小子样产品可靠性一次抽样方法研究

根据抽样理论和小子样产品的可靠性特点,对小子样产品可靠性一次抽样的子样确定方法进行了修正,提出了更加合理的小子样产品可靠性一次抽样的子样确定方法,从而完善了有关小子样产品的一次抽样方案。结果表明,本文给出的抽样方案,不仅较好地反映批产品的质量水平,而且充分考虑了生产方和使用方的风险,具有一定的工程价值。     

小子样装备贮存可靠性评定方法

贮存可靠性评定的关键问题是小子样装备贮存寿命分布参数的估计,结合长贮装备无确切失效时间,只能实施定期检测以及试验数据的小子样等特点,推理得出定期检测随机截尾的区间型数据分布参数的极大似然估计式,该估计函数对定期测试的寿命数据具有普遍适用性。由参数的极大似然估计值确定出贮存寿命分布函数,就可对任一贮存时间的可靠度进行评定。并以威布尔分布和指数分布为例,运用遗传算法进行优化求解,算法只需给定参数的一个大致取值区间,就可快速搜索求出参数的最优估计值,避免了传统迭代求解速度慢、受迭代初值影响大的缺点。     

极小子样可靠性评定方法

针对贵重产品可靠性评定中只有极少几个试验数据的情况,提出一种极小子样可靠性评定方法。该方法能将仿真(或数字化设计)结果与试验数据有机结合,实现多个不同状态下(多个母体)试验数据的整体推断,从而建立各状态下均值和方差的估计量,给出母体百分位值和百分率的置信限和置信区间估计。与传统方法相比,该方法具有更高的精度,解决了一种状态下只有一个试验数据时产品可靠性评定的难题。     

小子样长寿命复杂设备可靠性试验方法研究

复杂设备小子样、长寿命、整机试验昂贵的特点使得其可靠性试验难度加大,传统的可靠性试验方案已经无法满足此类设备的试验需求。鉴于此,提出在对复杂设备的可靠性特征进行分析的基础上,按照材料—零部件—整机的顺序依次进行试验,既能实现判断设备可靠性水平是否达到规定要求的目的,又能缩短试验周期,降低试验成本。     

小子样复杂产品可靠性试验评定专家信息融合方法

运用Bayes方法进行小子样复杂产品可靠性试验评定时,先验分布的获取与表示是一个关键问题。研究了利用专家信息进行先验分布融合的方法,对基于AHP方法的先验分布权重因子的确定及评价判断矩阵的一致性检验等问题进行了分析。以某水中兵器导航系统为例,运用专家信息,在获得评价判断矩阵的基础上,对多源先验信息的融合进行了仿真验证。     

小子样机械产品可靠性试验研究

阐述了加速寿命试验的基本原理、方法。针对小子样机械产品，利用基于随机振动试验的应力、寿命关系，结合将产品视为成败型，寿命服从指数分布、对数正态分布或威布尔分布下的经典可靠性分析方法，建立了加速试验下的子样容量、加速应力、正常应力、额定工作时间、试验时间、置信度以及可靠度之间的关系。从理论上解释了提高产品承受的应力可减少子样容量的现象。提出了控制产品承受最大应力的措施，以保证在加速试验下产品的失效机理不发生变化。     

小子样下机构系统磨损仿真可靠性研究

针对断路器机构系统具有磨损试验小子样、失效阈值不固定、试验成本高的特点,通过模拟仿真试验法、小子样数据处理法、随机性理论,对某大容量发电机断路器传动机构的磨损可靠性进行研究。在考虑运动副非规则磨损对断路器传动机构系统性能退化的影响及制造误差的基础上,基于Archard磨损模型对运动副不同接触点的磨损量进行计算,利用ADAMS仿真软件获得了该传动机构危险关节运动副服从正态分布的初始间隙量下的磨损数据。采用小子样的虚拟增广法和Boot-strap法对获得的磨损数据进行扩展,根据该机构系统磨损退化量分布规律分别得到扩展前后的可靠度函数曲线,对比结果表明对该样本进行小子样的扩展是必要的。利用扩展数据分别得到固定失效阈值、随机失效阈值下的可靠度曲线,结果表明断路器传动机构磨损随机失效阈值下的可靠度较固定阈值更接近生产实际。研究表明复杂的磨损过程可通过仿真试验预测其可靠性,从而避免了传统的必须依赖试验的研究方法,具有一定的应用价值。     

随机振动下小子样机械产品可靠性评估

针对机械产品使用寿命一般比较长，用于振动试验的产品数量必须很少的特点，提出一种基于经典方法、通过增大产品承受的应力，并结合应力-强度干涉计算，建立适合极小子样产品的可靠性评估方法。研究了过载随机振动试验的实现手段。讨论了过载试验中确定过载系数上限的问题。针对某一高可靠性产品，利用随机振动试验获得薄弱部位的应力响应规律，经可靠性评估表明，如果提高输入功率谱密度约108％，只需选取4～5件进行可靠性试验即可。该方法对试验费用昂贵，小子样产品的可靠性评估，具有工程实用价值。     

基于序贯验后加权检验的鱼雷抽样检验分析

Bayes理论是分析研究具有小子样特点鱼雷可靠性的有效方法,文中基于序贯验后加权检验的思想,给出针对二项分布的抽样检验基本方法,并将其应用在鱼雷系统抽样检验试验中.该方法充分利用抽样试验之前所能获得的先验信息,可有效减小试验所需的样本容量.最后以鱼雷系统为例进行分析,仿真结果验证该方法在减小试验样本容量的有效性,为鱼雷可靠性抽样检验试验提供一种新的分析方法.     

已知变差系数的结构强度序贯检验方法

介绍结构可靠性检验的概念和各种强度检验方法的特点，对已知变差系数（Cv法）的均值检验和个值检验方法进行改进，利用可靠性安全系数和各种强度与载荷系数，给出无量纲的判别准则。将变差系数不变的条件引入到序贯检验方法中，推导出新的结构强度检验方法，分析检验变量与均值法的差异，得到两者的近似关系。计算与分析结果表明，均值法效率略高于序贯法，两者分别适用于强度设计裕量较小和较大的情况，扩大了Cv检验方法的使用范围，使检验样本量最小，提高了检验效率；个值法效率最低，不建议采用。     

S-N曲线和P-S-N曲线小子样测试方法

采用异方差回归分析理论,建立一种S-N曲线和P-S-N曲线小子样测试方法,可以对金属材料中寿命区的S-N曲线和P-S-N曲线进行散点测试。该方法能将一条S-N曲线上的所有试验数据作为一个整体进行统计分析,实现多母体联合推断,信息量远远大于成组试验法,既可节省大量试件,又能提高测试精度。此外,该方法对成组试验数据的分析精度也比成组试验法高,可以对过去积累的S-N曲线试验数据进行处理,在不补充试验的情况下,即可得到P-S-N曲线。大量Monte Carlo模拟验证和工程应用表明,在精度相同的情况下,该方法可以比成组试验法节省60％以上的试件。     

栅状阵列器件激光视觉检测系统及共面性评价方法

应用激光线结构光传感器 ,将视觉检测成功应用于栅状阵列器件的共面性测量中 ,建立了测量系统数学模型 ,提出了以三点法为基础的共面性评价方法 ,并对BGA芯片进行了相应的试验研究 ,取得了满意的结果。     

考虑状态模糊性时广义失效概率计算的线抽样方法

针对状态具有模糊性的广义可靠性分析问题,提出一种广义失效概率计算的线抽样方法.所提方法首先将广义失效概率的积分区域依据功能函数的取值离散化,在离散化的积分区域中极限状态函数对模糊失效域的隶属函数近似保持为常数,从而可以利用高效的线抽样方法求得广义失效概率.给出所提方法的实现步骤和原理,并用理论和工程算例证明所提方法的合理性与可行性.     

空测采样次数问题的研究

在定寿编谱等研究中,确定载荷谱轻重的分散遵循何种分布及科学合理地确定飞机空测采样飞行起落次数具有重要意义.文中以当量使用寿命作为判断载荷谱分散的标准,并根据t分布理论,针对载荷谱分散遵循对数正态分布和双参数Weibull分布,分别给出空测采样次数的判断标准,为飞机结构的定寿编谱研究提供依据.     

强干扰下复杂系统的独立源识别方法

为了识别强干扰环境下复杂系统的独立源信号,利用主分量分析(PCA)的主投影方向辨识能力,以及独立分量分析(ICA)的冗余取消与盲源分离特性,提出一种基于复合PCA-ICA神经网络的独立源识别方法。ICA与 PCA的有机结合使两者优势得到充分发挥,隐藏于多通道传感观测中的独立源波形得以分离。借助基于快速傅里叶变换与最大相关分析准则的自适应分析校正,消除ICA估计源的盲不确定性,准确地估计源波形及其混合参数,从而实现独立源信号的识别。仿真试验结果证明该方法的有效性,也表明它在复杂系统源识别方面具有较大的应用潜力。     

可靠性灵敏度分析的重要抽样方法

基于重要抽样模拟,提出一种新的求解可靠性参数灵敏度的方法.所提方法依据失效概率对基本变量分布参数偏导数的积分表达式,推导可靠性灵敏度分析的重要抽样计算公式,该公式为一推导的函数在失效域中的数学期望形式,而该数学期望可以利用重要抽样函数获取的落入失效域中的样本来估计.算例结果表明,所提方法在保证同样计算精度的情况下具有比Monte Carlo模拟法更高的计算效率.     

NUMERICAL SIMULATION ALGORITHM FOR RELIABILITY ANALYSIS OF COMPLEX STRUCTURAL SYSTEM BASED ON INTELLIGENT OPTIMIZATION

An efficient importance sampling algorithm is presented to analyze reliability of complex structural system with multiple failure modes and fuzzy-random uncertainties in basic variables and failure modes. In order to improve the sampling efficiency, the simulated annealing algorithm is adopted to optimize the density center of the importance sampling for each failure mode, and results that the more significant contribution the points make to fuzzy failure probability, the higher occurrence possibility the points are sampled. For the system with multiple fuzzy failure modes, a weighted and mixed importance sampling function is constructed. The contribution of each fuzzy failure mode to the system failure probability is represented by the appropriate factors, and the efficiency of sampling is improved furthermore. The variances and the coefficients of variation are derived for the failure probability estimations. Two examples are introduced to illustrate the rationality of the present method. Comparing with the direct Monte-Carlo method, the improved efficiency and the precision of the method are verified by the examples.