基于响应面法的涡轮盘低循环疲劳可靠性分析方法

针对低循环疲劳破坏模式,结合低循环疲劳寿命分析方法与线性损伤准则,提出了基于响应面法的结构可靠性分析方法。将材料属性、载荷以及材料的低循环疲劳性能参数作为随机因素,采用响应面法进行了可靠性分析;以之对某型航空发动机涡轮盘进行低循环疲劳可靠性分析,并将其与蒙特卡罗法进行了比较。结果表明,该方法计算速度较快,精度较高,对研究实际涡轮盘低循环疲劳的可靠性具有较好的实用性。     

基于智能双重响应面法的涡轮叶盘可靠性灵敏度分析

为了合理进行整体叶盘多失效模式可靠性分析和准确描述各影响参数的重要程度,将智能算法与双重响应面方法相结合提出可靠性灵敏度分析的智能双重响应面方法 (Intelligent Dual Response Surface Method,IDRSM)。首先,建立IDRSM的数学模型,给出基于IDRSM的可靠性灵敏度分析的流程。然后,考虑流场和温度场作用,基于IDRSM对整体叶盘径向变形和应力两种失效模式进行可靠性分析和灵敏度分析。可靠性分析显示:当许用径向变形、许用应力的均值和标准差分别取3.8mm和76μm,690MPa和14MPa时,叶盘综合可靠度为0.9926。灵敏度分析显示:整体叶盘综合失效概率的主要影响因素为流速和转速,占叶盘总失效的92%。通过蒙特卡洛法、响应面法、极值响应面法、智能响应面法等四种方法比较显示:IDRSM能在保证计算精度的前提下提高计算效率。实例分析表明该方法在多失效模式综合可靠性灵敏度分析中的可行性和有效性,也为结构多失效模式可靠性优化开辟了有效途径。     

基于响应面法的可靠性稳健设计优化

针对极限状态函数和结构性能函数为隐式的结构可靠性稳健设计优化问题,将结构性能稳健性、可靠性灵敏度稳健性与6σ稳健设计思想相结合,建立了一种基于响应面法的可靠性稳健设计优化模型并给出了具体算法.采用多项式拟合结构性能函数和极限状态函数,推导了基于响应面函数的1阶可靠度指标以及性能函数均值和均方差的计算方程;将结构可靠度作为基本约束条件,采用序列二次规划法得到稳健设计优化结果.运用该方法对某涡轮叶片型线进行设计优化,经过优化后,静、动叶的动能效率均值分别提高1.5%和6.4%,动叶片最大应力均值下降7.9%,动叶叶身最大变形均值下降5.6%,动叶片结构强度可靠度由初始的91.3%提高到了99.9%.      

进化神经网络响应面法在结构可靠性中应用

针对传统可靠性分析方法的缺点,研究了网络拓扑结构和权值自适应调整的进化神经网络响应面,以用于实现隐式功能函数的全局映射。给出了基于遗传算法的神经网络响应面的构建步骤和样本点的选取方法。用训练好的神经网络代替可靠性分析中的有限元计算,大大提高了计算效率。通过工程实例与蒙特卡罗法、传统响应面法进行了对比分析,证明了该方法的有效性和实用性,为大型复杂结构的可靠性分析提供了一条高效的途径。     

序列响应面法及其在飞机结构可靠性分析中的应用

响应面法是当前求解大型结构可靠性问题最有希望的方法之一。本文阐述了响应面法的基本思想，提出了一种与重要取样法相结合的序列响应面法，并介绍了基于这种方法的飞机结构可靠性分析程序RSM。文中给出了用RSM对一系列结构问题（包括著名的AGARD机翼模型）进行可靠性分析的结果，并通过与精确解及随机有限元计算结果的对比，指出了本文所述方法与程序的实用性。     

基于响应面法齿轮啮合传动可靠性灵敏度分析

建立三维参数化齿轮啮合有限元模型,利用ANSYS软件对其进行仿真计算,得到齿轮啮合的接触应力变化规律.基于响应面方法综合考虑齿轮各参数的原始制造误差以及转速、载荷等不同工况对齿轮传动的影响,对齿轮啮合传动进行多次随机虚拟试验,得出其可靠度,并以定量的概率给出各参数的可靠性灵敏度.计算结果得出了各个参数原始制造误差对齿轮...     

基于双重响应面法的航空发动机叶片振动概率分析

为了更精确地研究航空发动机叶片通过共振转速区发生短时间共振时的可靠性,在考虑共因失效(由振动一种因素引起的叶片变形和应力失效)的基础上,提出了航空发动机振动可靠性分析方法的双重响应面法。通过模态分析和谐响应分析得到叶片的最大变形和最大应力,选取密度、转速和气动力为输入变量,变形和应力为输出响应,建立了叶片最大变形和最大应力的响应面数学模型,在考虑转速、气动力、材料密度的基础上,得出了叶片的可靠性。分析结果表明:当叶片的允许变形量均值为2.45mm,方差为0.0368 mm,许用应力均值为540MPa,方差为8.1 MPa时,可靠性概率为99.14%。通过与Monte-Carlo法进行比较,验证了双重响应面方法在叶片发生短时间共振中的可行性和有效性。     

基于双重极值响应面法的叶盘联动可靠性分析

为了更准确地研究变形和应力对航空发动机叶盘性能的影响,在湍流模型理论和叶盘流场模型的基础上,提出了一种可靠性分析方法即双重极值响应面法(Dual Extremum Response Surface Method,DERSM)。在分析中考虑气体压力和离心力作用,合理选取随机输入变量,得到叶盘结构的总体最大变形和最大应力,并作为输出响应;对随机变量进行抽样,通过抽样点拟合各自的极值响应面方程;结合蒙特卡洛法对两个极值响应面模型进行联动抽样,计算出了航空发动机叶盘的可靠性概率。实例仿真表明:当叶盘最大允许变形量为4.2mm,最大许用应力为7.5×10~2MPa时,其可靠性概率为98.61%。与极值响应面法(Extremum Response Surface Method,ERSM)相比,DERSM在保证计算精度的前提下,计算效率提高23.52%,验证了DERSM在叶盘可靠性分析方面的有效性。     

附件机匣出油口温度可靠性灵敏度分析的响应面方法

针对极限状态函数未知的可靠性灵敏度分析问题,提出了用响应面方法获取极限状态函数,再利用该极限状态函数进行可靠性灵敏度分析的方法,并推导了相关计算公式.综合考虑了机匣进油口的滑油流量、温度以及机匣外二股气流的温度、流速等变量的随机性,采用该方法计算了附件机匣出油口温度的可靠度及各随机变量对可靠度的灵敏度.计算结果与相关文献中定性分析的结论一致,故所提出的可靠性灵敏度分析方法及相关计算公式是正确和有效的,为附件机匣及其相关附件的可靠性设计与优化提供了定量的理论依据.      

基于应力应变场强法的轮盘疲劳可靠性分析方法

为了更精确地进行航空发动机轮盘的疲劳可靠性分析,考虑缺口区域应力应变分布对疲劳寿命的影响,通过有限元模拟试验确定材料场径,采用应力应变场强法对轮盘进行确定性疲劳寿命分析。考虑场强因子及各参数的随机性,利用分布式协同响应面建立疲劳可靠性分析模型,并建立基于应力应变场强法的轮盘疲劳可靠性分析流程。结果显示:99.90%可靠度下的轮盘疲劳寿命为9595循环,相比确定性安全寿命6557循环,轮盘具有一定的寿命裕度。而应力应变场强法与传统方法理论分析结果相比,传统方法分析结果偏小,趋于保守。验证了基于应力应变场强法进行结构疲劳可靠性分析的合理性。     

New Neural Network Response Surface Methods for Reliability Analysis

This article presents two new kinds of artificial neural network (ANN) response surface methods (RSMs): the ANN RSM based on early stopping technique (ANNRSM-1), and the ANN RSM based on regularization theory (ANNRSM-2). The following improvements are made to the conventional ANN RSM (ANNRSM-0): 1) by monitoring the validation error during the training process, ANNRSM-1 determines the early stopping point and the training stopping point, and the weight vector at the early stopping point, which corresponds to the ANN model with the optimal generalization, is finally returned as the training result; 2) according to the regularization theory, ANNRSM-2 modifies the conventional training performance function by adding to it the sum of squares of the network weights, so the network weights are forced to have smaller values while the training error decreases. Tests show that the performance of ANN RSM becomes much better due to the above-mentioned improvements: first, ANNRSM-1 and ANNRSM-2 approximate to the limit state function (LSF) more accurately than ANNRSM-0; second, the estimated failure probabilities given by ANNRSM-1 and ANNRSM-2 have smaller errors than that obtained by ANNRSM-0; third, compared with ANNRSM-0, ANNRSM-1 and ANNRSM-2 require much fewer data samples to achieve stable failure probability results.     

基于神经网络响应面的机翼气动稳健性优化设计

针对不确定性因素引起飞机性能波动的现象,探讨了机翼气动优化设计过程的稳健性问题;建立了面向速度和扭转角两个不确定性因素的气动性能稳健性约束模型;在利用MATLAB构造基于均匀设计法的BP(Back Propagation)神经网络响应面基础上,应用遗传算法对机翼分别进行考虑稳健性约束和不考虑稳健性约束的气动优化设计,得到两种不同的优化方案。计算结果表明:两种优化方案的最大升阻比都比初始方案的大;在巡航马赫数下,与不考虑稳健性约束的优化方案相比,考虑稳健性约束的优化方案的最大升阻比小0.027 9,但在马赫数、扭转角对应范围内其最大升阻比的变化量分别小0.034 0和0.001 6,其他气动性能参数也更加稳定,波动更小,气动性能具有更好的稳健性,从而证明本文方法进行机翼气动稳健性优化设计是可行、有效的。     

基于脉冲暂态混沌神经网络的可靠度分析方法

工程中计算结构可靠度系数β可以看做一个优化问题。考虑极限状态函数的非线性程度很高且存在非凸失效域时,传统的求解非线性优化方法,如序列二次规划（SQP）法、罚函数法和梯度投影法等都有其使用范围和局限性,无法解决局部极小解问题。如何避免局部极小解问题并且兼顾计算精度和效率目前仍很难处理。提出一种新的可靠度计算方法：将求解转化为带有约束条件的非线性规划问题,利用罚函数法转化成无约束条件的非线性规划问题,引入脉冲暂态混沌神经网络（PTCNN）模型快速有效地进行全局寻优,从而解决具有局部极小解的约束非线性规划问题。最后采用不同类型的非线性极限状态函数算例进行算法验证,验证该方法在处理高维、高非线性、不可微、非凸失效域问题时具有可行性、高效性。     

结构可靠性分析中考虑高次项修正的组合响应面法

响应面法被广泛地应用于大型复杂结构隐式极限状态方程的可靠性分析,然而至今响应面法的精度仍是未完全得以解决的问题。分析并指出了影响响应面法精度的主要因素,针对这些影响响应面法精度的主要因素,提出了考虑高次项修正的组合响应面法,该方法在真实极限状态方程对结构失效概率贡献较大的区域以一组主次响应面来近似,并对每一个响应面采用高次项予以修正,从而使得响应法的精度得以大幅提高,算例结果证明了所提方法的可行性与精度。     

基于人工神经网络的涡轮盘蠕变可靠性分析方法

用ADINA程序计算的涡轮盘盘缘蠕变位移量的有限个结果对人工神经网络进行训练。利用Monte-Carlo法对基本随机变量进行随机抽样,并基于随机有限元方法思想用人工神经网络代替有限元程序计算涡轮盘盘缘蠕变位移量,进而分析涡轮盘蠕变可靠性。      

基于神经网络的机械系统可靠性评价模型

机械系统相关失效的存在,严重地削弱了冗余结构的安全作用。从系统层的应力强度—干涉模型出发,通过Monte-Carlo仿真不同冗余系统的各阶失效概率,获得失效数据。利用BP神经网络算法的函数逼近功能、非线性映射功能和容错能力对系统相关失效概率模型进行离散化处理,建立系统失效概率与零件失效数据之间的非线性关系,进而构建基于神经网络的机械系统可靠性评价的参数化模型。利用该模型可以预测系统中的任意阶相关失效概率。实例给出其应用方法并与实验结果进行对比,表明该方法准确可靠。     

基于概率神经网络的相似度排序方法

为了研究相似度排序问题,对概率神经网络的结构进行了分析,对其输出进行了改进,使之输出后验概率,进而进行相似度排序。结合电火工品发火性能的预测问题,对方法进行了验证,结果表明：基于概率神经网络的相似度排序方法与实际结果相符,方法是可行的。     

基于神经网络与蒙特卡洛方法的疲劳寿命可靠性分析

通过加速腐蚀试验以及疲劳试验数据,对腐蚀损伤表征因子(腐蚀坑最大宽度、腐蚀坑最大深度、点蚀率)进行统计分析,应用神经网络和蒙特卡洛法对6A02铝合金试验件的疲劳寿命进行可靠性分析,分析结果与实验结果的相对误差在工程上可以接受。