发表于2024-11-22
参数不确定性评估与可靠性设计方法 pdf epub mobi txt 电子书 下载
现代机械结构组成复杂,工作环境严酷,精度要求高,寿命要求长,而设计分析和服役过程中存在设计参数和外部干扰等诸多不确定性因素,进而导致可靠性问题突出,如何充分利用多重不确定性信息开展机械系统高可靠性设计分析是目前面临的核心问题。本书是作者在国家自然基金和山东建筑大学博士基金的资助下,整合多年来在可靠性理论和不确定性分析理论方面的研究成果及工程应用成果完成的。书中详细阐述了参数不确定性设计方法的理论基础和优势,深化了灰色系统理论与信息公理理论、模糊理论与信息公理理论及模糊理论与可靠性理论相结合的参数不确定性评估技术;拓展了灵敏度设计理论、独立公理理论、灰色系统理论、多目标优化理论、稳健设计理论与可靠性理论相结合的参数不确定性设计方法。作者对提出的每种不确定性方法,均结合工程应用阐述了基本原理、实现过程,并与其他方法进行了对比分析研究。
本书可供高等院校、科研机构等从事机械设计理论和方法、机电产品评估研发工作的研究人员及相关领域的工程技术人员参考使用。
前言
第1章绪论
1��1参数不确定性理论综述
1��2公理设计评估技术
1��3贝叶斯网络可靠性评价技术
1��4可靠性稳健设计
1��4��1动力可靠性研究现状
1��4��2结构可靠性稳健设计进展
1��5本书的主要内容
1��6本章结论
参考文献
第2章基于灰色聚类和信息公理的设计方案评价方法
2��1引言
2��2灰色理论及信息公理概述
2��2��1灰色理论概述
2��2��2信息公理概述
2��3基于灰色聚类和信息公理的方案评价模型
2��3��1构建评价指标体系
2��3��2确定评价指标类型及范围
2��3��3信息量计算及最优方案确定
2��4工程案例及应用
2��4��1基于灰色聚类和信息公理的新型立体车库设计方案评价
2��4��2配套汽车搬运器设计方案优选
2��5本章小结
参考文献
第3章模糊参数信息公理设计方案评价方法
3��1引言
3��2信息公理
3��3模糊数学
3��4评价指标体系的建立
3��5评价指标隶属函数的确定
3��6模糊信息量的计算
3��7基于信息公理方案的模糊评价方法
3��8工程案例及应用
3��8��1夹持轮胎汽车搬运器的改进模糊评价方法
3��8��2高速曳引电梯提升系统设计方案优选
3��9本章小结
参考文献
目录····参数不确定性评估与可靠性设计方法第4章模糊支撑半径变量贝叶斯网络多态系统可靠性分析
4��1引言
4��2模糊支撑半径变量隶属函数的构造
4��3变量隶属函数多态BN故障分析
4��3��1多态故障BN
4��3��2叶节点故障概率
4��4工程案例及应用
4��4��1大型自动式液压载重车液压悬架系统故障模糊可能性分析
4��4��2数控机床主轴系统可靠性分析与仿真实验
4��5本章小结
参考文献
第5章融合故障动态性和模糊性的贝叶斯网络可靠性分析
5��1引言
5��2融合动态函数与模糊集合理论的BN根节点构建
5��3基于模糊动态根节点的多态系统叶节点故障可能性分析
5��4基于模糊动态根节点的多态系统重要度分析
5��5工程案例及应用
5��5��1载重车行走系统可靠性分析
5��5��2高速电梯柔性提升系统轿厢溜梯事故分析
5��6本章小结
参考文献
第6章区间三角模糊贝叶斯网络可靠性分析
6��1引言
6��2区间三角模糊多态BN的构建
6��2��1三角模糊BN节点的构建
6��2��2区间三角模糊BN节点的构建
6��3区间模糊多态BN的DAG
6��4区间模糊多态BN的CPT
6��5基于区间三角模糊BN的可靠性评估
6��5��1叶节点故障状态模糊可能性
6��5��2去模糊根节点后验概率
6��5��3根节点区间三角模糊重要度
6��6工程案例及应用
6��6��1塔机倾覆事故可靠性分析
6��6��2全数字化保护系统可靠性分析
6��7本章小结
参考文献
第7章随机参数动态系统共振可靠性灵敏度分析
7��1概述
7��1��1随机参数振动理论概述
7��1��2动力可靠性理论与可靠性灵敏度设计概述
7��2系统频率响应分析
7��2��1系统振动方程建立
7��2��2基于摄动法的系统振动的固有频率
7��3可靠性计算方法
7��3��1一次二阶矩法
7��3��2随机摄动技术
7��4随机参数共振可靠性灵敏度分析
7��4��1共振问题功能函数建立
7��4��2共振问题的可靠性灵敏度分析
7��5工程案例及应用
7��5��1同步带传送横向振动的共振可靠度分析
7��5��2随机参数高速电梯轿厢系统共振可靠性灵敏度分析
7��6本章结论
参考文献
第8章基于多目标非耦合优化策略的可靠性稳健优化设计
8��1引言
8��2基于随机摄动法的优化设计思想
8��3基于灵敏度附加项的可靠性稳健优化设计模型
8��3��1基于灵敏度附加项的可靠性稳健设计思想
8��3��2目标函数灵敏度附加项的产生
8��3��3约束函数灵敏度附加项的产生
8��3��4建立可靠性稳健优化设计模型
8��4基于独立公理的可靠性稳健优化设计模型实现方法
8��4��1独立公理
8��4��2基于独立公理的非耦合设计方法
8��4��3增广乘子求解法
8��4��4工程案例及应用
8��5基于灰色系统理论的可靠性稳健设计模型实现方法
8��5��1基于灰色系统理论的权系数评估法
8��5��2内燃机气门弹簧可靠性稳健优化设计
8��6本章结论
参考文献
随着现代科学技术的飞速发展,机械装备正向着大型化、复杂化发展,保证其安全、可靠地工作对于国民经济发展以及国家安全具有重要意义。然而,机械装备运行状况复杂、工作环境恶劣,使得其正常工作的可靠性与稳定性受到了严峻挑战,因而,适用于机械装备的安全评估技术与可靠性技术已成为相关领域研究的热点与重点。由于机械装备自身结构复杂、受外界干扰较多,使得在对其进行研究过程中不得不考虑诸多不确定性因素,这些不确定性因素既包含外部干扰的不确定性,又包含系统内参数的不确定性。同时,对机械装备方案进行安全评估中所考虑的不确定性因素与对系统、结构进行可靠性设计时所考虑的不确定性因素各不相同,所以在机械装备的设计中,需要综合考虑其中存在的多重不确定性因素。机械装备的安全评估与可靠性设计是一个极其复杂的问题,是一个包括数学、力学、物理学、材料学和机械工程等多学科交叉的研究领域。鉴于此,本书着重解决了不确定性参数下机械装备的安全评估技术与可靠性设计理论方法的关键问题。本书的研究工作得到了国家自然科学基金“抑制起重机载荷摆振最优时滞滤波理论研究”和山东建筑大学博士基金“随机参数高速曳引电梯提升系统振动耦合机理研究”资助。
本书采用理论分析、过程推导、实例验证相结合的方法,对机械装备中方案安全评估问题、系统可靠性问题以及结构可靠性稳健优化设计问题进行了研究,主要内容包括以下四个方面:
1)针对现有信息公理评价方法在如何获得更符合实际的信息量和信息公理应用范围扩展等方面存在的局限性,提出了一种基于模糊理论和信息公理的模糊信息公理方案优选方法,并利用灰色聚类把定性指标进行了白化处理,克服了公理设计不能评价定性指标的缺点,采用信息公理进行方案评价避免了一般评价法中权重对评价结果的影响。
2)建立了模糊多态贝叶斯网络模型,着重解决了系统可靠性分析过程中信息的模糊性、多态性和动态性问题,针对不同机械装备系统各自特点,提出了三种系统可靠性分析方法,并通过与当前较为成熟的其他方法相比较,验证了书中所提方法的有效性。
3)根据机械系统振动稳定性准则,考虑系统自身参数和激振载荷的不确定性及激振频率的变化,构建系统共振失效极限状态函数。基于摄动理论及灵敏度理论研究激振频率变化过程中机械装备系统的共振可靠性参数灵敏度,找出影响系统共振可靠性敏感性比较大的结构参数。
4)通过对目标函数和约束条件进行灵敏度分析,生成目标函数和约束函数的灵敏度附加项,提出了两种基于灵敏度附加目标函数的可靠性稳健优化设计模型。基于独立公理,使用正交试验和方差分析技术确定设计变量对各个设计目标的影响程度,将设计参数按无耦合或准耦合设计形式分组,把多目标优化问题单目标化,避免多个设计目标之间的反复权衡。同时,针对不同评价者对目标获取信息的局限性,基于灰色系统理论把评价者对目标的评估分配在一定范围内,给出了计算各目标函数权重系数的专家评估方法。
目录····参数不确定性评估与可靠性设计方法研究内容是在查询、总结现有相关领域研究成果的基础上进行的,对当前相关领域研究中所存在的问题进行了探索与尝试,然而,由于所研究的内容涉及多学科交叉,且当前物理实验数据较少,因此,相关理论成果还有待于进一步实验验证。作者希望能够通过本书为研究机械装备安全评估技术与可靠性分析技术的相关学者,提供一种可以借鉴的思维方式。本书从工程实用角度出发,系统地阐述了不确定性参数下机械装备的安全评估技术与可靠性设计理论及相关作者最新的研究成果,是主要作者张瑞军教授近10年来在机械产品可靠性设计分析领域中科研成果的总结,同时也包含了张教授指导的硕士研究生邱继伟、张路路、司鑫鑫等所做的相关研究工作。
全书共分为8章,其中第1、2、4、7章由张瑞军撰写,第3、8章由邱继伟撰写,第5、6章由张路路撰写,全书由张瑞军统稿,北京航空航天大学博士邱继伟为本书提供了部分素材,并对部分内容做了校核,研究生王琛为本书做了大量的图形绘制、整理工作。此外,感谢山东建筑大学机电工程学院相关领导、同事的支持与鼓励。本书在撰写过程中借鉴了大量国内外参考文献,参考了相关领域学者的研究内容,在此对各位作者、学者表示感谢。
尽管作者慎之又慎,但限于作者能力与水平,书中难免存在不当之处,恳请读者批评指正。
作者2016年2月
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