陈观慈, 贾平, 毛范海, 孙守林

(大连理工大学 机械工程学院,大连 116024)

通过试验采集或模型仿真得到的机械零件工作载荷通常为时间历程载荷，由于采样时间较短，载荷的数据量大、变化频率快，将工作载荷直接用于零件疲劳寿命预测、设计和试验会带来无法克服的困难，如进行零件疲劳寿命试验时的液压加载一般无法达到数据采样频率的加载速度，因此，需要将零件的工作载荷重新编谱，既保留原始工作载荷特性，又方便零件的设计和试验。

文献[1]研究了全尺寸加速疲劳试验的时间历程载荷生成方法，将原始载荷统计分类为3种循环，将幅值较小的载荷循环忽略，载荷次循环与载荷主循环进行一定的合并，主循环出现的次序保持不变，从而重新生成时间历程载荷谱，获得了较好的效果。文献[2]采用神经网络方法仿真了随机载荷历程，其中考虑了雨流载荷循环的次序影响，模型中包含了载荷循环的概率密度函数。文献[3]研究了30年来标准化载荷谱和时间历程的产生和应用，研究认为载荷编谱准则的选用应视具体应用而定。文献[4]采用雨流计数方法对多轴载荷进行了统计分析，进而研究和提供了一种从原始载荷提取导致零件疲劳破坏的多轴载荷片段的方法。文献[5]从多参数载荷谱的角度对发动机气动载荷与机动载荷的匹配进行了研究，针对不同构件给出了不同的多参数载荷谱的处理办法。并以某发动机外场飞行参数数据为基础，对其进行了2种载荷的匹配分析。……