(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211244436.6 (22)申请日 2022.10.12 (71)申请人 嘉兴中科工业设计 工程中心 地址 314051 浙江省嘉兴 市南湖区亚太路 778号 （嘉兴科技城） (72)发明人 陈军强　邱晓燕　马冯琪　石明全　 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 30/17(2020.01) G01M 13/00(2019.01) G06F 119/02(2020.01) G06F 119/14(2020.01) (54)发明名称 一种万向节寿 命预测方法及系统 (57)摘要 本申请涉及轴承检测技术领域， 尤其涉及一 种万向节寿命预测方法及系统， 其方法包括： 获 取万向节的工程模型； 配置所述工程模型各部件 的参数条件， 形成部件模型； 根据第一预设规则 处理所述部件模型， 生成对应的应力数据； 根据 第二预设规则施加所述部件模型的边界条件， 生 成疲劳数据； 结合所述应力数据和所述疲劳数 据， 获取分析结果； 解析所述分析结果， 获取预测 报告。 本申请提供的一种万向节寿命 预测方法及 系统具有提升万向节寿 命的预测效果。 权利要求书2页 说明书9页 附图11页 CN 115544771 A 2022.12.30 CN 115544771 A 1.一种万向节寿命预测方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 获取万向节的工程模型； 配置所述工程模型 各部件的参数 条件， 形成部件 模型； 根据第一预设规则处 理所述部件 模型， 生成对应的应力数据； 根据第二预设规则施加所述部件 模型的边界条件， 生成疲劳数据； 结合所述应力数据和所述 疲劳数据， 获取分析 结果； 解析所述分析 结果， 获取 预测报告。 2.根据权利要求1所述的一种万向节寿命预测方法， 其特征在于， 所述根据第 一预设规 则处理所述部件 模型， 生成对应的应力数据包括以下步骤： 根据所述第一预设规则， 获取 所述部件 模型的接触 应力位置； 根据所述接触 应力位置， 获取对应的最大接触 应力和整体接触 应力； 将所述最大接触 应力和所述整体接触 应力作为所述应力数据。 3.根据权利要求1所述的一种万向节寿命预测方法， 其特征在于， 所述根据第 二预设规 则施加所述部件 模型的边界条件， 生成疲劳数据包括以下步骤： 根据所述第二预设规则， 获取 所述部件 模型的接触碰撞模型； 根据所述 边界条件， 施加所述接触碰撞模型的转动参数， 并生成所述 疲劳数据。 4.根据权利要求1所述的一种万向节寿命预测方法， 其特征在于， 所述结合所述应力数 据和所述 疲劳数据， 获取分析 结果包括以下步骤： 分析所述应力数据， 获取 所述部件 模型的接触 应力分布图； 分析所述疲劳数据， 获取 所述部件 模型的疲劳寿命云图； 结合所述接触 应力分布图和所述 疲劳寿命云图， 获取 所述分析 结果。 5.根据权利要求4所述的一种万向节寿命预测方法， 其特征在于， 所述分析所述疲劳数 据， 获取所述部件 模型的疲劳寿命云图包括以下步骤： 加载所述疲劳数据， 获取 所述部件 模型的特 征信息； 根据预设运 算规则处理所述特 征信息， 生成所述部件 模型的所述 疲劳寿命云图。 6.根据权利要求4所述的一种万向节寿命预测方法， 其特征在于， 所述结合所述接触应 力分布图和所述 疲劳寿命云图， 获取 所述分析 结果包括以下步骤： 判断所述部件 模型的所述 参数条件是否符合预设工艺条件； 若符合所述预设工艺条件， 则根据所述预设工艺条件获取对应的工艺属性信息， 并结 合所述工艺属 性信息、 所述接触应力 分布图和所述疲劳寿命云图进行分析， 获取所述分析 结果。 7.根据权利要求1所述的一种万向节寿命预测方法， 其特征在于， 所述判断所述分析结 果， 获取预测报告包括以下步骤： 加载所述分析 结果， 生成对应的仿真结果； 判断所述仿真结果是否符合预设测试 结果； 若符合所述预设测试结果， 则根据所述仿真结果生成正常预测数据作为所述预测报 告； 若不符合所述预设测试结果， 则根据所述预设测试结果对所述仿真结果进行分析， 获 取异常预测数据作为所述预测报告。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115544771 A 28.根据权利要求7所述的一种万向节寿命预测方法， 其特征在于， 所述若不符合所述预 设测试结果， 则根据所述预设测试结果对所述仿真结果进行分析， 获取异常预测数据作为 所述预测报告包括以下步骤： 根据预设测试 结果， 获取目标测试 数据； 根据所述目标测试 数据的类型， 匹配所述仿真结果中的仿真数据； 分析所述目标测试数据和所述仿真数据， 获取所述异常预测数据， 并生成所述预测报 告。 9.根据权利要求8所述的一种万向节寿命预测方法， 其特征在于， 所述分析所述目标测 试数据和所述仿真数据， 获取 所述异常预测数据， 并生成所述预测报告包括以下步骤： 获取所述仿真数据中不符合所述目标测试 数据的异常仿真数据； 判断所述异常仿真数据的数量； 若存在单项所述异常仿真数据， 则将单项所述异常仿真数据作为所述异常预测数据， 并生成所述预测报告； 若存在多 项所述异常仿真数据， 则获取 各个所述异常仿真数据的目标权 重； 选取最大所述目标权重的所述异常仿真数据作为所述异常预测数据， 并生成所述预测 报告。 10.根据权利要求1所述的一种万向节寿命预测系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块 （1） ， 用于获取万向节的工程模型； 配置模块 （2） ， 用于配置所述工程模型 各部件的参数 条件， 形成部件 模型； 第一预设规则模块 （3） ， 用于根据第一预设规则处理所述部件模型， 生成对应的应力数 据； 第二预设规则模块 （4） ， 用于根据第二预设规则施加所述部件模型的边界条件， 生成疲 劳数据； 结合模块 （5） ， 用于结合所述应力数据和所述 疲劳数据， 获取分析 结果； 解析模块 （6） ， 用于解析 所述分析 结果， 获取 预测报告。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115544771 A 3