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专利名称：一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统

专利类型：发明专利

专利申请号：CN202410986025.7

专利申请（专利权）人：岭南师范学院
权利人地址：广东省湛江市赤坎寸金路29号

专利发明（设计）人：李卫,吴刚,何文林,陈思如,夏小群

专利摘要：本发明提供了一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统，属于数据优化领域，以边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤方向进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量；对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合得到载压结合风险量；在每一条边内，根据各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行比较，结合载压结合风险量，识别三维模型中存在应力风险的边，对存在应力风险的边进行圆角边缘处理。有利于降低石化压力容器的三维模型设计中应力集中引发材料疲劳和断裂风险的概率，有助于快速简便地识别出三维模型中存在应力集中风险的边缘。

主权利要求：
1.一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
获取石化压力容器的三维模型，标记出所述的三维模型上的边并标记出每条边上的坐标点作为边标点；
对所述的三维模型设置多个不同的载荷步骤，获取每条边上的边标点对应各个载荷步骤的应力值；
其中，所述多个不同的载荷步骤为从非零载荷起步再逐步多次递增的若干个载荷值；
以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序和反序进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量；
分别对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合，得到载压结合风险量；
分别在每一条边内，根据其中各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量对每个边标点进行比较，并结合该条边内各边标点的载压结合风险量进行再次比较，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，对所述的三维模型中存在应力风险的边进行圆角边缘处理；
其中，分别在每一条边内，根据其中各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量对每个边标点进行比较，并结合该条边内各边标点的载压结合风险量进行再次比较，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，具体为：在每一条边内将各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行结合得到各边标点的双序载压结合量；
并在每一条边内，计算每一个边标点的双序载压结合量相对于其余的各边标点的双序载压结合量之间的余弦相似度的平均值，作为该边标点的边标点相似度，并计算每一个边标点的双序载压结合量相对于其余的各边标点的双序载压结合量之间的欧氏距离的平均值，作为该边标点的边标点距离度；
在每一条边内，结合每一个边标点的边标点相似度和边标点距离度的数值得到该边标点的局部对比风险量，其中，所述局部对比风险量为能用于计量一条边内各边标点对比于其余的边标点的风险敏感程度的数值；
在每一条边内，计算每个边标点的载压结合风险量与局部对比风险量的差距，作为该边标点的风险量差值；
根据各条边中边标点的风险量差值，得出所述的三维模型中存在应力风险的边；
其中，分别对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合，得到载压结合风险量，具体为：分别对每条边上的各个边标点的正序载压分解量和反序载压分解量，计算该边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的余弦相似度作为该边标点的正反序载压分解量相似度，并计算该边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的欧几里得距离作为该边标点的正反序载压分解量距离；
结合边标点的正反序载压分解量相似度和正反序载压分解量距离的数值得到该边标点的载压结合风险量。
2.根据权利要求1所述的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法，其特征在于，其中，在所述多个不同的载荷步骤中，起步的载荷非零，且各表标点对应的起步的载荷保持一致，各表标点对应的载荷步骤的递增亦保持一致。
3.根据权利要求1所述的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法，其特征在于，其中，石化压力容器的三维模型由多个不同的坐标点组成，所述的三维模型能用于表示石化压力容器的点、线和面的三维几何特征。
4.根据权利要求1所述的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法，其特征在于，其中，以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序和反序进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量，具体为：对于每个边标点，将该边标点的对应各个载荷步骤的应力值组成的数组作为该边标点的应力载荷向量；
其中，将边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序进行分解得到正序载压分解量，具体为：在应力载荷向量中遍历，如果当前维度的前一个维度不为空，则对所述当前维度的应力值，计算在所述当前维度之前的各维度的应力值中的最大值作为所述当前维度的正序应力起始峰值，以所述当前维度的应力值相比于所述当前维度的正序应力起始峰值得到的比值作为当前维度的正序载压分解值，由此计算所述应力载荷向量中的除首个维度外的各维度的正序载压分解值，并以除首个维度外的各维度的正序载压分解值组成的数组作为所述正序载压分解量；
其中，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的反序进行分解得到反序载压分解量，具体为：在应力载荷向量中遍历，如果当前维度的后一个维度不为空，则对所述当前维度的应力值，计算在所述当前维度之后的各维度的应力值中的最大值作为所述当前维度的后序应力起始峰值，以所述当前维度的应力值相比于所述当前维度的反序应力起始峰值得到的比值作为当前维度的反序载压分解值，由此计算所述应力载荷向量中的除首个维度外的各维度的反序载压分解值，并以除首个维度外的各维度的反序载压分解值组成的数组作为所述反序载压分解量。
5.根据权利要求1所述的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法，其特征在于，其中，根据各条边中边标点的风险量差值，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，具体为：根据各条边中边标点的风险量差值，分别对各条边进行圆角边缘处理，其中，若一条边中各边标点的风险量差值大于阈值，则判断该条边在压力条件下存在应力风险，对所述的三维模型中存在应力风险的边进行圆角边缘处理，所述阈值为根据对各边标点的风险量差值进行统计所得到的数值。
6.一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统，其特征在于，所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统运行于桌上型计算机、笔记本电脑或云端数据中心的任一计算设备中，所述计算设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5中任一项所述的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法中的步骤。 说明书 : 一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统技术领域[0001] 本发明属于数据处理、数据优化的领域，具体涉及一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统。背景技术[0002] 石化压力容器的三维模型设计需要满足对耐高压力的应力的要求标准，在三维模型上一般会认为应力就是单位面积上的载荷，而应力和载荷之间的关系以往可表示为应力与载荷呈正相关关系且应力与受力面积呈负相关关系。但是，在引入了同截面垂直的称为正应力或法向应力后，发现有些材料在工作时，其所受的外力不随时间而变化，这时其内部的应力大小不变，称为静应力，还有一些材料，其所受的外力随时间呈周期性变化，这时内部的应力也随时间呈周期性变化，称为交变应力。另外，在应力随着外力的增加而增长的过程中，材料会由于截面尺寸改变而引起应力的局部增大。对于组织均匀的脆性材料，应力集中将大大降低构件的强度，这需要通过材料的力学试验来测定。其中，基于材料性质可能会对三维模型上受到的力造成的载荷产生的极小变形，在进行有限元分析时，需要计算每个载荷步骤中的应力和应变张量，以评估结构在不同载荷下的性能。这首先需要建立结构的有限元模型，将结构划分为多个小单元，然后对每个小单元进行力学建模。在每个载荷步骤中，需要计算每个小单元的受力情况，以确定其应力和应变张量。在进行有限元分析之前，需要确定结构所受的载荷和边界条件。载荷可以是外部施加的力或压力，边界条件可以是结构的支撑或约束。根据每个小单元的几何形状和受力情况，可以通过数学公式计算出每个小单元的应变张量，应变张量描述了材料在受力下的形变情况。根据每个小单元的材料性质和应变张量，可以通过材料本身的力学性质计算出每个小单元的应力张量，而应力张量描述了材料在受力下的应力情况。应变与物体内部粒子的相对移位相关，这种相对移位被称作形变，它不包含物体由于做平移、旋转的刚体运动而带来的位置改变。可以使用不同的数学模型区分小应变与大应变情况，分别为极小应变理论（infinitesimalstraintheory）与有限应变理论（finite/largestraintheory）。在实际中极小应变的计算方式有很多种，常用的有柯西(Cauthy)应变和格林(Green)应变等。石化压力容器，一般在设计过程中已经将容器的三位轮廓整体上设计得比较浑圆了，例如设计成柱体等，但是柱体的底部衔接边缘或者容器的各部件组装衔接部分区域还是不可避免地存在较为锐利的棱角边等，这些细微之处常常不可监测地积聚了应力集中的风险隐患，尤其是在实际工业的使用容器设计模板中、以及那些生产造价成本较低的实用性容器中这种情况是难以避免的，往往带来安全的隐患，在三维模型上进行优化可以从模板上根源性解决问题，方便后续大规模生产应用。[0003] 石化压力容器在工业生产中广泛应用，需要承受高压和复杂的应力条件。传统的设计和优化方法中，经验设计法主要基于工程师的经验和行业标准进行设计。这种方法依赖于工程师的经验，难以量化和标准化，存在较大的不确定性和安全隐患。解析方法利用经典力学理论，通过解析解来计算容器的应力分布，但解析方法仅适用于简单几何形状的容器，无法应对复杂的三维结构。有限元分析（FEA）采用有限元法对容器进行数值模拟，计算应力和应变分布。不过，传统有限元分析在应力集中区域的计算精度不足，且计算量大，效率低。由于网格划分不够优化，可能导致计算结果不够精确。而材料试验法通过力学试验测定材料在不同应力条件下的表现来指导设计，然而，试验成本高，周期长，且试验结果具有一定的离散性，难以全面覆盖所有使用条件。例如在公开号为CN101498384B的专利文献中所述预应力钢管传统方法在识别和处理应力集中区域时效果不佳，容易导致容器在高应力集中区域发生疲劳和断裂。以及在公开号为CN109919916B的专利文献中所述的一种壁面切应力优化方法，需要大量的计算和试验时间，难以快速响应设计和优化需求。难以同时考虑应力分布、材料成本和制造工艺，导致设计方案在综合性能上存在不足。由于网格划分不够优化，传统有限元分析方法在应力集中区域的计算精度不足，影响设计的可靠性。发明内容[0004] 本发明的目的在于提出一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统，以解决现有技术中所存在的一个或多个技术问题，至少提供一种有益的选择或创造条件。[0005] 本发明提供了一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统，可以建立三维模型并进行网格划分；确定载荷和边界条件；计算应力和应变张量；采用自适应网格划分技术动态调整网格密度；通过正序和反序分解量计算边标点的应力载荷向量，评估载压结合风险量；根据各条边中边标点的风险量差值，识别并优化存在应力风险的边。最后，对高风险边进行圆角边缘处理。[0006] 为了实现上述目的，根据本发明的一方面，提供一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法，所述方法包括以下步骤：[0007] 获取石化压力容器的三维模型，标记出所述的三维模型上的边并标记出每条边上的坐标点作为边标点；[0008] 对所述的三维模型设置多个不同的载荷步骤，获取每条边上的边标点对应各个载荷步骤的应力值；[0009] 其中，所述多个不同的载荷步骤为从非零载荷起步再逐步多次递增的若干个载荷值；[0010] 以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序和反序进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量；[0011] 分别对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合，得到载压结合风险量；[0012] 分别在每一条边内，根据其中各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量对每个边标点进行比较，并结合该条边内各边标点的载压结合风险量进行再次比较，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，对所述的三维模型中存在应力风险的边进行圆角边缘处理。[0013] 进一步地，其中，在所述多个不同的载荷步骤中，起步的载荷非零，且各表标点对应的起步的载荷保持一致，各表标点对应的载荷步骤的递增亦保持一致。[0014] 进一步地，其中，石化压力容器的三维模型由多个不同的坐标点组成，所述的三维模型能用于表示石化压力容器的点、线和面的三维几何特征。[0015] 进一步地，分别在每一条边内，根据其中各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量对每个边标点进行比较，并结合该条边内各边标点的载压结合风险量进行再次比较，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，具体为：[0016] 在每一条边内将各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行结合得到各边标点的双序载压结合量；[0017] 并在每一条边内，计算每一个边标点的双序载压结合量相对于其余的各边标点的双序载压结合量之间的余弦相似度的平均值，作为该边标点的边标点相似度，并计算每一个边标点的双序载压结合量相对于其余的各边标点的双序载压结合量之间的欧氏距离的平均值，作为该边标点的边标点距离度；[0018] 在每一条边内，结合每一个边标点的边标点相似度和边标点距离度的数值得到该边标点的局部对比风险量，其中，所述局部对比风险量为能用于计量一条边内各边标点对比于其余的边标点的风险敏感程度的数值；[0019] 在每一条边内，计算每个边标点的载压结合风险量与的局部对比风险量的差距，作为该边标点的风险量差值；[0020] 根据各条边中边标点的风险量差值，得出所述的三维模型中存在应力风险的边。[0021] 在每一条边内，根据各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行比较，结合载压结合风险量，识别三维模型中存在应力风险的边。通过正序和反序分解量来量化边标点在不同载荷方向上的应力分布，有助于识别应力集中区域，用于量化边标点之间的相似性和距离，可以提供对局部应力分布的定量分析。结合相似度和距离度，得到边标点的风险量，可以更好地定量衡量每个标点的应力敏感程度，有利于准确识别三维模型中应力风险较大的边，提高应力分析的精度和可靠性，减少应力集中引发的结构故障。[0022] 进一步地，其中，以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序和反序进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量，具体为：[0023] 对于每个边标点，将该边标点的对应各个载荷步骤的应力值组成的数组作为该边标点的应力载荷向量，其中，将边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序进行分解得到正序载压分解量，具体可为：[0024] 在应力载荷向量中遍历，如果当前维度的前一个维度不为空，则对所述当前维度的应力值，计算在所述当前维度之前的各维度的应力值中的最大值作为所述当前维度的正序应力起始峰值，以所述当前维度的应力值相比于所述当前维度的正序应力起始峰值得到的比值作为当前维度的正序载压分解值，由此计算所述应力载荷向量中的除首个维度外的各维度的正序载压分解值，并以除首个维度外的各维度的正序载压分解值组成的数组作为所述正序载压分解量；[0025] 其中，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的反序进行分解得到反序载压分解量，具体为：[0026] 在应力载荷向量中遍历，如果当前维度的后一个维度不为空，则对所述当前维度的应力值，计算在所述当前维度之后的各维度的应力值中的最大值作为所述当前维度的后序应力起始峰值，以所述当前维度的应力值相比于所述当前维度的反序应力起始峰值得到的比值作为当前维度的反序载压分解值，由此计算所述应力载荷向量中的除首个维度外的各维度的反序载压分解值，并以除首个维度外的各维度的反序载压分解值组成的数组作为所述反序载压分解量。[0027] 计算边标点的应力载荷向量，并分别沿正序和反序分解得到载压分解量。其中，应力载荷向量表示边标点在不同载荷步骤下的应力分布，而正序和反序分解通过在载荷步骤的不同方向进行分解，得到正序和反序载压分解量，提供对应力变化趋势的双重视角分析。提供一种双向分解方法，准确量化边标点在不同载荷方向上的应力。通过双向分析提高应力分解的准确性和全面性，为后续的风险分析提供可靠数据。[0028] 进一步地，其中，分别对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合，得到载压结合风险量，具体为：[0029] 分别对每条边上的各个边标点的正序载压分解量和反序载压分解量，计算该边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的余弦相似度作为该边标点的正反序载压分解量相似度，并计算该边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的欧几里得距离作为该边标点的正反序载压分解量距离；[0030] 结合边标点的正反序载压分解量相似度和正反序载压分解量距离的数值得到该边标点的载压结合风险量。[0031] 计算每条边上边标点的正序载压分解量和反序载压分解量的相似度和距离，并结合这些数值得到载压结合风险量，有助于量化正序和反序载压分解量之间的关系，揭示应力变化的内在模式。其中，载压结合风险量结合相似度和距离，综合评估边标点的应力风险，提供全面的风险评估指标。可以帮助定量衡量边标点的应力风险，增强风险评估的准确性和全面性。[0032] 进一步地，其中，根据各条边中边标点的风险量差值，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，具体为：[0033] 根据各条边中边标点的风险量差值，分别对各条边进行圆角边缘处理，其中，若一条边中各边标点的风险量差值大于阈值，则判断该条边在压力条件下的存在应力风险越，对所述的三维模型中存在应力风险越的边进行圆角边缘处理，所述阈值为根据对各边标点的风险量差值进行统计所得到的数值。[0034] 根据各条边中边标点的风险量差值，对存在应力风险的边进行圆角边缘处理。其中，风险量差值可以量化每个边标点的风险程度，用于识别高风险区域；圆角边缘处理通过对高风险边进行圆角处理，减小应力集中，优化结构设计。这样通过结构优化，降低应力集中区域的风险。从而提高结构的抗应力集中能力，减少材料疲劳和断裂的风险，提升整体安全性和可靠性。[0035] 本发明还提供了一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统，所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法中的步骤以此控制，所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、手机、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中，可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：[0036] 三维标识单元，用于获取石化压力容器的三维模型，标记出所述的三维模型上的边并标记出每条边上的坐标点作为边标点；[0037] 应力载荷单元，用于对所述的三维模型设置多个不同的载荷步骤，获取每条边上的边标点对应各个载荷步骤的应力值；[0038] 数据分解单元，用于以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序和反序进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量；[0039] 数据缩合单元，用于分别对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合，得到载压结合风险量；[0040] 优化处理单元，用于分别在每一条边内，根据其中各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量对每个边标点进行比较，并结合该条边内各边标点的载压结合风险量进行再次比较，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，对所述的三维模型中存在应力风险的边进行圆角边缘处理。[0041] 本发明的有益效果为：本发明提供了一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统，以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤方向进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量；对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合得到载压结合风险量；在每一条边内，根据各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行比较，结合载压结合风险量，识别三维模型中存在应力风险的边，对存在应力风险的边进行圆角边缘处理。有利于降低石化压力容器的三维模型设计中应力集中引发的材料疲劳和断裂风险的概率，有助于快速简便地识别出三维模型中存在应力集中风险的边缘。附图说明[0042] 通过对结合附图所示出的实施方式进行详细说明，本发明的上述以及其他特征将更加明显，本发明附图中相同的参考标号表示相同或相似的元素，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图，在附图中：[0043] 图1所示为一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法的流程图；[0044] 图2所示为一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统的系统结构图。具体实施方式[0045] 以下将结合实施例和附图对本发明的构思、具体结构及产生的技术效果进行清楚、完整的描述，以充分地理解本发明的目的、方案和效果。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。[0046] 在本发明的描述中，若干的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述到第一、第二只是用于区分技术特征为目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。[0047] 如图1所示为根据本发明的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法的流程图，下面结合图1来阐述根据本发明的实施方式的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统。[0048] 本发明提出一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法，所述方法具体包括以下步骤：[0049] 获取石化压力容器的三维模型，标记出所述的三维模型上的边并标记出每条边上的坐标点作为边标点；[0050] 对所述的三维模型设置多个不同的载荷步骤，获取每条边上的边标点对应各个载荷步骤的应力值；[0051] 以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序和反序进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量；[0052] 分别对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合，得到载压结合风险量；[0053] 分别在每一条边内，根据其中各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量对每个边标点进行比较，并结合该条边内各边标点的载压结合风险量进行再次比较，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，对所述的三维模型中存在应力风险的边进行圆角边缘处理。[0054] 其中，所述多个不同的载荷步骤为从非零载荷起步再逐步多次递增的若干个载荷值。[0055] 其在一些实施例中，可以建立三维模型并进行网格划分；确定载荷和边界条件；通过有限元分析等计算应力和应变张量；采用自适应网格划分技术动态调整网格密度；通过正序和反序分解量计算边标点的应力载荷向量，评估载压结合风险量；根据各条边中边标点的风险量差值，识别并优化存在应力风险的边。最后，对高风险边进行圆角边缘处理。在进行网格划分的过程中，也可以可根据边界条件等，将所述的三维模型分为多个不同的子区域，在子区域的划分中同时也将横跨各子区域的边进行分割，各子区域应将所述的三维模型的边也进行细分的分割成若干的小的边。[0056] 进一步地，其中，在所述多个不同的载荷步骤中，递增中起步的载荷的数值大于零，且各表标点对应的起步的载荷保持一致，各表标点对应的载荷步骤的递增亦保持一致。[0057] 进一步地，其中，石化压力容器的三维模型由多个不同的坐标点组成，所述的三维模型能用于表示石化压力容器的点、线和面的三维几何特征。[0058] 在一些实施例中，可以能用于表示所述的三维模型的轮廓特征的线、带棱角的边缘线等作为所述的三维模型上的边，在所述的三维模型上的每条边中进行采样得到多个点作为该条边上的边标点，一条边上的边标点的数量应为可数的、有限的正整数。[0059] 进一步地，其中，以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序和反序进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量，具体为：[0060] 在一些实施例中，对于每个边标点，将该边标点的对应各个载荷步骤的应力值组成的数组作为该边标点的应力载荷向量；[0061] 对于石化压力容器的三维模型上的一个边标点，有k个对应不同外力的载荷的步骤，每个载荷步骤的序号分别记作d，d属于1至k区间，其中设序号为d的载荷步骤为step(d)，序号为1时的载荷步骤为step(1)，序号为k时的载荷步骤为step(k)，对应载荷步骤step(d)的应力值为strs(d)，序号为1时的应力值为strs(1)，序号为k时的应力值为strs(k)，例如，当有5个载荷步骤分别为F=10N,20N,40N,60N和80N时，此时k的具体数值为5，则d的具体范围为1?5。[0062] 其中，将边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序进行分解得到正序载压分解量，具体可为：[0063] 在一些实施例中，应力载荷向分别沿着载荷步骤的递增方向，即沿着从载荷步骤从小到大的递增方向自step(1)至step(k)，例如自10N至80N，正序载压分解量的维度数量较应力载荷向量的维度数量减少1，即正序载压分解量的维度数量为k?1，与应力载荷向量的维度协调一致的是，正序载压分解量中d的遍历范围限缩在2至k区间中，计算所述应力载荷向量在当前的序号为d的维度之前的那些维度中应力值的最大值作为其正对应的序应力起始峰值strs(d)aug，为了突出所述当前维度的应力值strs(d)相比于所述当前维度的正序应力起始峰值strs(d)aug得到的比值，也可以先将strs(d)和strs(d)aug通过激活函数等进行处理；[0064] 正序应力起始峰值表示沿着载荷步骤的递增方向的正序从首位的维度到当前的序号的维度之中起始的应力峰值，正序应力起始峰值与各维度相比的比例值可用于对照后续的应力波动对应于载荷步骤随外力递增的正序过程中正向的线性相关的分布关系，使得正序载压分解量有利于提取耐高压容器三维模型上的边上各边标点对于载荷上升时的应对敏感程度，帮助在模型设计中找出对载荷存在敏感风险的地方进行优化；[0065] 在应力载荷向量中遍历，如果当前维度的前一个维度不为空，则对所述当前维度的应力值，计算在所述当前维度之前的各维度的应力值中的最大值作为所述当前维度的正序应力起始峰值，以所述当前维度的应力值相比于所述当前维度的正序应力起始峰值得到的比值作为当前维度的正序载压分解值，由此计算所述应力载荷向量中的除首个维度外的各维度的正序载压分解值，并以除首个维度外的各维度的正序载压分解值组成的数组作为所述正序载压分解量。[0066] 其中，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的反序进行分解得到反序载压分解量，具体可为：[0067] 在一些实施例中，反序载压分解量的维度数量较应力载荷向量的维度数量减少1，即反序载压分解量的维度数量也为k?1，同样协调一致的是，反序载压分解量中d的遍历范围限缩在1至k?1区间中，反序载压分解量由应力载荷向量中的首位维度至次末位维度对应的反序载压分解值组成，其中应力载荷向量中的首位维度至次末位维度对应序号为1至k?1的各维度，反序载压分解值为根据应力载荷向量中后一位维度不为空的维度对应应力值与其后面各维度的应力值作对比而计算得到；[0068] 在应力载荷向量中遍历，如果当前维度的后一个维度不为空，则对所述当前维度的应力值，计算在所述当前维度之后的各维度的应力值中的最大值作为所述当前维度的后序应力起始峰值，以所述当前维度的应力值相比于所述当前维度的反序应力起始峰值得到的比值作为当前维度的反序载压分解值，由此计算所述应力载荷向量中的除首个维度外的各维度的反序载压分解值，并以除首个维度外的各维度的反序载压分解值组成的数组作为所述反序载压分解量。[0069] 反序应力起始峰值表示沿着载荷步骤的递增方向的反序从当前的序号的维度到末位的维度之中最突出的应力峰值，[0070] 反序应力起始峰值与各维度相比的比例值可用于预测性衡量时间序列后续的应力波动对应于载荷步骤中载荷强度由末位维度向当前维度下降的反序过程中反向的线性相关的分布关系，使得反序载压分解量有利于提取耐高压容器三维模型上的边上各边标点对于载荷下降时的应对敏感程度，更好地同时从载荷下降的方面帮助在模型设计中找出对载荷存在敏感风险的地方进行优化。[0071] 进一步地，其中，分别对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合，得到载压结合风险量，具体为：[0072] 分别对每条边上的各个边标点的正序载压分解量和反序载压分解量，计算该边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的余弦相似度作为该边标点的正反序载压分解量相似度，并计算该边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的欧几里得距离作为该边标点的正反序载压分解量距离；[0073] 结合边标点的正反序载压分解量相似度和正反序载压分解量距离的数值得到该边标点的载压结合风险量。[0074] 其中，正反序载压分解量相似度可以用于表示一个边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的方向的偏差，这个方向的偏差用于计量应力和载荷步骤之间递增和递减两个方向的线性关系上的变化方向的偏差，而一个边标点的正反序载压分解量距离可以用于表示一个边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的延展距离，这个延展距离用于计量应力和载荷步骤之间递增和递减两个方向在向量序列化后的数学期望，单一使用应力和载荷步骤之间递增和递减两个方向在量化空间上的变化方向偏差或数学期望是会有偏颇的，但结合应力和载荷步骤之间递增和递减两个方向在量化空间上的变化方向偏差和数学期望有利于准确计量每个边标点对于应力变化的平安风险的大小和发展的方向，更好地在模型设计中识别出对载荷存在敏感风险的边标点。[0075] 在一些实施例中，可优选地，可以将边标点的正反序载压分解量相似度和正反序载压分解量距离的数值进行相乘，如此结合得到相乘之积作为该边标点的载压结合风险量；次优选地，在以往的开发实验中曾使用边标点的正反序载压分解量相似度和正反序载压分解量距离的数值的取平均值作为该边标点的载压结合风险量，但在实验数据统计中发现，次优选的实施方式虽然也能实现边标点的正反序载压分解量相似度和正反序载压分解量距离的数值的结合，但是很容易在向量维度攀升中失准，例如正序载压分解量和反序载压分解量的维度数量随着载荷步骤增更多就会导致数值波动不太准确。[0076] 进一步地，分别在每一条边内，根据其中各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量对每个边标点进行比较，并结合该条边内各边标点的载压结合风险量进行再次比较，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，具体为：[0077] 在每一条边内将各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行结合得到各边标点的双序载压结合量：[0078] 在一些实施例中，次优选地，可以分别将各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量按维度点乘得到的向量作为各边标点的双序载压结合量，在数据计算简便程度有所要求的应使用该次优选的实施方式；[0079] 在一些实施例中，可优选地，可以分别将各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量中，各维度的数值按维度分别相互取平均值后以平均值组成的数组，作为各边标点的双序载压结合量，这样的按维度分别相互取平均值后的结合方法更有利于平衡各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量之间的递增和递减两个方向在量化空间上的变化方向偏差和数学期望，而次优选的实施方式中所述的正序载压分解量和反序载压分解量进行点乘的结合方式虽然简便但是容易丢失正序载压分解量和反序载压分解量的方向性和延展性的数据特征。[0080] 并在每一条边内，计算每一个边标点的双序载压结合量相对于其余的各边标点的双序载压结合量之间的余弦相似度的平均值，作为该边标点的边标点相似度，并计算每一个边标点的双序载压结合量相对于其余的各边标点的双序载压结合量之间的欧氏距离的平均值，作为该边标点的边标点距离度；[0081] 在一些实施例中，可以在每一条边内，对这条边里面的每个边标点，计算选定的边标点的双序载压结合量与这条边内的其余的各边标点的双序载压结合量之间分别的余弦相似度，再计算各个余弦相似度的数值的算术平均值，以各余弦相似度的算术平均值，作为选定的边标点在这条边里面的对应的边标点相似度；并计算选定的边标点的双序载压结合量与这条边内的其余的各边标点的双序载压结合量之间分别的欧几里得距离，再计算各个欧几里得距离的数值的算术平均值，以各欧几里得距离的算术平均值，作为选定的边标点在这条边里面的对应的边标点距离度。[0082] 在每一条边内，结合每一个边标点的边标点相似度和边标点距离度的数值得到该边标点的局部对比风险量，其中，所述局部对比风险量为能用于计量一条边内各边标点对比于其余的边标点的风险敏感程度的数值：[0083] 在一些实施例中，对应了所述边标点的载压结合风险量的计算方法，所述局部对比风险量还可以有如下实施方式：可优选地，可以将每一个边标点的边标点相似度和边标点距离度的数值进行取平均值，以所得的平均值作为该边标点的局部对比风险量；次优选地，可以将每一个边标点的边标点相似度和边标点距离度的数值进行相乘，以相乘之积作为该边标点的局部对比风险量。[0084] 在每一条边内，计算每个边标点的载压结合风险量与的局部对比风险量的差距，作为该边标点的风险量差值；[0085] 在一些实施例中，可以先对一条边内的每个边标点，获取每个边标点的载压结合风险量与该边标点的局部对比风险量之间的数值差的绝对值，作为该边标点的风险量差值。[0086] 根据各条边中边标点的风险量差值，得出所述的三维模型中存在应力风险的边。[0087] 进一步地，其中，根据各条边中边标点的风险量差值，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，具体为：[0088] 根据各条边中边标点的风险量差值，分别对各条边进行圆角边缘处理，其中，若一条边中各边标点的风险量差值大于阈值，则判断该条边在压力条件下的存在应力风险越，对所述的三维模型中存在应力风险越的边进行圆角边缘处理，所述阈值为根据对各边标点的风险量差值进行统计所得到的数值。[0089] 在一些实施例中，将各条边中的边标点的风险量差值进行统计，例如包括但不限于统计每条边中边标点的风险量差值的平均数、累加值、积分结果和/或数学期望等的数值作为各条边中的边标点的风险量差值进行统计后的统计数值；[0090] 可优选地，根据各条边中的统计数值，对各条边进行排序，统计数值越大的边表示这条边越容易在面对高压环境造成的应力的时候进行破裂，可以将将原本的带有棱角的边进行圆角边缘处理使得边缘圆角过渡成为圆边，因为带棱角的边缘容易产生应力集中，通过将带棱角的边缘使用包括但不限于PythonOCC、OpenCASCADE和/或CAD等的工具转化为圆滑过渡的圆角的边，可增强容器的耐用性和抗疲劳性，减少容器上裂缝的产生；[0091] 还可优选地，根据各条边中的统计数值，以各条边中的统计数值的算术平均值作为阈值，可以将统计数值大于或等于所述阈值的边作为待优化的边，对待优化的边进行圆角处理（圆角边缘处理）；[0092] 或者，还可优选地，将每条边中的边标点与所述阈值进行对比，将每条边中大于或等于所述阈值的边标点作为待优化边标点，将每条边中能够包含了该条边中全部的边标点的最短线段进行圆角处理。其中，可以通过输入圆角半径或表达式等进行圆角处理，圆角处理的方法包括了圆滑过渡和/或线性过渡。然后，对进行圆角边缘处理后的石化压力容器的三维模型，进行保存输出；[0093] 还可优选地，当一条边上存在有不少于两个的待优化点时，以其中的数值超过所述阈值最大中排第一大和第二大的两个待优化点之间包括的带棱角的边的部分，作为待优化边，再对待优化边进行圆角处理。[0094] 所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统运行于桌上型计算机、笔记本电脑、手机、掌上电脑或云端数据中心的任一计算设备中，所述计算设备包括：处理器、存储器及存储在所述存储器中并在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法中的步骤,可运行的系统可包括，但不仅限于，处理器、存储器、服务器集群。[0095] 本发明的实施例提供的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统，如图2所示，该实施例的一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统包括：处理器、存储器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法实施例中的步骤，所述处理器执行所述计算机程序运行在以下系统的单元中：[0096] 三维标识单元，用于获取石化压力容器的三维模型，标记出所述的三维模型上的边并标记出每条边上的坐标点作为边标点；[0097] 应力载荷单元，用于对所述的三维模型设置多个不同的载荷步骤，获取每条边上的边标点对应各个载荷步骤的应力值；[0098] 数据分解单元，用于以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤的递增方向的正序和反序进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量；[0099] 数据缩合单元，用于分别对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合，得到载压结合风险量；[0100] 优化处理单元，用于分别在每一条边内，根据其中各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量对每个边标点进行比较，并结合该条边内各边标点的载压结合风险量进行再次比较，得出所述的三维模型中存在应力风险的边，对所述的三维模型中存在应力风险的边进行圆角边缘处理。[0101] 其中，优选地，本发明中所有未定义的变量，若未有明确定义，均可为人工设置的阈值。[0102] 其中，不同单位的物理量间采用无量纲化的数值计算。[0103] 所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统可以运行于桌上型计算机、笔记本电脑、手机、掌上电脑及云端数据中心等计算设备中。所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统包括，但不仅限于，处理器、存储器。本领域技术人员可以理解，所述例子仅仅是一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统的示例，并不构成对一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统的限定，可以包括比例子更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。[0104] 所称处理器可以是中央处理单元(CentralProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器 (DigitalSignalProcessor，DSP)、专用集成电路(ApplicationSpecificIntegratedCircuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field?ProgrammableGateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立元器件门电路或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等，所述处理器是所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统的控制中心，利用各种接口和线路连接整个一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化系统的各个分区域。[0105] 所述存储器可用于存储所述计算机程序和/或模块，所述处理器通过运行或执行存储在所述存储器内的计算机程序和/或模块，以及调用存储在存储器内的数据，实现所述一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统的各种功能。所述存储器可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序（比如声音播放功能、图像播放功能等）等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据（比如音频数据、电话本等）等。此外，存储器可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如硬盘、内存、插接式硬盘，智能存储卡（SmartMediaCard,SMC），安全数字（SecureDigital,SD）卡，闪存卡（FlashCard）、至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。[0106] 本发明提供了一种耐高压石化容器的抗应力集中数据优化方法及系统，以每个边标点对应各个载荷步骤的应力值组成该边标点的应力载荷向量，对每个边标点的应力载荷向量分别沿着载荷步骤方向进行分解得到正序载压分解量和反序载压分解量；对每条边上的边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行缩合得到载压结合风险量；在每一条边内，根据各边标点的正序载压分解量和反序载压分解量进行比较，结合载压结合风险量，识别三维模型中存在应力风险的边，对存在应力风险的边进行圆角边缘处理。有利于降低石化压力容器的三维模型设计中应力集中引发的材料疲劳和断裂风险的概率，有助于快速简便地识别出三维模型中存在应力集中风险的边缘。[0107] 尽管本发明的描述已经相当详尽且特别对几个所述实施例进行了描述，但其并非旨在局限于任何这些细节或实施例或任何特殊实施例，从而有效地涵盖本发明的预定范围。此外，上文以发明人可预见的实施例对本发明进行描述，其目的是为了提供有用的描述，而那些目前尚未预见的对本发明的非实质性改动仍可代表本发明的等效改动。

专利地区：广东

专利申请日期：2024-07-23

专利公开日期：2024-11-22

专利公告号：CN118673724B