保护范围内。
