[发明专利]针对高可靠机械产品的主动可靠性分析评价方法有效

专利信息
申请号: 201210085314.7 申请日: 2012-03-28
公开(公告)号: CN102663176A 公开(公告)日: 2012-09-12
发明(设计)人: 宫綦;张建国;王丕东;王献超;刘瞻;王灿灿 申请(专利权)人: 北京航空航天大学
主分类号: G06F17/50 分类号: G06F17/50
代理公司: 北京永创新实专利事务所 11121 代理人: 周长琪
地址: 100191*** 国省代码: 北京;11
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摘要: 发明提出一种针对高可靠机械产品的主动可靠性分析评价方法,首先建立机械产品的极限状态函数,利用蒙特卡洛仿真方法产生符合参数分布的样本点,利用Kriging元模型模拟极限状态函数,通过主动更新DOE,提高模拟精度并确定最优抽样半径,构造重要抽样密度函数,由重要抽样密度函数产生随机样本点,不断更新DOE,然后抽取服从卡方分布的半径随机样本点,确定机械产品的失效概率和失效变异系数,由失效变异系数来限定更新是否结束,最后得到机械产品的可靠度。本发明方法具有效率高、健壮性好和仿真精度高的优点,实现了对空间机构在轨磨损寿命与可靠度综合设计分析,对于航天装备复杂机构的可靠性设计技术工程化具有重要意义。
搜索关键词: 针对 可靠 机械 产品 主动 可靠性分析 评价 方法
【主权项】:
1.一种针对高可靠机械产品的主动可靠性分析评价方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤一:确定机械产品的可靠性重要件和关键失效模式;步骤二:利用应力-强度干涉模型,建立机械产品的极限状态函数G(x),x表示极限状态函数中的随机向量;步骤三:确定极限状态函数中随机向量x中各参数的随机统计特性,包括参数的分布类型和均值;步骤四:利用蒙特卡洛仿真方法,在样本空间Ω产生服从步骤三得到的参数分布类型的随机样本点,样本点的数目为Nmcs;步骤五:从Nmcs个样本点中任意选取N个样本点构造初始的DOE,DOE表示实验设计;步骤六:根据当前的DOE建立Kriging元模型,模拟极限状态函数,得到极限状态函数的预测值i=1,2,…,Nmcs,xi表示Nmcs中第i个样本点;步骤七:首先,通过极限状态函数的预测值和方差构造主动学习函数L(xi):L(xi)=(G^(xi)-a)[2Φ(a-G^(xi)σG^(xi))-Φ((a-ζ)-G^(xi)σG^(xi))-Φ((a+ζ)-G^(xi)σG^(xi))]]]>-σG^(xi)[2φ(a-G^(xi)σG^(xi))-φ((a-ζ)-G^(xi)σG^(xi))-φ((a+ζ)-G^(xi)σG^(xi))]---(1)]]>+[Φ(a-G^(xi)σG^(xi))-Φ((a-ζ)-G^(xi)σG^(xi))]]]>其中,a表示极限状态函数阈值,Φ(.)为标准正态累积分布函数,φ(.)为标准正态概率密度函数,中间变量然后,对Nmcs个样本点分别计算主动学习函数值,找到其中最大的函数值:max(L(xi)),i=1,2,...,Nmcs;步骤八:判断学习法则max(L(xi))≤0.001是否成立:若不成立,将max(L(xi))对应的样本点中加入当前的DOE中,更新DOE,然后转步骤六执行;若成立,当前所得到的max(L(xi))所对应的样本点就是最优样本点x*,进入步骤九执行;步骤九:将步骤八中所得到最优样本点x*作为初始设计验算点的样本值带入式(2)确定初始抽样半径r1然后确定抽样区域(r1,rk),其中,rk=r1+3或者rk=r1+4;r1=β1=Σj=1n(x1,j*)2---(2)]]>其中,表示设计验算点均第j个分量,n表示样本点的维数,β1表示标准正态空间中设计验算点到原点的距离;步骤十:首先,将原始坐标系的样本点xi=[xi,1,xi,2,…xi,n]转化为标准正态空间的随机变量x′i=[x′i,1,x′i,2,…x′i,n];然后,构造半径外重要抽样密度函数:ftr(xi)=Ktr·f(xi),||xi||>r10,||xi||r1---(3)]]>其中,中间变量β1的卡方分布值步骤十一:由步骤十的半径外重要抽样密度函数产生一个随机样本点,加入到当前的DOE中,更新DOE,利用Kriging元模型,计算新的设计验算点步骤十二:首先,根据设计验算点的样本值构造抽样半径然后,判断误差Δr=r2-r1<ε是否成立,ε为设置的误差精度,若成立,则将当前得到的r2作为最优的抽样半径继续执行下一步;若不成立,则转步骤十一执行;步骤十三:抽取服从卡方分布χ2(n)的半径随机样本点R,判断样本点R是否落在抽样区域内,ξ≤3,如是,将该样本点记为Rj,j=1,2,…,NMCROIS,NMCROIS表示要取得半径随机样本点的总个数,若不是,则重新进行抽取,直到样本点的数量达到NMCROIS;步骤十四:首先,抽取落在抽样区域的随机样本Y′j,具体是:将极限状态函数的随机变量x正态化,即其中ux和σx分别为随机向量x的均值和标准差,设随机变量的第j个样本x′j=[x′1.j,x′2.j,…,x′n.j],设参数则随机样本Y′j=[y′j,1,y′j,2,……,y′j,n]=Rj·aj;然后将随机样本点Y′j带入Kriging元模型计算极限状态函数的预测值并进行判断得到二元函数的值:如果否则步骤十五:首先,根据式(4)确定机械产品的失效概率根据式(5)确定机械产品的失效变异系数:p^f=(1-χn2(β2))1NMCROISΣj=1NMCROIS{I[G^(Yj)]}---(4)]]>COVp^f=1-P^fp^f·NMCROIS---(5)]]>其中,β=rh*;]]>然后,设ρmax为设定的变异系数上限值,判断是否成立,若成立,则本方法结束,得到机械产品的可靠度,若不成立,转步骤十三执行。
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