基于动态贝叶斯网络的液压系统可靠性研究

液压系统组成结构复杂且维修难度高,因此进行液压系统的可靠性评估对企业生产安全有着重要作用。结合故障树和动态贝叶斯网络建立评估模型对液压系统进行可靠性分析。利用动态贝叶斯网络的推理功能得出液压系统可靠度和可用度随时间推移的变化规律,并实现液压系统故障诊断,识别关键故障因素源。液压系统的可靠度会随时间推移而逐渐降低,但定期的维修可以使液压系统的可用度在较长一段时间内维持在很高水平。实验结果为液压系统的日常维护和修理策略提供了借鉴。     

基于贝叶斯网络的智能装配技术

为了弥补智能装配包含装配因素不完整的缺陷,在得出了常用零件装配推理算法的基础上,构建了基于装配推理的贝叶斯网络(Bayesian Networks,BN),通过概率推理对未知装配体进行推理装配约束.针对训练样本多而杂的问题,构建了零件识别库,使其对样本零件的特征进行识别和归类,从而提取出与BN相适应的样本,进而提高了BN推理结果的准确性.对UG进行二次开发,运用基于贝叶斯网络的装配推理模型和识别库构建了智能装配系统.实验证明:文中算法具有更高的准确性、高度的拟合性和很强的学习性.     

基于证据理论的改进贝叶斯网络液压系统可靠性分析

可靠性分析是判断液压系统和元件可靠性的一种关键技术。贝叶斯网络是液压系统可靠性分析的常用方法。然而,在实际工程中,液压系统的不确定性和多态性使得传统贝叶斯网络可靠性分析的性能下降。基于此,提出了一种基于证据理论的改进贝叶斯网络液压系统可靠性分析方法。首先,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,有效处理了液压系统的不确定信息,准确地提取了根节点的故障概率;然后,基于贝叶斯推理获取叶节点的故障概率和根节点的灵敏度区间,有效描述了液压系统的多态性。液压系统可靠性分析实例表明：该方法具有很强的不确定信息处理能力和多态性分析能力。实例分析结果验证了所提方法的有效性。     

基于贝叶斯网络的数控机床故障诊断研究

在分析数控机床故障诊断技术发展现状及数控机床故障特点的基础上,以数控车床的工件质量品质因素为对象构建贝叶斯网络,开发了基于贝叶斯网络的故障诊断系统,进行了数控机床故障诊断实验.实验结果表明:基于贝叶斯网络的故障诊断系统能够有效地预测加工中的故障现象.     

基于动态贝叶斯网络的海底管道点蚀疲劳损伤失效模型研究

目的研究海底管道在点腐蚀和腐蚀疲劳双重影响下的整个破坏过程,基于动态贝叶斯网络构建系统失效模型,对海底管道系统不同疲劳寿命下的失效概率进行预测。方法将点蚀疲劳损伤过程分为腐蚀点成核、腐蚀坑增长、短裂纹扩展和长裂纹扩展四个阶段,采用蒙特卡洛模拟方法对腐蚀点形成到短裂纹发生前的管道破坏过程进行分析,结合疲劳裂纹扩展的动态贝叶斯网络结构图,在充分考虑相关影响因素不确定性的基础上,为海底点蚀管道系统提出一种创新性的概率分析方法,对点蚀管道疲劳寿命的失效概率进行科学预测。结果结合实例分析,通过蒙特卡洛模拟方法,求解得出腐蚀坑增长转变为短裂纹扩展状态的临界裂纹尺寸为0.8mm。采用动态贝叶斯网络分析方法,对未经受维修保养的点蚀管道进行疲劳寿命预测,当管道运行到第35年时将会面临失效风险。结论所构建的模型可以对海底点蚀管道腐蚀疲劳寿命失效概率进行合理预测,通过观测相关影响参数的变化,及时更新预测结果,有助于为海底管道系统制定有效的维修策略。     

基于贝叶斯网络的3D打印产品可靠性评估

为评估3D打印产品的可靠性,将最终打印产品的性能包括强度、疲劳性等作为直接指标,找出对这些直接指标有影响的工艺参数,确定三者之间的逻辑关系,将之映射为贝叶斯网络,利用其多态性和不确定性方面的优势对可靠性进行定量评估。基于所建立的贝叶斯网络,通过正向推理计算不同工作性能要求下的可靠性,再通过反向推理,计算在满足可靠性条件的情况下,工艺参数对于各性能指标的影响程度。研究结果为指导工艺参数乃至材料的选择有一定参考意义,也提出了一种更全面有效评价3D打印产品可靠性的新方法。     

基于DTBN的液压调高系统动态故障树分析

针对液压调高系统存在动态失效特性问题,采用基于离散时间贝叶斯网络(DTBN)的动态故障树分析方法进行分析.研究一种基于DTBN的动态故障树分析方法,给出动态故障树向DTBN转化以及用DTBN求解各时间段和任务时间内顶事件的发生概率、基本事件的后验概率和概率重要度的方法.利用基于DTBN的动态故障树分析方法构建液压调高系...     

利用贝叶斯网络的注射模修模工艺方案推理

针对注射模试模中缺陷的成因分析和解决方法的选取过程过于依赖于工程师的主观经验,因而具有极大的主观性和不确定性。基于贝叶斯网络,建立了注射模修模的经验模型。实验表明,这种模型能够为修模提供有效的解决方案作参考,有利于提高修模的效率和质量。     

铝合金多道次热变形过程的动态与静态软化

在Gleeble1500热力模拟机上，采用双道次间隙式等温热压缩试验，对1050、5182和7075铝合金多道次热变形过程中动态与静态软化特性进行研究，变形温度为300℃和400℃，应变速率为0．5s^-1，两道次间隙时间在30－120s内变化，每道次应变控制在0．4。结果表明，在400℃时，1050和7075铝合金流动应力由于结构软化而存在相当强的动态软化和奇异的静态软化，导致第二道次的起始流动应力比前一道次的起始流动应力低；对于所有合金，静态软化随着变形温度和道次间保温及停留时间的增加而增加，但是在同一变形条件下，5182铝合金的静态软化速率比1050和7075铝合金高。     

应用贝叶斯网络的柴油机智能维护技术研究

根据柴油机磨损故障征兆与油液监测数据之间的联系,构建了用于油液监测故障诊断的贝叶斯网络,其拓扑结构表示出故障征兆与故障原因之间的定性因果关系,分配于各个结点的概率分布有效地解决了诊断知识的不确定性问题。在此基础上,通过对贝叶斯网络增加观测和试验节点,进一步构建了基于油液监测的柴油机维修决策贝叶斯网络,并给出两步最佳操作选择算法（TSHA）。算例验证表明,与常用的P/C算法相比,该算法获得的维修期望值更小。     

100MN多向模锻水压机计算机控制系统可靠性分析

利用故障树分析方法对100MN巨型多向模锻液压机计算机控制系统进行了分析,建立了控制系统故障树模型,并计算了系统的平均无故障时间(MTBF),针对可靠性较薄弱环节,提出了改进控制系统结构、增加重要子系统冗余度的措施,以求较大程度地提高控制系统的可靠性,从而确保水压机安全可靠地运行.     

二通比例流量插装阀的建模与仿真分析

分析了ATOS的LIQZO型二通比例流量插装阀的结构及工作原理;利用AMESim的HCD库搭建其仿真模型;参考厂家提供的特性曲线,详细地探讨了其仿真模型的参数设置,以保证其动静态特性。仿真曲线与样本曲线的对比分析表明,所搭建的仿真模型及所设置的仿真参数是合理可行的。研究成果对其他比例流量插装阀的建模具有借鉴意义。     

基于动态神经网络的机电作动系统传感器信号恢复研究

机电作动器逐步应用于新型多电飞机中,其中的传感器故障对于机电作动系统的正常工作具有较大影响.针对余度传感器故障无法判定正确的传感器信号以及丧失全部传感器数据情况下信号重构的问题,采用处理时序信号有优势的神经网络辨识学习方法对故障传感器的信号进行恢复,由此解决输入信号故障情况下的信号重构问题.对比了两种动态神经网络的差异...     

基于AMESim的双向液压锁动静态特性的分析

建立了带有双向液压锁的锁紧回路的AMESim仿真模型,仿真分析了在油缸负重下,液压锁内阀芯复位弹簧刚度对液压锁及其回路动、静态特性的影响。结果表明:油缸在保压锁紧时,液压锁阀芯不同的复位弹簧刚度影响液压锁闭锁时阀口的大小,进而影响油缸下滑量大小。研究结论为液压锁的设计及锁紧回路参数匹配提供了理论依据。     

基于机器视觉多目标工件分类识别和定位研究

为实现对随机摆放的多类型工件进行分类识别和定位,提出一种基于连通域Blob分析与神经网络分类器相结合的方法。该方法运用机器视觉技术,以Halcon软件为试验检测平台,通过Blob分析提取工件的特征信息实现定位,并且应用提前训练好的神经网络分类器对多类型工件进行分类识别。试验结果表明:相比传统模板匹配和定位算法,该多工件分类识别和定位方案识别准确率达到100%,定位精度提升0.7 mm,识别和定位时间减少8.735 ms,具有更好的多工件识别定位效果,有一定的应用前景和推广价值。     

基于动平衡原理的曲轴质量定心系统研究

针对曲轴实际生产中动平衡效率较低的问题,以总去质量最少为目标,提出一种基于动平衡原理的曲轴质量定心系统。利用曲轴多面校正法进行靠近曲轴端面的去重块的动平衡测算;根据结果,通过影响系数法求出质量定心的影响系数;将所测数据传送给质量定心机上位机系统,根据系统所提供的数据,进行钻中心孔工序。结果表明:该质量定心系统成功减少了曲轴总去质量,实现了曲轴制造工序的优化,有效提高曲轴生产效率和产品合格率,降低曲轴制造成本。