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应用BP神经网络分析电主轴频率可靠性灵敏度 总被引：1，自引：1，他引：0
为研究结构参数变化对电主轴抗共振性能的影响,采用ANSYS有限元分析软件,建立某电主轴的参数化模型,并进行模态分析;将ISIGHT软件集成ANSYS,筛选出电主轴重要的几何参数和材料参数作为设计变量,并使用优化的拉丁方抽样方法随机抽取足够的样本;利用BP神经网络拟合出电主轴低阶固有频率与各随机变量的函数关系,建立电主轴频率的可靠性极限状态方程;采用改进的一次二阶矩方法得到电主轴的频率可靠度和可靠性灵敏度,并以Monte-Carlo方法对计算结果进行验证.结果表明:电主轴的密度、弹性模量及总长度的均值和标准差对电主轴频率可靠度影响显著;利用BP神经网络构建的频率可靠性功能函数较合理;改进一次二阶矩方法能够比较准确、有效地分析频率可靠性灵敏度,且比Monte-Carlo方法效率更高. 相似文献
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以数控车床为研究对象,针对基于子系统间失效独立假设分配模型的不足,提出一种考虑子系统故障相关性的多因素可靠性分配方法.应用Copula理论进行故障相关性分析,建立整机可靠度函数.根据数控车床故障模式、影响及危害性分析(FMECA),对传统危害度计算公式进行修正.考虑多种分配因素建立分配矩阵,得到分配向量.将分配向量与整机可靠度函数模型将结合,得到各子系统失效率分配值.将分配方法应用到具体实例中,并将考虑不同子系统故障相关性情况的结果进行分析对比.结果表明,提出的可靠性分配方法相对于基于独立假设的分配法能够分配给各子系统更高的失效率,在降低数控车床子系统设计制造成本上具有重要意义. 相似文献
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