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41.
《四川理工学院学报(自然科学版)》2017,(2):90-97
主要讨论在开关不完全可靠、部件修复非新且修理工可多重休假的情况下,通过假定部件的工作寿命、贮备寿命、转换开关的寿命以及部件1的修理时间均服从指数分布,修理工的休假时间、开关和部件2的修理时间均服从一般连续型分布,分析讨论系统可能出现的状态,利用补充变量法将其扩充为广义Markov过程,再建立状态微分方程,并应用Laplace变换及其反演,得到系统的可用度、故障频度、系统等待修理的概率与修理工休假的概率、可靠度及首次故障前平均时间等重要可靠性指标。最后给出了在开关完全可靠的情形下,即修理工多重休假且部件修复非新,系统的稳态指标。 相似文献
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随着人们生活质量的提高和社会老龄化的加剧,如何通过改善饮食结构来让人们活得健康长寿,逐渐成为大众密切关注的话题,这是生命科学研究领域最具挑战性的重大科学问题,同时也是当前科学研究的热点前沿.人类有史以来一直积极于探索长寿之法,基于对不同物种衰老相关现象的观察和认识,也逐步形成了多个衰老相关理论,如程序性控制理论、氧化应激基理论、基因组不稳定等,都有力地推动了衰老研究的进展.但现代衰老生物学研究的快速发展主要得益于饮食限制延长大鼠寿命的重大发现,目前饮食限制作为长寿研究中的黄金法则,被证明可以延长众多生物的寿命,包括灵长类恒河猴的寿命,并能改善人类衰老相关生理生化指标.在研究饮食限制延长不同物种的寿命及其相关分子机制的过程中,人们逐渐发现,食物营养的组成对生物寿命影响起到至关重要的作用.哺乳动物实验模型在这一研究过程中发挥了关键作用,尤其是大鼠和小鼠.本文总结了自1935年以来,以小鼠或大鼠作为实验模型,通过调整食物中三大宏量营养素碳水化合物、蛋白质(氨基酸)和脂肪的比例影响动物寿命的相关研究,并分析了其潜在的机制,以期为今后健康长寿相关研究提供理论参考. 相似文献
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为应对振动环境下管路结构高可靠性寿命评估问题,建立材料、载荷等底层因素随机性模型,并考虑随机性传递、综合作用,获得管路结构振动疲劳寿命可靠性分析模型。以典型材料试验结果及单自由度时域系统,证明了随机性模型的适用性及寿命模型的高效性。以液体火箭发动机典型管路结构为分析对象,评估其高可靠性寿命。分析结果表明:在试车振动载荷作用下,管路结构振动疲劳寿命符合对数正态分布,且寿命存在较大的分散性;所考虑的随机因素中,材料疲劳性能对寿命分散性的影响较大;对管路结构,在确定性寿命的基础上,应考虑至少不小于5倍的寿命缩减系数,以覆盖载荷及材料的随机性影响而获得其高可靠度振动疲劳寿命。该研究为液体火箭发动机可重复使用技术发展提供重要技术支撑。 相似文献
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高速列车运行过程中,轮轨复杂激励会对轴箱轴承的动力学行为产生不可忽视的影响.首先利用UM(universal mechanism)软件建立车辆-轨道动力学模型,在对车辆模型进行稳定性、平稳性和安全性验证的基础上,获取了复杂激励下轴箱轴承所受的垂向、纵向和横向载荷;然后,通过Solidworks软件和ADAMS软件建立了轴箱轴承内圈剥离故障动力学模型,通过与滚振实验台轴箱轴承实验对比,验证了所提模型的准确性.通过动力学仿真分析可知,轴箱轴承故障侧的滚子与内圈接触载荷大于非故障侧与正常轴承,故障侧保持架的振动大于非故障侧与正常轴承,内圈故障冲击加剧了轴承保持架与外圈的质心波动.最后,进一步对比考虑轮轨激励下与定载荷下故障轴承仿真结果发现,受轮轨激励的影响轴承内部各个元件间的接触载荷显著增大,轴承保持架与外圈质心运动轨迹盒维数显著增大.研究成果对揭示实际工况下高速动车组轴箱轴承内部元件振动特性规律具有重要意义. 相似文献
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汽车零部件寿命一般服从于非对称分布的威布尔分布,BX寿命是基于威布尔分布理论对汽车零部件产品可靠性评价的具体应用。文章提出了B10寿命的基本概念,导出B10寿命理论公式,以2组发动机后支承胶垫台架疲劳寿命实验数据为例,应用B10公式进行对比分析,对两者的可靠性进行评价,由此说明采用B10寿命来评价汽车零部件的品质比其他评价方法更合理。 相似文献
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轴承是传动系统重要的支撑部件,也是整个系统的薄弱环节,卷积神经网络(convolutional neural network, CNN)强大的特征提取和学习能力为轴承运行状态模式识别提供了可能性.针对CNN处理多分类模式识别过程中,由超参数问题引起的准确率低、收敛速度慢等问题,提出了一种基于哈里斯鹰优化(Harris hawks optimization, HHO)算法优化的CNN分类模型.首先,对不同故障类型和故障程度轴承故障数据集进行划分,初始化CNN模型参数;然后,使用HHO算法对CNN模型的超参数空间进行优化,计算适应度值并获取全连接层的单元数量和迭代次数;最后,利用优化后的CNN模型对轴承数据集进行模式识别.通过不同故障类型和故障程度轴承实验数据验证,表明HHO-CNN模型可以使得全连接层的单元数量和迭代次数迅速收敛,及时准确调整CNN的网络参数,提升分类器的性能,提高了故障模式识别准确性,增强了模型的稳定性. 相似文献
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