基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機械系統(tǒng)可靠性評價模型的研究.pdf

1、隨著科學技術的迅速發(fā)展，產(chǎn)品結構日益復雜，使用環(huán)境更加惡劣，因而對產(chǎn)品的可靠性要求也越來越高。在這些有高可靠性要求的系統(tǒng)中，為了提高系統(tǒng)的可靠性，常常設計成冗余結構，然而由于相關失效的存在極大削弱了冗余結構的安全作用。因此，關于相關失效的研究，越來越受到人們的重視。
　　目前多數(shù)相關失效概率模型都是以系統(tǒng)出現(xiàn)過的相關失效事件為依據(jù)的經(jīng)驗模型。出于相關失效事件稀少，所以應用經(jīng)驗模型預測相關失效概率，存在精度、適用范圍等諸多問題。本文

2、充分利用神經(jīng)網(wǎng)絡技術強大的函數(shù)逼近功能、非線性映射功能和容錯能力，對系統(tǒng)失效概率模型進行離散化處理，建立系統(tǒng)失效概率與零件失效數(shù)據(jù)之間的非線性關系，進而構建基于神經(jīng)網(wǎng)絡的機械系統(tǒng)可靠性評價的參數(shù)化模型，為進行相關失效的系統(tǒng)可靠性評價提供了一種新途徑。本文具體研究內(nèi)容如下:
　　(1)使用Monte-Carlo法產(chǎn)生K/N系統(tǒng)的失效數(shù)據(jù)。主要考慮不同強度不同應力條件下的靜態(tài)K/N系統(tǒng)的可靠性仿真和只考慮強度退化時的K/N系統(tǒng)可靠性仿

3、真;
　　(2)以K/N系統(tǒng)為研究對象，以系統(tǒng)層的應力-強度干涉模型為出發(fā)點，分析了影響系統(tǒng)失效的主要因素，認為系統(tǒng)零件個數(shù)、系統(tǒng)失效階數(shù)、零件強度和工作載荷是影響系統(tǒng)失效的主要因素;
　　(3)根據(jù)影響系統(tǒng)失效概率的主要因素，從已知的低階失效數(shù)據(jù)中提取相關失效的信息，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡中的BP算法分別構建K/N系統(tǒng)的靜態(tài)和動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡模型，建立系統(tǒng)失效概率與零件失效數(shù)據(jù)之間的非線性關系，研究了如何利用BP網(wǎng)絡工具箱對該網(wǎng)絡模