基于加速退化试验的机械密封磨损寿命预测

针对目前机械密封应用领域高可靠性的要求,提出了基于随机过程的可靠性分析及磨损寿命预测方法。以密封端面磨损量为研究对象,设计适用于机械密封的加速退化试验以获得磨损退化数据。基于退化模型Gamma过程描述其磨损退化过程,引入双应力逆幂率模型作为加速模型描述转速、弹簧力与退化速率间的关系,从而建立机械密封可靠性分析与寿命预测模型。通过极大似然估计法求解模型参数,结合加速模型外推出多个应力水平下的模型参数并进行失效概率分析,对机械密封在不同可靠度需求下的可靠寿命及不同工作条件下的平均寿命作出了预测。结果表明,Gamma过程适用于描述机械密封的磨损退化过程,通过双应力逆幂率模型外推获得各应力水平下的可靠度及寿命,此方法比传统的机械密封寿命预测方法具有更好的实用性和灵活性,可为密封产品确定维修周期及保证安全运行提供重要参考。

基于BP神经网络的核电厂核安全文化评级模型研究

本文提出了核安全文化的评级判据,构建了46项核安全文化评价指标,并基于样本数据,建立了一种基于反向传播(Back Propagation,简称BP)神经网络的核安全文化星级评价模型。经泛化能力验证,该评级模型评价核安全文化的水平,亦可用于核电厂核安全文化水平的长期监测。