机械结构系统模糊可靠性分析的数字计算方法

基于模糊可靠性问题向随机可靠性问题的数学转换,提出了应力和强度均为模糊变量时机械结构模糊可靠性分析的数字计算模型,在该模型中与截集水平对应的模糊应力和模糊强度首先被转化为普通的区间,然后在该普通区间上引入合适的概率分布,即可采用随机可靠性模型得到与截集水平对应的模糊失效概率,以此模糊失效概率为被积函数,以模糊应力的截集水平和模糊强度的截集水平为两个积分变量进行二重积分,并以0和1作为两个截集水平的积分限,即可得到机械结构系统的模糊失效概率。在所提方法的基础上,还提出了同时考虑基本变量模糊性和失效/安全域模糊性的失效概率计算公式。所提方法与模糊线性回归相结合,可用于计算具有多个基本模糊变量的机械结构系统的模糊失效概率。     

轮齿磨损极限及模糊可靠度

分析并提出了轮齿的极限磨损量,并根据相应模糊可靠性理论提出了基于间的齿轮轮齿磨损量的模糊可靠性计算,可用于齿轮传动的设计、使用和检验。     

基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法

卷积混合盲源分离可以在频域得到有效解决，但频域盲分离必须要解决排序模糊性问题。本文提出了一种基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法，该算法利用聚类来得到顺序参考，对各频点上分离信号的准确性进行计算，根据分离结果的准确性予以不同频点不同的聚类权重，从而提高聚类结果的可靠性。通过对频点进行分段处理可以有效抑制排序错误的传播，提高算法性能。最后通过多组仿真实验验证了基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法的普适性与性能上的优越性，同时也探究了接收端个数对算法性能的影响。仿真结果表明本文提出的基于性能权重聚类的频域盲分离排序算法相较于传统的幅度相关性排序算法在信干比上会有2 dB左右的提升。接收天线数越多，算法分离性能越好。