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龙图腾网恭喜南京航空航天大学申请的专利模型与数据联合驱动的轴承入侵异物特性在线测量方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115931350B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-17发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211702980.0，技术领域涉及：G01M13/04；该发明授权模型与数据联合驱动的轴承入侵异物特性在线测量方法是由马磊明;姜斌;郭勤涛;肖玲斐;于乾坤;陆宁云设计研发完成，并于2022-12-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本模型与数据联合驱动的轴承入侵异物特性在线测量方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种模型与数据联合驱动的轴承入侵异物特性在线测量方法；首先，进行轴承异物试验，在宏观层面测量外圈温度、内圈转速、保持架转速和振动加速度，在微观层面测量轴承表面划痕形貌结构，获得试验数据；其次，分别利用软件ABAQUS、ADAMS和CFD进行轴承异物动力学仿真和流体仿真进而获取不同工况下轴承表面划痕形貌结构、保持架转速、振动加速度和外圈温度等仿真数据；然后，分别基于试验数据和仿真数据计算外圈温度差异、保持架转速差异、振动加速度差异和划痕形貌结构差异，并利用TOPSIS算法确定各差异的权重获得综合目标函数；最后，利用多目标变速灰狼优化算法对轴承异物仿真模型的尺寸、密度、弹性模量和泊松比进行优化，获得异物真实结构和材料参数。

本发明授权模型与数据联合驱动的轴承入侵异物特性在线测量方法在权利要求书中公布了：1.一种模型与数据联合驱动的轴承入侵异物特性在线测量方法，其特征在于，该方法包括： 步骤S1、进行轴承异物试验，获取变工况试验数据，所述变工况试验数据为：在不同载荷、转速和润滑工况下向轴承中添加不同结构和材料的异物，分别测量轴承的外圈温度、保持架转速和振动加速度试验数据，获取轴承表面划痕的形貌结构试验数据；所述步骤S1包括： 步骤S101、进行轴承异物试验，制备不同结构和材料的异物； 步骤S102、在不同载荷、转速和润滑工况下向轴承中添加不同结构和材料的异物，分别同时测量轴承外圈温度Te、内圈转速ωei、保持架转速ωec和振动加速度试验数据ae； 步骤S103、观察轴承表面划痕的形貌结构Se； 步骤S2、与步骤S1工况相对应进行轴承异物动力学仿真和轴承异物流体仿真，获取仿真数据，所述仿真数据为：分别基于CFD有限元仿真获取外圈温度仿真数据，基于ADAMS多体仿真获取保持架转速和振动加速度的仿真数据，基于ABAQUS有限元仿真获取轴承划痕形貌结构仿真数据；所述步骤S2包括： 步骤S201、基于ADAMS搭建轴承多体仿真模型，与步骤S102工况相对应进行轴承异物动力学仿真，测量轴承保持架转速ωsc和振动加速度数据as； 步骤S202、基于CFD搭建轴承流体仿真模型，与步骤S201工况相对应进行轴承异物流体仿真，测量轴承外圈温度Ts； 步骤S203、基于ABAQUS搭建轴承应力应变有限元仿真模型，与步骤S201工况相对应进行轴承应力应变仿真，测量轴承表面划痕的形貌结构Ss； 步骤S3、分别基于步骤S1和S2获得的变工况试验数据和仿真数据计算外圈温度差异、保持架转速差异、振动加速度差异和划痕形貌结构差异，并利用TOPSIS算法确定各差异的权重，进而获得综合目标函数；所述步骤S3包括： 步骤S301、分别基于步骤S1和S2获得的变工况试验数据和仿真数据计算轴承外圈温度差异Tr、保持架转速差异ωrc、振动加速度差异arc和划痕形貌结构差异Sr： Tr＝|Ts-Te|1 ωrc＝|ωsc-ωec|2 arc＝|as-ae|3 Sr＝|Ss-Se|＝|Ssl-Sel|+|Ssw-Sew|+|Ssd-Sed|4 式中：Ssl为仿真模型测得的轴承表面划痕长度；Sel为试验测得的轴承表面划痕长度；Ssw为仿真模型测得的轴承表面划痕宽度；Sew为试验测得的轴承表面划痕宽度；Ssd为仿真模型测得的轴承表面划痕深度；Sed为试验测得的轴承表面划痕深度；|·|表示求变量的绝对值； 步骤S302、利用TOPSIS算法确定轴承外圈温度差异Tr、保持架转速差异ωrc、振动加速度差异arc和划痕形貌结构差异Sr的权重系数，获得综合目标函数； 所述综合目标函数为最小化式14和式15： 式中：t为时间；W1、W2、W3和W4分别为轴承外圈温度差异Tr、保持架转速差异ωrc、振动加速度差异arc和划痕形貌结构差异Sr对应的权重系数；J1为动态特性误差目标优化函数；J2为划痕形状误差目标优化函数； 步骤S4、基于步骤S3获取的综合目标函数利用多目标变速灰狼优化算法对轴承异物仿真模型的尺寸、密度、弹性模量和泊松比进行优化，进而获得异物真实结构和材料参数； 所述步骤S4包括： 步骤S401、设定轴承异物的尺寸φ、密度ρ、弹性模量G和泊松比τ优化范围分别如下： φ1φφ216 ρ1ρρ217 G1GG218 τ1ττ219 式中：φ1为尺寸优化范围下限；φ2为尺寸优化范围上限；ρ1为密度优化范围下限；ρ2为密度优化范围上限；G1为弹性模量优化范围下限；G2为弹性模量优化范围上限；τ1为泊松比优化范围下限；τ2为泊松比优化范围上限； 步骤S402、基于步骤S302获取的综合目标函数利用多目标变速灰狼优化算法对轴承异物仿真的异物尺寸、密度、弹性模量和泊松比进行优化，优化算法计算过程如下： 式中：和分别是灰狼和猎物的位置；和分别是系数向量；是中间辅助变量；和是0到1之间的随机向量；是在迭代过程中线性下降的向量； 式中：和分别是中间辅助变量； 和分别是系数向量；和分别是αGWO、βGWO和δGWO灰狼的位置； 速度和位置分量更新公式如下所示： 式中：是灰狼种群移动速度；是惯性因子；cVSGWO1，cVSGWO2和cVSGWO3分别是学习因子；rVSGWO1＝random0,1，rVSGWO2＝random0,1和rVSGWO3＝random0,1分别是随机数。

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