基于广义超椭球模型的结构非概率可靠性指标

非概率凸集合模型仅需获知结构不确定性的范围或界限来度量结构可靠性,因而适用于小样本不确定性结构工程问题.针对广义超椭球模型,对其非概率可靠性度量问题进行了研究.首先,提出了基于广义超椭球模型的简单非概率可靠性指标,定义为结构功能函数的均值与离差之比,并讨论了该可靠性指标的不一致性问题.其次,为克服上述不一致性问题,提出了一种比例因子非概率可靠性指标,定义为不确定域向外扩大或向内收缩时,失效面与不确定域接触的最小比例因子.最后,通过3个工程算例分析验证了所提非概率可靠性指标的有效性和可行性.

不平整跑道激励下飞机起落架随机响应及可靠性分析

采用非线性二自由度系统构建了飞机起落架模型,通过时域噪声刻画了不平整跑道对飞机起落架系统的随机激励,并引入路面不平度系数描述了跑道的不平整程度;基于飞机起落架模型响应的概率密度函数及其统计量,开展了不平整跑道对飞机起落架系统影响规律的研究。应用随机可靠性分析方法以及人体振动舒适性理论,通过建立安全域和舒适域与系统响应之间的关系,分析了起落架模型在不同路面不平度系数下的可靠性,并对乘客舒适性进行了评价。研究结果表明:路面不平度系数越大,系统状态变量的波动越剧烈,系统的可靠性和舒适性与路面不平度系数呈一定的负相关性;在路面不平度系数较小的情况下,系统平均首次穿越时间以及舒适性受随机扰动的影响更加显著。

双定时混合截尾下Lomax部件的可靠性分析

在双定时混合截尾数据下,利用极大似然法得到Lomax分布的未知参数、可靠度函数和危险函数的极大似然估计.基于连续型和离散型的混合先验分布在三类损失函数下得到了模型参数、可靠度及危险函数的Bayes估计.分别利用经典方法和Bayes方法得到了被截尾样品未来失效时刻的预测值和预测区间.利用极大似然法对先验分布中的超参数进行了估计,并证明了估计值的唯一性.为了考察估计量的性质,用蒙特卡洛模拟计算出了均方误差,结果表明Bayes估计优于极大似然估计.通过对一个数值例子进行分析,得出了未知参数及可靠性指标的估计.

基于注意力机制和Mogrifier LSTNet的道路交通占有率预测

提出一种改进的LSTNet深度学习框架用于交通占有率数据预测。采用不同大小的卷积核来捕捉时间序列数据中不同时间范围内的模式和趋势,并融合CBAM注意力机制可以在通道维度和空间维度上自适应地调整特征的权重。通过引入Mogrifier机制多次迭代交替更新LSTM的输入门和遗忘门的权重,以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。而AR模型充分考虑了数据集的自相关性帮助模型更好地理解历史信息。实验结果表明,提出的模型相对绝对值误差为0.3497,明显优于其他模型,能够有效提高交通占有率的准确预测。

考虑静强度的复合材料疲劳寿命预测及概率特性分析

为考虑初始静强度对疲劳寿命的影响,基于经典剩余强度理论,构建同时考虑初始静强度和应力的复合材料疲劳寿命预测模型。建立的寿命预测模型能够表征疲劳寿命与初始静强度和应力之间的内在关系,可退化为经典S-N曲线。疲劳寿命与初始静强度呈非线性关系,疲劳寿命与应力呈高度非线性关系,疲劳寿命的概率分布可根据初始静强度和应力的概率分布利用MCS获得。算例表明,初始静强度和应力的概率特性对剩余强度和疲劳寿命的概率特性均有影响,相比初始静强度,应力对疲劳寿命概率特性的影响更加显著。

Yule-Furry经典δ冲击模型的寿命性质

采用取条件法、概率法和矩母函数法研究Yule-Furry经典δ冲击模型的寿命问题,给出该模型的可靠度、矩母函数、寿命的矩等寿命性质的显式表达式,并将该模型的平均寿命应用在细胞癌变问题中进行数值验证.

基于贝叶斯模型的共享单车可用性分析

共享单车的运营管理对于减少碳排放、实现城市交通的可持续发展具有重要意义。在共享单车系统中,每天都有一小部分的单车无法使用。目前共享单车维护管理的可用性信息收集复杂。尽管GPS、物联网、云计算等现代技术为共享单车系统提供了丰富的信息环境,但共享单车自身的故障和维护信息仍然缺乏,没有可靠的在线信息表明共享单车的可用性。本文在对用户出行数据进行分析时,发现存在短时间内用户频繁退租共享单车的现象,这种现象可能隐含着共享单车可用性的信息。因此,本文提出了一个贝叶斯模型,根据用户出行的租赁交易数据,提取退租数据,引入站点属性和用户退租共享单车的时间信息,构建带有协变量的贝叶斯扩展模型。利用在线交易数据估计站点中共享单车的不可用概率以及不可用自行车的数量。本文基于呼和浩特市共享单车系统数据库的真实数据验证该方法的有效性。

双边定时截尾下Pareto分布的参数的极大似然估计的EM算法

给出了当寿命分布为Pareto分布时,双边定时截尾寿命试验下形状参数的极大似然估计。由于似然方程形式较复杂,无法得到参数的显式表达式。但可证明此极大似然估计是唯一存在的,并利用EM算法求出了此参数的一种估计。

基于非线性目标函数的时间卷积网络RUL预测

机械设备剩余使用寿命(RUL)预测是系统维护策略的重要组成部分。在建立深度学习预测方法的目标函数的过程中,退化模型通常以分段线性函数的形式建立,异常值对预测结果的影响很容易被放大。提出了一种基于分段非线性退化的时间卷积网络回归模型。非线性函数能较好地描述传感器的退化趋势,减少线性模型预测引起的系统偏差。在美国航天局公布的涡扇发动机(C-MAPSS)数据集上验证了该模型的有效性,实验表明该模型比目标函数为分段线性函数的模型具有更低的误差,优于现有的一些预测方法。

一种新型可靠性抽样设计方法——基于经济优化视角

混合截尾可以看作是一型截尾及二型截尾的拓展,常用于可靠性试验。然而,在规定时间上限内,当产品失效数远小于截尾数时,现有的可靠性抽样方案可能存在推断偏误。因此,结合已有研究,立足混合截尾,基于经济视角设计出混合截尾下一种新型可靠性抽样方案。通过一系列对比分析,发现新方案可在保留原方案小样本量优点的同时增强判定的可靠性。从缩减企业检验成本的角度出发,应在试验前使检验时间上限尽可能小、截尾度尽可能大。从科学性及实用性角度综合考虑,该方案展现出较优的性质,值得推广使用。

相依部件平均剩余强度的非参数贝叶斯估计

应力-强度系统是一种普遍的系统结构,估计系统平均剩余强度时通常假设部件间相互独立。然而,基于部件独立假设会造成平均剩余强度估计的不准确。利用copula理论建立部件强度间的相依关系,得到了系统平均剩余强度的表达式。采用非参数贝叶斯方法估计了系统的平均剩余强度,对串联系统和并联系统数据进行蒙特卡罗模拟,验证了方法的有效性。结果表明,在部件强度相依的情况下,基于独立假定的串联系统平均剩余强度被低估,并联系统的平均剩余强度则被高估。因此,系统部件间的相依影响不能忽略。

小样本积木式可靠性评估与更新方法

针对工程上只能进行极少甚至无法进行整机寿命试验,导致可靠性评估精度不高的情况,提出一种小样本积木式可靠性评估与更新方法。首先建立了能够根据机电产品子系统当前试验、以往试验和以往服役寿命数据,对其整机高置信度、高可靠度的可靠寿命进行评估的方法,从而解决了机电产品无法进行整机寿命试验时的可靠性评估难题,为其外场使用提供了科学依据。然后给出了能够根据该机电产品整机试验寿命数据和外场服役寿命数据对上述可靠寿命评估结果进行更新的方法,从而增大了信息量,显著提高其可靠性评估精度。文中针对工程上常用的指数分布、Weibull分布和对数正态分布情况进行了详细讨论,给出了相应的整机高置信度、高可靠度的可靠寿命评估与更新公式。

Weibull和正态分布不完全数据可靠性评估方法

提出一种两参数Weibull分布和正态分布定数截尾数据可靠性评估方法,建立了其高置信度下的可靠寿命和可靠度单侧置信限计算公式。同时,给出一种能够充分开发利用以往试验数据,并与当前试验数据有机融合进行可靠性评估的方法,由于增大了信息量,从而可以显著提高当前产品可靠性评估精度。在此基础上,还进一步将上述方法推广用于两参数Weibull分布和正态分布的定时截尾数据、无失效数据以及一般不完全数据的可靠性评估,从而实现了不完全数据情况机电产品高精度小样本可靠性评估。与传统的需查表计算的BLUE和BLIE等方法相比,本文方法不但理论上更加严谨,而且评估精度更高,工程计算也更加便捷。

串联系统小样本可靠度直接评估方法

建立了一种串联系统小样本可靠度直接评估方法,能够根据子系统的可靠度置信限直接给出串联系统的可靠度置信限,解决了目前常用的LM法和MML法等传统方法需将信息量较大的连续型分布的子系统试验数据转换为信息量较小的成败型数据,造成试验信息大量丢失,导致可靠度评估精度不高或偏于危险的问题。在此基础上,针对工程上许多成败型试验转计量型试验的机构都是正态分布串联系统的情况,建立了正态分布串联系统小样本可靠度直接评估方法,该方法能够根据子系统的小样本计量型数据对串联系统可靠度进行高精度评估。大量的Monte Carlo模拟验证和实例计算结果表明,传统方法在小样本情况下误差较大,甚至无法满足置信度要求,本文方法则不仅能够满足置信度要求,而且评估精度更高。此外,本文方法对工程上常用的指数分布、 Weibull分布和正态分布等连续分布均适用。

带存储的系统的可靠性研究综述

系统可靠性是度量各个系统服务质量的重要指标之一,其可靠性得到越来越多的学者关注。首先总结了带存储的系统在排队系统、制造系统、生产系统、生产库存系统、能源存储系统等不同研究类型中的研究热点;然后利用Citespace软件对不同研究类型中的关键词进行分析,得出目前关键词主要的聚类单元为预防性维护、负荷波动率、任务成功概率等;最后根据目前的研究情况说明了现有研究的主要问题,并给出了研究展望。

烧蚀型热防护系统概率设计与可靠性评估方法研究

为在保障热防护系统可靠性的前提下减轻重量,本文建立考虑多源不确定性的烧蚀型热防护系统的概率设计和可靠性评估方法。采用有限元方法计算系统热响应,通过试验测试与数值模型对比验证方法的有效性。并构建热防护系统的不确定性输入参数与目标输出的代理模型,基于代理模型与蒙特卡洛方法进行热防护系统目标变量的概率特性分析。采用Sobol指标对不确定性参数进行灵敏度分析,并以系统可靠性为指标进行概率设计。该方法针对来流、几何以及材料属性等多源不确定性进行热防护系统的概率设计与可靠性评估,以二维平板模型为例,计算热防护系统最高背温的概率特性以及不确定性参数的灵敏度,得到了不同涂层厚度情况下系统的可靠性。结果表明,与安全系数 n =1.5的设计相比,概率设计减重达到24%。

空间站电动工具开关按钮性能退化特性加速寿命试验与可靠性评估

面向中国空间站在轨寿命评估与延寿需求,以舱外电动工具开关按钮为对象,开展综合考虑在轨长期贮存与短期作业交替影响的加速寿命试验,设置多温度水平,研究开关按钮性能退化特性和失效机理,并采用基于伪寿命分布的可靠性评估方法开展评估工作。加速寿命试验结果显示:开关按钮在50℃和80℃温度下出现按压力松弛现象,按压力退化与时间呈线性关系;在110℃和140℃温度下出现卡滞、卡死和润滑脂溢出现象,且按压力迟滞量在贮存后期显著增大。可靠性评估结果显示:开关按钮满足10年寿命末期可靠度0.9954的指标要求。文章所述研究方法可为空间站内其他长期贮存单机的可靠性评估提供借鉴。

逐步Ⅱ型混合截尾下Lomax分布多部件应力强度模型的可靠性分析

基于逐步Ⅱ型混合截尾样本,研究Lomax分布多部件应力强度模型的可靠性分析问题。假设应力和强度具有不同形状参数和共同尺度参数,利用极大似然理论及迭代方法获得可靠度函数的极大似然估计(MLE),并给出渐近置信区间;然后,运用贝叶斯理论,借助Tierney-Kadane(TK)近似方法、MCMC算法,讨论平方误差损失函数下未知参数及可靠度的贝叶斯估计,给出其最大后验密度可信区间(HPD);最后,利用Monte-Carlo模拟方法对估计结果进行对比分析。模拟结果显示:贝叶斯估计整体上优于极大似然估计,并且随样本量的增大,2种估计的均方误差(MSE)均逐渐减小,HPD可信区间的效果优于渐近置信区间。

基于知识图谱和GPT模型的可靠性代码自动生成方法

工程结构服役中广泛使用可靠性分析进行结构安全评估,但可靠性分析方法种类多、分析程序代码自动化程度低且复用难,需要研究可靠性代码自动生成方法。生成式预训练转换器GPT(Generative Pre-trained Transformer)模型已经在大量替代编程手工作业,进行代码自动生成。但是,其在工程领域中的应用受限于可学习数据量小和问题匹配度不高。本文提出了一种结合多种类可靠性知识图谱、基于GPT的代码自动完成模型进行Matlab可靠性代码预测的方法,使用精心设计的源代码预处理降噪策略,以及知识图谱传播模拟密集型任务解释意图;采用条件代码生成训练,有效提升了小数据样本量的学习性能,实现高准确率、问题匹配的可靠性代码自动生成。最后通过三个可靠性知识图谱案例验证了所提方法的有效性。

耦合级联失效系统可靠性建模与分析

现实生活中绝大多数系统并不是孤立存在的,如通信网和电网,它们相互依存、相互影响,这种系统间的耦合关系使得级联失效范围变得更广,导致级联过程更为复杂,从而影响整个系统可靠性及其正常运行。针对此问题,论文以电力通信系统为研究背景,给出了耦合系统转移率的解析表达,分析了元件负载增加影响元件故障率的级联失效效应和子系统间的相依关系,建立了耦合级联失效系统的可靠性模型,并证明了系统可靠度的计算方法和解析式结果。并且利用一个算例展示了耦合系统发生级联失效的具体过程,以验证该方法的有效性与可行性。本文为基于负载和时间的耦合系统的级联研究提供了新的思路,可拓展至不同的耦合关系、耦合强度以及不同的负载分配模式来进一步研究系统的级联失效过程以及可靠度分析。