基于人工神经网络的结构零件可靠度仿真方法

提出结构零件可靠度计算的人工神经网络—蒙特卡罗仿真算法。针对结构零件可靠度计算问题，利用有限元计算方法，得到一组结构输入基本变量及输出响应数据，采用人工神经网络后向传播ＢＰ模型，建立结构的输入—输出关系，在该模型上，用Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ 方法进行结构零件可靠度仿真计算。算例表明。

随机变量非正态分布且相关的机械零件单模失效可靠度分析

研究含有非正态随机变量且随机变量具有相关性的机械零件单模可靠度统一模型,运用Rosenblatt变换(RT变换)、R-F变换、Edgeworth级数法将非正态分布随机变量变换为正态随机变量,利用线性代数理论将相关标准正态随机变量转换为线性无关的正态随机变量,然后利用一次二阶矩(FOSM)法、改进的一次二阶矩(AFOSM)法求得机械零件单模可靠度指数及可靠度.基于所建机械零件单模可靠度统一模型,提出了含有非正态随机变量且随机变量间具有相关性的零件单模可靠度计算机求解的实现算法.以某1.6 MW风电齿轮箱中一对标准直齿轮啮合传动为例,通过探讨齿面接触疲劳这一单模失效下的可靠度,分析了随机变量间相关系数的变化对零件可靠度的影响规律,同时验证了算法的适用性和高效性.

机械零件动态可靠性模型及失效率研究

分析了传统可靠性模型的特点,指出传统的可靠性模型并不能很好地反映零件可靠度和失效率随载荷作用次数或时间变化的规律.采用泊松随机过程描述随机载荷的作用过程,综合运用应力-强度干涉模型、泊松随机过程以及概率微分方程建立了强度随时间退化时的零件动态可靠性模型.以强度退化服从指数规律为例,研究了零件可靠度和失效率随时间的变化规律.研究表明,零件的可靠度随时间逐渐降低;失效率曲线具有"浴盆"曲线的全部特征.

考虑载荷作用次数的零部件可靠性模型

研究随机载荷多次作用时零件的失效过程,建立载荷多次作用下的零件可靠性模型。从载荷作用的统计学意义出发,根据顺序统计量的性质,建立载荷多次作用时等效载荷的累积分布函数和概率密度函数。运用应力—强度干涉模型建立零件在单一失效模式下载荷多次作用时的可靠性模型。最后,运用Monte Carlo方法对可靠性模型进行仿真实验,证明模型的正确性。