基于模糊神经网络的某型直升机可靠度预测

为了实现某型直升机可靠度准确预测,建立了基于自适应模糊神经网络的可靠度预测模型。该模型以故障间隔时间为输入,以可靠度为输出,通过模糊神经网络自适应训练获得适合直升机可靠度预测的故障间隔时间隶属函数。对模型进行检验取得了较好的仿真结果,与应用RBF神经网络进行可靠度预测相比速度更快,同时预测精度提高了98.4%。     

典型系统的区间可靠性分析

在已知系统组成单元的区间可靠度或单元区间失效概率前提下,根据扩张原理,利用区间分析方法,分析了串联系统、并联系统、先串后并系统、先并后串系统、r/n(G)系统等典型系统的区间可靠性。基于区间数比较的可能度公式,提出了准一致性概念。分析了典型系统的区间可靠度特性与其点可靠度特性之间的准一致性。这一结果进一步完善了系统区间可靠性分析理论。     

条件均值对可靠性测度Bayes可信限的应用（Ⅱ）

本文讨论条件均值对正态-正态结构可靠性、幂律过程可靠性测度的Bayes可信限的应用。     

基于多值决策图的温储备系统可靠性建模方法

温储备系统是冷储备与热储备系统的推广,在实际中有广泛应用。针对不可修温储备系统的可靠性建模问题,已有基于多值决策图(MDD)的系统可靠性建模方法。该方法以系统中的单元故障为建模对象,分别构建故障级MDD与系统级MDD,进而获得系统可靠度的解析表达式。然而,该表达式中不同维度积分相互混杂,计算给定时刻的系统可靠度需要首先梳理系统可靠度的表达式,以利用数值方法求解其中的积分。为实现系统可靠度的程序化计算,在已有研究基础上提出将系统级MDD按故障数分解为一系列子决策图,通过对MDD中边的概率重新赋值获得每一子决策图的发生概率,得到系统可靠度的规范形式,形成一套完整的系统可靠度计算方法。      

加速寿命试验设计与评估软件ALT511及其应用（一）

为满足适合工程应用的加速寿命试验设计和评估需要,北京卫星环境工程研究所自研了加速寿命试验设计与评估软件ALT511。该软件由4个基本模块组成,其中“单应力一个应力水平”模块包括输入、加速因子计算、退化建模和可靠度评估4个选项卡。基于阿伦尼斯、逆幂律、广义艾琳、Norris-Landzberg以及线性5种加速模型和加速因子计算式,给出试验时间放大倍数和加速寿命试验时长的计算方法,对未失效试验件给出退化建模和伪寿命计算方法,阐述了换算成正常应力下的试验结果分布拟合方法、可靠度点估计值、可靠度下限值计算方法。最后以航天器轴承加速寿命试验为对象给出了软件应用案例。该软件融合了成熟的加速模型、试验方法、权威标准和专家经验,兼具通用性和行业特色。     

方舱式和厢式军械工程车系统可靠度和可用度对比分析

本文根据方舱式这国械工程车和厢式军械工程车的特点，分别建立了它们的可靠性模型，并以某型军械修理工程车为例，对两种装车体制的军械工程车的可靠度和可用度进行了计算和比较，从可靠度阐述了方舱装车体制的优越性。     

断裂韧性K_(1C)和断裂门槛值ΔK_(th)可靠性测定方法

采用定量方程随机化方法 ,建立了断裂p JR Δa曲线方程 ,断裂p JR Δa曲线与钝化线的交点即为试验测定具有可靠度p的J积分临界值 (J1C) p值 ,根据断裂力学测试原理 ,由试验测定 (J1C) p 值可转化出断裂韧性 (K1C) p 值 ;还建立了断裂门槛ΔKth值的可靠性测定方法 ,并对试验数据进行了统计分析处理 ,得到了一些具有重要应用价值的结果和数据 .研究发现 :断裂门槛值ΔKth服从正态分布     

货运列车车厢配载问题的可靠性模型及评估

铁路运输是现今一种非常重要物流运输方式，而由于货运列车在运输过程中产生震动或受到风力和地势等因素的影响，各车厢的配载平衡尤为重要。根据配载的原则．本文把车厢配载问题转化为线形（n，f，k）：F系统，并应用蒙特卡洛仿真方法求解该系统的可靠度．为货运列车车厢配载问题深入研究提供了新的思路。     

多种失效模式相关的机构运动可靠度计算方法

机构运动中必然存在多种相关失效模式,多为影响机构运动的各类随机变量函数.为了在机构运动可靠性分析中有效考虑多种相关失效模式的影响,建立了考虑多种失效模式相关条件下的机构运动可靠度计算模型,并实现了对多种失效模式相关条件下的机构运动可靠度计算模型的求解,为考虑多种相关失效模式下的机构运动可靠性分析提供了一种有效途径.以6408滚动轴承为例,进行100 000抽样计算,考虑失效模式相关条件下运动可靠度为95.998 9%.该方法精度较高,具有一定的理论意义和应用价值.     

机械系统可靠度指标的模糊决策

如何预测或确定机械系统的可靠度指标，目前尚无行之有效的方法。本文在模糊综合评判方法的基础上，提出了二级模糊决策模型；讨论了模型的建立、隶属函数和隶属度的确定方法，最后给出了应用实例。