结构动态可靠性分析的最大熵方法

由于材料特性、外部载荷和部件老化等时变不确定性因素的存在,结构的可靠度是时间的函数并随服役时间降低的。基于结构响应的极值,提出了一种动态可靠性分析的最大熵方法。该方法将输入随机过程进行离散化,使极限状态函数只含有随机变量和时间参数。利用拉丁质心Voronoi抽样技术获取抽样样本,求出目标时间区间内极限状态函数的极值。利用最大熵原理拟合极值分布,将时变可靠性问题转化为时不变问题,求解动态可靠度。利用工程算例验证了所提方法的有效性。     

基于最大熵法的车辆零部件可靠性分析

采用最大熵法、可靠性设计理论和工程概率设计技术研究了随机参数服从任意分布的可靠性设计问题.在对随机变量统计的基础上,运用信息熵的概念和最大熵原理,建立了随机变量的概率密度函数和结构失效概率模型,给出了零部件可靠性状态函数的前四阶矩值,采用最大熵法得出最少带有人为偏倚因素的概率密度函数的估计函数,进而获得车辆零部件的可靠度,并与蒙特卡罗方法和四阶矩方法的计算结果进行比较,获得了一致的设计结果.为车辆零部件的可靠性设计提供了理论参考.     

结构可靠性分析的概率和非概率混合模型

在结构可靠性分析中需要合理地定量处理影响结构性能的诸多不确定性。不确定性的模拟既可以是概率的，也可以是非概率的。文中简要介绍结构可靠性分析的概率方法和基于区间模型的非概率可靠性方法。提出结构可靠性分析的概率和非概率混合模型。通过两级功能方程的逐次建立及可靠性分析，给出结构可靠的概率度量。实例分析说明在结构可靠性分析中，应根据不确定性的产生机理及所掌握的数据信息合理地选取分析模型。     

面向数控系统可靠性评估的最大熵先验信息解

应用贝叶斯理论对数控系统可靠性评估方法进行研究,提出以最大熵原理求解双参数联合先验分布的方法。利用最大熵原理给出在不同约束条件下威布尔分布双参数联合先验分布的一般解析形式,针对该联合先验分布的具体求解过程,介绍通过应用自助法构造参数再生子样来确定参数矩的方法和利用非线性最小二乘法、结合牛顿迭代法求解联合先验分布中待定系数的方法,引入先验分布稳健性的概念,结合具体数控系统寿命数据,从提高参数矩的阶数和增加参数不等式约束两个方面展开讨论,分别研究这两种改进对先验分布稳健性提升的效果。研究表明基于不等式约束的最大熵二元联合先验分布,能极大地提高先验分布的稳健性,更加适用于数控系统的可靠性评估。     

基于矩方法的无人机机翼可靠性分析

基于极限状态函数矩估计可靠度方法，计算了具有隐式极限状态函数的某型无人机机翼的可靠性。该方法通过求解具有隐式极限状态函数的机翼翼尖最大变形的前四阶矩，并利用可靠度与极限状态函数矩的关系求解出了该无人机机翼的可靠度。     

基于两阶段主动学习Kriging模型的广义概率区间混合可靠性分析

提出一种基于双阶段主动学习Kriging模型的广义概率区间混合可靠性分析方法(TALK-HRA)。该TALK-HRA方法可有效处理包含概率与区间模型、区间概率模型及其组合在内的多种混合模型。首先,建立第一阶段主动学习Kriging模型以选择有可能跨越极限状态面的高风险点,从而准确预测功能函数符号,并为给定区间参数下的失效概率计算奠定基础。其次,构造第二阶段的Kriging模型以学习最大或最小失效概率附近的区域,从而寻找失效概率的边界。再次,提出的TALK-HRA方法被应用到随机-模糊混合可靠性分析中。最后,通过五个算例验证该方法的有效性。结果表明,该方法不仅可以准确高效地计算多种概率区间混合模型下的可靠度,而且能应用于具有高非线性和多峰极限状态面的“黑箱”问题的可靠性分析。     

一种含混合变量的结构可靠性分析方法

提出含模糊变量和区间变量的结构可靠性分析方法.基于能度可靠性理论,建立含模糊变量和区间变量的结构可靠性模型,采用最小模糊可靠性指标及最大失效可能度作为含混合变量结构的可靠性度量,给出两种度量指标在特殊情况下的解析求解方法及复杂情况下的优化解法.两个实例计算表明文中方法有效可行.     

几何产品测量不确定度的混合熵评定方法

针对几何产品测量不确定度的评定,提出基于混合熵的测量不确定度评定方法.该方法是在随机熵的基础上,考虑到模糊熵引起的不确定度,将二者有机结合,计算出总体不确定度值.通过实例验证,结果表明,基于混合熵的测量不确定度评定方法合理、可靠,有效地减少了检验过程中产品零件的误收和误废.     

结构凸集—概率混合可靠性分析的新方法

对凸集不确定性和随机变量共存的结构混合可靠性模型行研究,以解决部分参量统计信息不足时的结构可靠性评定问题。基于Info-gap理论,建立一种统一的结构非概率可靠性模型,由此导出一种与概率可靠性方法等价的椭球非概率可靠性模型。用一种特定的椭球凸集模型描述随机变量不确定性,与一般性的凸集模型复合,将凸集不确定性和随机变量共存的混合可靠性问题统一为非概率可靠性问题。基于非概率可靠性方法,提出一种一般性的凸集-概率混合可靠性方法。给出的混合可靠性指标同时具有稳健可靠性和概率可靠性意义,可通过含约束的优化问题求解。算例分析显示,当数据分散性较强或较弱时,已有的混合可靠性方法不能有效度量结构可靠性,新方法更具合理性和适用性。     

基于最大熵的磨削状态判别方法

针对磨削进给量反馈控制速度要求以及均方差计算样本数大的问题,基于最大熵理论,提出了一种利用少样本进行磨削状态判别的方法.在磨削试验基础上,研究了不同样本数对于磨削状态概率分布估计的均方差,给出了磨削状态识别合理的样本数,验证了最大熵方法的有效性.     

基于S变换和互信息的梁类结构裂纹定位方法

实际使用中的梁类结构容易萌生裂纹,影响其使用寿命及安全可靠运行,准确判定其裂纹损伤位置对于实现梁类结构的快速准确维护处理具有重要意义,为此提出基于振动信号S变换和互信息值实现梁类结构裂纹的识别与定位。首先,基于测试获得梁类结构上分布点的振动信号;其次,利用S变换将振动信号变换到时频域,计算梁结构在裂纹损伤前后各对应位置点时频域振动信号的互信息值;最后,通过检索互信息值向量中分量的最小值位置实现裂纹区域的准确定位。为了避免引入附加质量的影响,利用机器视觉测振系统采集悬臂梁和小型复合材料叶片上的分布点振动信号,设置不同裂纹位置对梁类结构裂纹定位方法进行了验证,证明了方法的有效性。     

谐波减速器混合时变可靠性分析的单调函数法

由于数据匮乏与性能退化,谐波减速器的可靠性呈现出显著的概率-区间不确定性混合与时变特征.针对这一问题,提出一种混合时变可靠性分析的单调函数法.首先,基于应力-强度干涉理论构建谐波减速器的混合时变可靠性模型;其次,通过分析可靠性模型动态响应关于时间变量的单调性,以消去时间变量的影响;进一步结合偏导数判断可靠性模型响应关于区间变量的单调性,将概率-区间混合可靠性转换为概率静态可靠性,然后利用蒙特卡罗法求解谐波减速器的可靠度.结果表明:所提方法有效降低了计算复杂性,并准确反映出谐波减速器可靠性的动态变化过程.     

基于灰自助最大熵法的机床加工误差的调整

基于灰自助最大熵法,进行了机械制造工艺中输出的误差分布及机床加工误差调整研究。在分析误差分布时,首先运用自助法对当前少的信息量进行自助再抽样得到大量样本数据,然后利用灰色系统理论建立误差的灰自助动态预报模型GBM(1,1),最后用最大熵法获得了输出误差的概率分布。根据输出误差的概率分布,对机床的加工误差进行调整,使加工的产品误差满足要求。计算机仿真和实际案例的研究表明,灰自助最大熵法能够对机床进行准确调整,且预报准确率高。     

全矢最大熵倒谱方法及其应用研究

传统的倒频谱技术处理信号提取特征是基于单通道数据以及其本身计算需要经过两次傅里叶变换的局限性,获得的频谱特征不足以完全反映设备运行状态,同时还会造成谱线泄露严重,分辨率低等问题,基于此,提出一种新的思路:将全矢谱,最大熵谱与倒频谱理论相结合提出全矢最大熵倒谱新方法,新方法以全矢谱为基础,对全矢最大熵功率谱进行傅里叶变化得到。给出基本理论及计算公式,并通过实验处理故障信号与常规倒频谱进行对比。结果验证了新方法的有效性,且相比传统倒频谱具有更高的分辨率。     

基于总体平均经验模式分解近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法

针对机械系统的非平稳、非线性特性,提出了一种基于总体平均经验模式分解(EEMD)近似熵和混合PSO-BP算法的轴承故障诊断方法。EEMD能够解决EMD的端点效应,改善处理非线性信号时的局限性;引入随机权重和压缩因子来改进粒子群算法,优化BP神经网络的权值和阈值,解决BP网络的全局收敛问题。将信号经EEMD得到的IMF分量与近似熵结合,组成特征向量,再将构造的特征向量输入到PSO-BP神经网络中进行模式识别。实验及工程应用实例证明了该方法的有效性和优越性。