本发明属于桥梁施工，具体涉及一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，适用于实时监测钢桥面板的焊接变形。
背景技术：
1、近些年，随着正交异性钢桥面板构造形式的不断发展，正交异性钢桥面板具有自重轻、整体性好、承载力大、施工速度快、适用范围广等优点，已在大、中跨径钢桥桥面板中广泛应用.然而，焊接作为钢桥面板中连接构件的主要方式，不可避免的在焊接过程中会由于高温等因素出现变形，可能影响整体结构的强度和耐久性，高应力区域可能会引起开裂甚至失效的风险。对钢桥面板焊接过程的监测和变形测量及预报，能及时发现并控制变形的进一步发生。
2、现有的传统材料变形测量方法都具有各自的缺点，无法适用于钢桥面板焊接变形测量中。国内外用于材料焊接高温引起变形的传统测量或检测方法如高温应变仪、高温应变片等，都属于接触式测量检测方法，并且只能测量到材料焊接全场变形中的单点数据，效率不高，并应用应变片测量材料焊接变形时，在高温下应变片易脱落，因此会极大地影响钢桥面板焊接变形的测量精度.
3、dic的视觉动态测量方法是采用高速相机动态记录下物体变形过程的一系列散斑图像，经过图像匹配计算等相关计算获得物体的整个变形过程，获取物体的全场变形和位移。该方法是一种能够实现全场变形测量、测量精度高、操作方便的视觉测量方法。具有非接触，实时动态监测等优点，能有效克服传统测量的缺点，与虚拟焊接结合还能远程实时监测焊接过程，更加方便高效，因此本发明提出一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术.
技术实现思路
1、鉴于上述的背景技术，本发明旨在提出一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，在钢桥面板焊接处喷涂散斑，使用dic数字图像采集系统采集散斑图像，将拍摄的图像数据传输至计算机，利用软件程序基于亚像素算法分析得到焊接变形数据，然后建立钢桥面板有限元模型，通过perfect-welding分析计算进行焊接变形仿真，以此为虚拟焊接，将焊接变形数据和虚拟焊接数据进行对比优化，整合数据模型，结合钢桥面板模型建立数字孪生模型，使用采集到的焊接变形信息与虚拟设备进行数据同步，实现真实焊接与虚拟焊接实时联动，以便远程实时监测焊接过程中产生的焊接变形，对焊接变形做出预报，及时做出对应解决措施。
2、为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
3、一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，其特征在于，包括以下step：
4、step1：对钢桥面板焊接部位进行预处理，使用金相砂纸对所有试样表面进行研磨抛光，随后对焊接部位进行喷涂散斑处理；
5、step2：对钢桥面板测试部位进行焊接，安装dic设备并连接计算机，利用dic采集系统拍摄散斑处理面焊接变形前后的图像，提供后续图像处理测试面的动态变形等数据；
6、step3：将采集的数据传输至计算机，利用软件基于牛顿-拉夫森算法分析得到钢桥面板焊接试件的焊接变形数据；
7、step4：对钢桥面板建立有限元模型，导入perfect-welding软件并输入相关焊接参数，对钢桥面板焊接部位进行焊接变形仿真分析，以此搭建虚拟焊接。
8、step5：将step3中焊接变形数据和虚拟焊接数据进行对比优化，整合数据模型，实现在虚拟焊接中完成对实际焊接的映射。
9、step6：以step2真实焊接为基础，对应perfect-welding进行虚拟焊接仿真，结合step5数据模型，建立数字孪生模型，实现真实与虚拟实时联动；
10、step7：将虚拟焊接过程集成在3d模型中，实现动态演示整个焊接流程，方便对焊接变形的实时监控和预测。
11、2、如权利要求1所述的一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，其特征在于，step1中喷涂散斑为耐高温散斑，选取与被测材料表面颜色对比度大的耐高温金属氧化物粉末，将耐高温金属氧化物粉末与高温无机胶相结合以实现其在高温下对试样表面的粘附力。由于此种混合涂料比较粘稠，不适合喷枪喷涂，因此采用毛刷喷溅的方式将其喷涂到试件表面，这样制作的散斑具有很强的随机性，斑点大小适中，符合数字图像相关法的散斑需求。
12、3、如权利要求1所述的一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，其特征在于，step3中牛顿-拉夫森算法为数字图像相关方法中亚像素算法的一种典型算法。这种算法在数字图像相关运算中通常是针对一阶形函数的6个参数进行迭代，使目标函数对这6个参数的一阶偏导都等于0时目标函数取极值。将一阶形函数的参数写为：
13、
14、求解亚像素匹配点可视作寻找相关系数在取得极值的亚像素坐标点位置，由于各类迭代方法求极小值比求极大值更为简便，因此此处选用s＝1-c作为目标函数进行迭代，c为相关函数，其取值范围为[0，1]，且参考子区与目标子区相关性越强时c越接近1。s就是关于这p中6个参数的目标函数，求其极小值的必要条件就是使s对p中每一个参数的一阶偏导数都等于0，即：
15、
16、p的修正量由下式决定：
17、
18、其中h是何塞(hessian)矩阵，表征的是s对p各个参数的二阶偏导数，是雅克比(jacobian)向量，表征的是s在p各个参数处的偏导数，其表达式分别为：
19、
20、
21、在每一次亚像素计算的开始，采用整像素搜索的结果p(0)＝(u，v，0，0，0，0)作为迭代的初始值，且p(k+1)＝p(k)+δp(k)。设立一个允许的误差值ε作为迭代终止值，当：||δp(k)||≤ε时终止迭代。针对有些情形下的迭代不收敛，还需设立一个最大迭代次数，当迭代超过此次数时也终止迭代运算。
22、4、如权利要求1所述的一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，其特征在于，step5中利用perfect-welding软件进行焊接仿真实际上是基于热弹塑性原理，在焊接过程中随着温度的变化，弹性模量、屈服强度、热膨胀系数及焊缝区相组分等处于时变状态，应力与应变的映射关系也必然发生变化，其变化过程主要分为弹性和塑性两个阶段，具体分析如下：
23、(2)弹性状态下应力-应变关系：
24、在弹性阶段，应变ε主要包括弹性应变εe和热应变εt，其增量表达式如下所示：
25、dε＝dεe+dεt
26、上式中，热应变是由于焊接过程温度梯度引起的，借助热膨胀系数α，表达式如下：
27、dεt＝αdt
28、由于材料物性参数是随温度非线性变化的，弹性应变增量表达式如下：
29、
30、其中：
31、
32、经过推导，可知：
33、dσ＝dedε-de(α+s)dt
34、其中，弹性矩阵de可通过弹性模量e和泊松比v表示，如下式所示：
35、
36、(2)塑性状态下应力-应变关系：
37、如果继续加载，则可能进入塑性状态，发生塑性应变。此时，应变ε主要包括弹性应变εe塑性应变εp和热应变εt，其增量表达式如下所示：
38、dε＝dεe+dεp+dεt
39、在塑性状态下，材料必然满足屈服条件，其数学表达式如下：
40、f(σ)＝f0(εp，t)
41、同时，材料必将满足塑性关联流动法则，其数学表达式如下：
42、
43、针对塑性阶段应力增量的推导过程与弹性阶段应力推导过程相类似，不再赘述。在此，直接给出塑性状态下应为增量表达式，如下式所示：
44、dσ＝dpdε-dpcpdt
45、其中，dp和cp的表达式为：
46、
47、
48、本发明具有的优点和积极效果是：
49、本发明使用dic数字图像处理设备拍摄，将拍摄监测的图像数据传输至计算机，利用软件程序采取相关的数学算法得到焊接变形信息，然后建立钢桥面板以及焊接设备模型，通过perfect-welding搭建虚拟焊接，进行焊接变形仿真，使用采集到的焊接变形信息与虚拟设备进行数据同步，实现真实焊接与虚拟焊接实时联动，以便远程实时监测焊接过程中发生的焊接变形，对焊接变形做出预报，及时做出对应解决措施。
1.一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，其特征在于，包括以下step：
2.如权利要求1所述的一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，其特征在于，step1中喷涂散斑为耐高温散斑，选取与被测材料表面颜色对比度大的耐高温金属氧化物粉末，将耐高温金属氧化物粉末与高温无机胶相结合以实现其在高温下对试样表面的粘附力。由于此种混合涂料比较粘稠，不适合喷枪喷涂，因此采用毛刷喷溅的方式将其喷涂到试件表面，这样制作的散斑具有很强的随机性，斑点大小适中，符合数字图像相关法的散斑需求。
3.如权利要求1所述的一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，其特征在于，step3中牛顿-拉夫森算法为数字图像相关方法中亚像素算法的一种典型算法。这种算法在数字图像相关运算中通常是针对一阶形函数的6个参数进行迭代，使目标函数对这6个参数的一阶偏导都等于0时目标函数取极值。将一阶形函数的参数写为：
4.如权利要求1所述的一种基于dic实时监测和数字孪生的钢桥面板焊接变形快速预报技术，其特征在于，step5中利用perfect-welding软件进行焊接仿真实际上是基于热弹塑性原理，在焊接过程中随着温度的变化，弹性模量、屈服强度、热膨胀系数及焊缝区相组分等处于时变状态，应力与应变的映射关系也必然发生变化，其变化过程主要分为弹性和塑性两个阶段，具体分析如下：
