时变不确定性机械设计方法

针对机械零件的应力和强度在不确定因素作用下的时变性,基于含有时变和随机因素的时变可靠度计算模型,提出了包含时变和随机因素的时变不确定性机械设计方法. 该方法以当前时刻为时间分析起点,不但考虑应力和强度受到随机因素的影响,而且考虑了在某一时刻t应力和强度的分布,讨论了其求解方法. 该方法是基于时变可靠度计算模型的时变概率设计方法,它同样可以应用于其他领域如结构工程领域.     

复杂机械系统时变不确定性设计方法

考虑机械系统参数随时间的演化,基于连续时间模型和伊藤引理,推导建立了多参数复杂机械系统时变不确定性计算模型,将系统整体时变不确定性由其漂移函数和波动函数表达,系统漂移函数和波动函数则由底层时变参数的漂移率和波动率决定,从而解析了机械系统时变不确定性设计的原理。与传统方法相比,该多参数复杂机械系统时变不确定性设计方法既可以针对各零件(或子系统)进行时变不确定性设计,也可以建立统一的系统状态方程,针对复杂机械系统进行不确定性设计,并且算得的系统可靠度是动态的,可以预测未来任意时刻的可靠度,从而为系统的未来发展趋势提供先期预警,为设备维护提供指导。通过具体算例,说明了该设计方法的应用。该设计方法具有普适性,可以推广应用于城市公交系统、城市给排水系统、燃气系统、核电系统等的时变不确定性设计和可靠性分析。     

基于模糊随机变量的机械零件广义可靠性设计

机械零件的强度和所受外载具有模糊、随机不确定性 .对于可靠性设计一般只考虑模糊性、随机性或者两者共时存在的情形 ,没有考虑模糊性、随机性相互融合的情形 .本文根据模糊随机规划理论、机械零件可靠性设计原理 ,提出了机械零件模糊随机广义可靠性的概念 ,把机械零件的可靠度和失效概率表示成条件概率 ,建立了模糊随机可靠性设计的一般模型 ,传统的随机变量可靠性设计以及模糊可靠性设计模型都是该模型的特例 .模糊随机可靠度计算模型可以在考虑设计人员的经验的情况下降低零件的失效概率 ,该模型不需要强度或应力的隶属函数转化为安全事件的隶属函数 .给出设计计算的公式 ,并对计算结果进行了对比分析与讨论     

整体式转向机构的时变可靠性分析与综合

转向梯形机构的运动精度直接影响到汽车的转向性能。考虑转向机构中存在的不确定性因素,采用机构运动时变可靠性理论对整体式转向机构进行运动分析与综合,提出一种考虑不确定性因素影响下高精度真实转向机构的设计方法。在机构运动分析的基础上,建立了考虑机构构件尺寸为随机性变量的机构运动误差概率模型,推导了转向机构运动时变可靠度分析的解析模型,并由此建立了机构时变可靠度概念下的可靠性综合模型。最后给出数值实例验证了基于机构时变运动可靠性优化综合方法的有效性和稳健性。     

基于响应面和重要抽样法的隧道衬砌结构时变可靠度

由于隧道衬砌结构极限状态方程高度非线性,直接采用一般的可靠度计算方法得到的是几何可靠度,存在较大误差,需进行改进.结合响应面法和重要抽样两种方法,利用响应面法得到的验算点作为重要抽样法的抽样中心,进而求解结构的可靠度指标.在该理论的基础上,考虑结构抗力随时间衰减的因素,利用Matlab软件编制了隧道在服务寿命期限内的时变可靠度指标的计算程序,并通过回归分析,得到了时变可靠度指标随着时间呈指数递减的规律.通过耐久性系数与时变可靠度指标的对应关系,可得到衬砌结构任意时刻的耐久性系数,该系数则是衬砌结构耐久性设计的关键.该方法对功能函数高度非线性的工程较适用,并且为结构耐久性设计提供了基础.     

退化结构时变可靠度分析

退化结构的检修问题都涉及时变结构可靠度的计算.对退化结构的时变可靠度,抗力必须表为随机过程.该文考虑退化结构功能函数随机过程,并考虑活载为连续随机过程、 Poisson过程以及Bernoulli过程,由之导出一个时段内的时变可靠度公式.以混凝土碳化引起的主筋锈蚀的公路桥T型梁为例,计算了这3种活载过程下的时变可靠度.算例表明,对相同的初始抗力,退化结构在设计使用年限的时变可靠度明显低于目标时不变可靠度.用作用和抗力的均值和方差在t时刻的瞬时值代入Cornell可靠度指标而计算的"时变可靠度指标"不反映可靠度.     

起重机械制动器可靠度的不确定性分析

针对传统的可靠度分析方法只是简单计算可靠度值,无法分析可靠度的准确性和每种故障因素对设备可靠度的影响问题,提出故障树和信息熵法相结合的方法对制动装置可靠度的不确定性进行分析.同时利用方差重要度的方法计算每种故障因素对系统可靠度不确定性的影响,通过提高对系统可靠度不确定性影响大的故障因素的可靠度的准确性,以提高系统可靠度估计的准确性,为起重机械制动器的可靠性分析和安全性设计提供了借鉴和参考.     

驱动桥时变不确定性设计

针对驱动桥在使用过程中会受到随时间变化的不确定性因素的影响,建立了基于随机微分方程的驱动桥时变设计数学模型,并结合多元随机变量的分布参数,提出了考虑不确定性因素的驱动桥零件时变设计方法,并以半轴的时变设计作为算例进行了说明.该方法考虑驱动桥零件强度和应力的动态演化,使驱动桥产品的可靠性得到动态安全评价.算例设计体现了时间尺度对设计的影响,并在满足性能要求的前提下有效地减少了零部件的尺寸.     

基于模糊随机变量的机械零件广义可靠性设计

机械零件的强度和所受外载具有模糊、随机为确定性，对于可靠性设计一般只考虑模糊性、随机性或者两者共时存在的情形，没有考虑模糊性、随机性相互融合的情形。本文根据模糊随机规划理论、机械零件可靠性设计原理，提出了机械零件模糊随机广义可靠性的概念，把机械零件的可靠度和失效概率表示成条件概率，建立了模糊随机可靠性设计的一般模型，传统的随机变量可靠性设计以及模糊可靠性设计模糊可靠性设计模型都是该模型的特例，模糊随机可靠度计算模型可以在考虑设计人员的经验的情况下降低零件的失效概率，该模型不需要强度或应力的隶属函数转化为安全事件的隶属函数，给出设计计算的公式，并对计算结果进行了对比分析与讨论。     

面向混合不确定性的可靠性设计优化方法研究

针对可靠性设计优化过程中,模型受到不确定性参数的影响而使计算可靠度困难的问题,提出一种面向设计变量和参数同时存在不确定性情况下的可靠性指标计算方法.基于克里金响应面进行估值,计算数据分布特征,拟合数据分布的概率密度函数,形成混合不确定性的统一量化表达形式,根据可靠性理论的应力强度干涉模型,使用联合概率积分法计算得到设计点的可靠度.在此基础上构建基于克里金响应面的可靠性设计优化流程,实现设计变量和参数同时存在不确定性时的可靠性设计优化.通过典型算例进行分析,计算结果表明:与只含有设计变量不确定性的情况相比,该方法可有效应对参数不确定性造成的影响.     

监测与诊断系统中传感器信号可靠性的确认

根据设备监测与诊断系统诊断对象的复杂特点,提出了一种基于发生率的方法对传感器信号可靠性进行确认.通过在线采集一定时间内的数据,在规定的假设空间内,从证据中推导证据.对传感器信号的可靠性确认通过失效和设计检测处理,在事件发生率计算基础上,给出了规定假设空间内传感器信号可靠性的确认概率分配计算方法.     

基于最小二乘支持向量机的网络控制系统建模

针对网络控制系统实时信号的传输问题,提出一种采用最小二乘支持向量机理论预测和补偿非理想条件下网络传输导致的不良影响,建立一个较通用网络控制系统模型的方法,并对所提出模型的正确性和可应用性进行验证.仿真结果表明,基于最小二乘支持向量机预测模型能在一定程度上提高网络控制系统的动态性和稳定性,弥补了周期性传输采样信号占用大量网络带宽和不必要网络通信的缺陷.     

基于效能分析的网络可靠性评估模型

为了实时有效地评估现实网络的可靠性,针对目前可靠性分析方法大多基于静态模型的问题,提出了一种基于效能的网络可靠性评估模型.在使用Weibull函数表示故障率模型的基础上建立了链路和节点效能的时变模型,并根据求解全网可靠性的一般方法得到整个网络的时间效能模型,通过网络效能的变化动态评价网络的可靠性.实验仿真结果表明,该网络效能模型在可修复系统与不可修复系统中能够客观描述网络效能随时间的变化.随着时间的增长,对于故障率时不变系统,网络效能将趋于稳定值;而对于故障率时变系统,网络效能将趋于0.时变故障系统模型更加适合于实时的网络效能分析,为网络可靠性的分析提供了更加有效的方法.     

工程随机力学及可靠性理论中的若干问题（上）

简要介绍了国内外工程随机力学及工程可靠性研究动态,以实际工程问题为背景,从若干方面阐明了实际工程中的不确定因素,并结合河海大学所做的工作,介绍了随机有限元法,随机场的离散,工程结构点可靠度,体系可靠度,时变可靠度,非线性材料的随机力学方法以及随机动力问题５个方面的研究现状和工程应用情况。     

基于ESPN的制造系统多任务可靠性研究

以一个有三台机床并同时进行多个加工任务的制造单元为例,采用扩展随机Petri网对其进行多任务可靠性建模,该模型不仅可以适应任意分布的制造系统,同时克服了传统的可靠性建模方法无法兼顾制造系统生产过程的时间动态特性.在此基础上基于Petri网行为表达式,并将矩母函数思想引入其中,则不必生成可达标识图就可通过计算模型的传递函数,进而得到整个系统的多任务可靠度,由此可以更直观地反映具有多种加工任务的整个制造系统的运行性能.     

基于多层Bayes先验抗力模型的结构信息更新

根据结构抗力蜕化的特点，针对模型选择和模型参数的主观不确定性，建立了多层Bayes先验抗力模型，推导了基于直接检测、同类结构检测、荷载验证3种具体信息的模型更新方法．算例分析表明，多层Bayes先验抗力模型可以较好地考虑主观不确定性，由此实现的信息更新能够综合先验信息和结构具体信息，使主观不确定性得到减小，结构可靠性评估预测更为接近真实情况．     

机器故障诊断模糊分类规则的归纳学习

机器状态的有效监控是机器安全运行,提高系统生产效率的重要途径,由于环境的复杂性与不确定性,现有机器故障诊断系统的可靠性还不能满足应用要求,为此近来年发展了模糊诊断技术,对于模糊系统而言,其关键问题在于如何获得解决具体问题的模糊知识或规则,为此提出了一种被称为模糊归纳学习的学习方法,并利用模糊信息熵概念建立了从不确定信息数据中归纳模糊规则的学习准则,实验结果表明,利用所提出的模糊归纳学习方法所获得的模糊规则能不确定怀数据进行有效分类,从而能有效地提高机器故障诊断系统的与可靠性。