涡轮增压器叶片的振动特性分析

利用有限元方法分析了某径流式涡轮增压器叶片的振动特性，得出了叶片的各阶自振频率及相应振型，计算结果与试验结果较为吻合。在对压气机叶片和涡轮叶片进行共振特性分析的基础上，进行了压气机叶片和涡轮叶片的共振相干分析，得出了在该增压器设定工作转速下，叶片发生共振的概率，并评估了叶片的工作可靠性。

压气机叶片的静强度模糊可靠性分析

压气机叶片的应力分布与很多因素有关 ,它往往很难用一解析式表达。模糊可靠性分析以有限元分析程序为“抽样工具” ,得到叶片应力与其相关因素的一系列抽样值 ,并利用模糊线性回归方法得到了叶片应力的模糊回归方程。基于模糊应力—随机强度干涉模型 ,求得了压气机叶片的模糊可靠度 ,给出了实例。

压气机叶片模糊可靠性研究

以压气机叶片为可靠性分析对象，给出了其失效的模糊定义和模糊可靠性数学模型．用常规可靠性计算方法和本模型分别计算了压气机叶片的可靠度．结果表明，模糊可靠性方法更加合理．

模糊故障树分析法在内燃机可靠性中的应用研究

提出了一种用于内燃机可靠性研究的模糊故障树分析方法。在常规故障树分析法中，故障事件发生的概率被描述为一确定值，在实际生活中，内燃机零部件发生故障不仅仅是由一些随机不确定性因素造成的，而且还有一些是模糊不确定性因素引起的。在本文提出的方法中故障事件发生的概率被定义为一模糊数。基于模糊集理论和故障树分析方法，模糊故障树分析方法解决了传统故障树分析法不能处理同时存在有随机不确定性和模糊不确定性的故障事件的问题。就该方法在内燃机可靠性分析中的应用给出了实例。

基于遗传算法的发动机气门弹簧的优化设计

本文就发动机气门弹簧，具体阐述了遗传算法在发动机零部件优化设计中的应用。通过实例计算表明，该算法具有较好的应用前景。

基于神经网络的内燃机零件可靠性优化设计

应用神经网络技术提出了内燃机零件可靠性优化设计的一种新方法，建立了神经网络优化数学模型，并以实例表明该方法是可行的，且比常用的数学规划方法更适合于并行处理优化计算．

基于模糊推理方法的涡轮增压柴油机系统可靠性评估

提出了一种评估涡轮增压柴油机系统可靠性的新方法。涡轮增压柴油机系统零部件的故障模式与３个重要参数有关，即故障模式发生概率、致命度及由故障模式而引起的损伤概率，在本方法中这３个参数用模糊语言变量来表示，由这３个参数合成则可得到零部件的可靠性评分，利用证据推理方法合成各子系统零部件的可靠性评分得到各子系统的可靠性水平，从而进一步得到整个系统的可靠性水平。