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化工设备的断裂失效事故多发且危害严重,裂纹扩展模拟分析具有应用价值.裂纹扩展多基于预设路径进行模拟,在较复杂的情况下,裂纹的扩展路径是未知的,对裂纹扩展准确模拟会遇到困难,导致工程应用受到限制.基于扩展有限元法、内聚力模型和连续损伤力学,实现解相关路径的裂纹扩展模拟仿真,并通过一个实际工程失效案例——新氢机排气阀盖断裂失效,对模拟方法进行了应用探讨.结果表明,模拟能够得到潜在的断裂失效发生位置与裂纹扩展路径,且与实际断裂事故基本吻合,对失效分析和事故预防具有指导作用. 相似文献
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随机因素对疲劳裂纹扩展分散性影响的探讨 总被引:4,自引:2,他引:2
采用概率有限元和可靠性分析相结合的方法,将影响裂纹扩展的主要随机因素作为随机变量处理,研究裂纹扩展失效概率的计算问题。文中采用梯度投影方法,对各种主要随机因素作为随机变量时用于失效概率计算的可靠性指标进行了计算,在此基础上用一阶可靠性方法计算了疲劳裂纹扩展的失效概率。 相似文献
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疲劳裂纹是导致桥式起重机箱形梁失效的主要原因,本文以75/20 t×16 m桥式起重机为例,分析其箱形梁疲劳裂纹主要产生位置及产生原因,利用ANSYS得到箱形梁疲劳裂纹在扩展阶段的应力场和位移场,分析其扩展规律,并提出一种结构改进方法,并通过ANSYS验证了这种方法的合理性。采用损伤容限设计法对桥式起重机箱形梁疲劳裂纹的剩余寿命进行计算和分析。 相似文献
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机械结构中普遍存在疲劳裂纹,由于受各种随机因素的影响,裂纹扩展过程下的结构安全性评价往往具有很大的不确定性。针对有限板宽问题,通过灵敏度分析,优选出了对疲劳裂纹扩展速率影响较大的因素(载荷水平、裂纹初始长度和材料参数),并将其视作随机变量,推导出疲劳裂纹扩展下的断裂失效可靠性模型,在此基础上建立了可靠性指标的优化数学模型,并基于序列二次规划算法给出了裂纹结构断裂失效及静强度联合失效的可靠性指标。最后根据一个具体实例,得到了联合失效模式下的可靠性指标随应力循环次数扩展的曲线,并同单一失效模式下的可靠性变化进行对比分析,说明了基于联合失效模式下的可靠性分析的合理性,实现了对裂纹结构在扩展过程中可靠性变化的评价。 相似文献
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疲劳失效预测的研究现状和发展趋势 总被引:1,自引:0,他引:1
综述了国内外有关疲劳失效的判断、疲劳强度理论及其应用、疲劳失效预测方面的研究现状。分别对常用的理论和方法进行了介绍,指出了不同理论和方法的优缺点。重点介绍了疲劳裂纹形成的失效预测方法,按疲劳裂纹形成失效预测的基本假定和控制参数大致分为名义应力法、局部应力应变法、场强法和能量法等。根据断裂力学的相关理论所建立的疲劳裂纹扩展寿命的相关预测方法在寿命预测中具有越来越重要的地位,对疲劳失效预测进一步的发展方向进行了展望。 相似文献
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基于神经网络响应面的疲劳裂纹扩展寿命的可靠性分析 总被引:5,自引:0,他引:5
当失效形式的极限状态方程中随机变量个数较多或非线性较高时,其形式很复杂,因此传统的计算失效概率的方法不再适用。针对疲劳裂纹扩展寿命失效概率计算的复杂性,提出基于神经网络响应面的可靠性分析方法。首先建立神经网络响应面模拟疲劳裂纹扩展寿命的极限状态方程,然后使用遗传算法(GA)计算可靠性指标。数值试验表明,本方法可以快速、精确地模拟疲劳裂纹扩展寿命的极限状态函数,进而计算出失效概率和可靠性指标。同其他模拟技术相比,在精度相同的情况下,神经网络响应面法可以大大减少模拟时间。 相似文献
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对压力容器上的板壳结构上的穿透裂纹在扩展过程中的动态安全性进行了分析和仿真,为其它类型的裂纹扩展的动态安全性分析提供一种新的思路。将失效评定曲线与Kr和Lr的计算方法结合起来,来预测裂纹扩展的安全临界尺寸,从而得到允许的应力循环次数。 相似文献
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失效概率函数的可靠性度量及其求解的条件概率模拟法 总被引:1,自引:0,他引:1
结构失效概率为设计参数的函数的求解是可靠性优化中的关键问题。提出一种失效概率函数的高效求解方法及一种新的可靠性度量指标,它为失效概率函数在分布参数空间上的统计特征值。所提方法的主要思路是采用条件概率模拟及三阶最大熵法来求解失效概率函数。条件概率模拟法是引入中间失效域,将所求失效概率转化成条件概率比值与中间失效域的概率的乘积形式,并通过两次马尔科夫链模拟分别对失效域及中间失效域的模拟来得到条件概率的比值。中间失效域为线性形式,其失效概率可容易求得。此外还采用三阶最大熵法来得到失效域样本的条件密度分布,最终得到所求的失效概率函数。结合算例探讨所提方法的精度、效率和适用性,结果表明所提的求解方法在确保精度的情况下具有较高的效率,在工程上是可行的。 相似文献
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现代系统失效行为复杂,动态性与相关性并存。首先为直观准确地刻画分析系统中的动态失效行为,提出新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,利用节点时序条件概率表刻画事件关系,进而提出基于节点时序条件概率表规则执行度与冲激函数抽样性质的子节点故障概率、根节点后验概率及重要度的计算方法;进一步,针对共因失效引起的系统相关性失效行为,提出考虑共因失效的新型连续时间动态贝叶斯网络分析方法,解决系统失效逻辑动态性和相关性的重叠问题。通过与贝叶斯网络、离散时间动态贝叶斯网络分析方法、Markov链、Monte Carlo法对比,验证所提方法的可行性与优越性。最后,对动态失效相关系统进行可靠性分析,结果表明,本文方法能够直观有效地刻画动态性与相关性失效行为,得到准确的系统可靠性指标,考虑共因失效相比于忽略共因失效,在任务时间为5×10~6 h时能够提高系统29%的可靠性分析精度,更加符合实际。 相似文献
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针对传统的故障树(FAT)可靠性分析方法,提出了一种基于模糊概率与贝叶斯网络(BN)相结合的分析方法。文中的BN模型通过FAT模型得到,根据专家综合评定BN模型中每一个根节点的语言变量,得出每一个根节点发生故障的精确概率。通过BN模型的正逆互推原理算出每一个叶节点的失效概率和每一个根节点的后验失效概率,进一步进行每个根节点重要度分析。最后通过该方法对桥式起重机用制动器的可靠性分析,发现其具有很高的分析效率。 相似文献
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故障树分析的等效失效概率计算方法 总被引:2,自引:2,他引:0
在故障树分析中,系统的失效概率及部件重要度函数并不能全面考虑所有部件所有状态对系统可靠性的影响,为弥补这一不足,提出等效失效概率的概念及其计算方法。利用概率分解法来分析部件及系统所有的存在状态,采用马尔可夫链法及概率论知识计算系统的期望工作次数,进而获得等效失效概率。应用中表明,等效失效概率能够完全考虑所有部件关键状态及非关键状态对系统可靠性的影响。在干系统失效概率相同的情况下,可以利用等效失效概率来比较不同系统的可靠度。该方法是对目前部件重要度函数的扩展,具有一定的实用价值。 相似文献
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In order to rectify the problems that the component reliability model exhibits deviation, and the evaluation result is low due to the overlook of failure propagation in traditional reliability evaluation of machine center components, a new reliability evaluation method based on cascading failure analysis and the failure influenced degree assessment is proposed. A direct graph model of cascading failure among components is established according to cascading failure mechanism analysis and graph theory. The failure influenced degrees of the system components are assessed by the adjacency matrix and its transposition, combined with the Pagerank algorithm. Based on the comprehensive failure probability function and total probability formula, the inherent failure probability function is determined to realize the reliability evaluation of the system components. Finally, the method is applied to a machine center, it shows the following: 1) The reliability evaluation values of the proposed method are at least 2.5% higher than those of the traditional method; 2) The difference between the comprehensive and inherent reliability of the system component presents a positive correlation with the failure influenced degree of the system component, which provides a theoretical basis for reliability allocation of machine center system. 相似文献
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基于已有的单个失效模式可靠性灵敏度分析,建立多模式串、并联系统失效概率对基本变量分布参数的灵敏度分析方法,着重研究多模式并联系统可靠性灵敏度分析的近似方法.该方法以数字模拟为基础,根据样本点对系统失效概率的贡献,对计算失效概率的所有样本点进行筛选,并由筛选出的样本点线性回归模拟并联系统失效域,得到等价的单个线性极限状态方程,从而将多模式并联系统的可靠性灵敏度分析等价转换为单个模式的灵敏度分析.对于多模式串联系统的可靠性灵敏度分析,文中采用的方法是将串联系统的失效概率精确转换成单个模式失效概率与多个模式并联系统失效概率的代数和,然后逐项进行灵敏度分析,进而得到串联系统的可靠性灵敏度.对于结构系统的极限状态方程含有复杂综合随机变量的灵敏度分析问题,提出一种基于二次回归分析的近似处理方法,通过推导的综合随机变量分布参数对基本变量分布参数的偏导数公式和复合函数求导法则,最终得到复杂多模式系统失效概率对基本变量分布参数的灵敏度.文中用理论数值算例验证所提算法的精度与可行性,并将所提方法推广应用到工程算例中,验证其工程应用价值. 相似文献
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转子系统的共振问题一直是转子动力学的重要研究方向。由于制造环境、技术条件、制造和安装误差及材料的多相特征等因素使得转子系统的材料属性和几何尺寸带有一定的随机特性。考虑转子系统结构尺寸、材料属性的随机特性和多阶固有频率的相关性,根据转子系统的固有频率与激振频率差的绝对值不超过规定值的关系准则,定义具有相关失效模式转子系统共振问题的可靠性模式,提出考虑多失效模式相关性的转子系统的频率可靠性分析方法,通过数值积分法确定转子系统共振失效的二阶联合失效概率,对具有相关失效模式转子系统共振问题的准失效分析方法进行研究,并通过数值算例验证提出方法的有效性。 相似文献
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基于条件分布的陆军装备系统分析中心模型可靠性增长预测 总被引:2,自引:0,他引:2
针对可靠性增长试验中未来故障发生时间的预测问题,提出基于条件分布的陆军装备系统分析中心模型可靠性增长预测建模方法。基于Weibull过程理论和可靠性增长预测理论,在故障截尾和时间截尾两种情况下,根据系统已发生故障时间的联合概率密度函数和未来故障发生时间的联合条件概率密度函数,建立未来故障发生时间的边缘条件概率密度函数,给出未来故障发生时间的预测子和预测区间。通过引入方差系数,分析未来故障发生时间的预测精度。并利用某型风力发电机组变桨系统在现场试运行中伴随维修而获取的可靠性增长试验数据,验证本方法的可行性和有效性。不仅克服传统预测方法的局限性,而且预测精度较高。研究结果对于动态分析系统可靠性增长变化趋势,科学调整增长试验时间,合理确定设备交付时间、制定维修策略等都有明显的指导意义。 相似文献
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为解决因结构复杂、数据缺乏、人的认知水平不足等导致液压系统存在不确定性,以及液压系统存在多性能、多故障状态等多态性问题,提出了液压系统证据理论和贝叶斯网络相结合的可靠性分析方法。证据理论能够很好地处理不确定信息,利用证据理论的似然概率和信任概率描述根节点的失效可能性区间,解决根节点的故障概率存在不确定性及不易精确获取的问题;利用贝叶斯网络描述系统多态性,运用其推理算法给出了叶节点故障概率区间、根节点重要度区间以及根节点的灵敏度区间的计算方法。将该方法运用到工程机械液压驱动系统中,通过分析表明该方法能够有效地描述不确定性及多态性问题。 相似文献
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Wahyu Caesarendra Achmad Widodo Bo-Suk Yang 《Mechanical Systems and Signal Processing》2010,24(4):1161-1171
Degradation parameter or deviation parameter from normal to failure condition of machine part or system is needed as an object of prediction in prognostics method. This study proposes the combination between relevance vector machine (RVM) and logistic regression (LR) in order to assess the failure degradation and prediction from incipient failure until final failure occurred. LR is used to estimate failure degradation of bearing based on run-to-failure datasets and the results are then regarded as target vectors of failure probability. RVM is selected as intelligent system then trained by using run-to-failure bearing data and target vectors of failure probability estimated by LR. After the training process, RVM is employed to predict failure probability of individual units of machine component. The performance of the proposed method is validated by applying the system to predict failure time of individual bearing based on simulation and experimental data. The result shows the plausibility and effectiveness of the proposed method, which can be considered as the machine degradation assessment model. 相似文献