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一种基于力学仿真和神经网络方法的机械产品可靠性分析方法 

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申请/专利权人:北京航空航天大学

摘要:本发明涉及一种基于力学仿真和神经网络方法的机械产品可靠性分析方法,步骤包括:通过剖析结构与功能组成及运行原理,构建系统可靠性模型;开展失效模式与机理分析,确定失效机理模型;构建参数的随机性模型,通过仿真试验设计,开展力学仿真分析,获得关键物理表征数据;基于仿真数据训练并构建力学仿真的神经网络模型,并再次进行大规模抽样,计算获得各种情况下的力学仿真结果;结合失效机理模型、系统可靠性模型开展可靠性分析,获得机械产品寿命、可靠度等指标。该方法融合高精度力学仿真和机器学习的优势,能够实现科学、准确、高效的机械产品可靠性分析。

主权项:1.一种基于力学仿真和神经网络方法的机械产品可靠性分析方法,其特征在于:包含以下步骤:步骤1:剖析燃油增压泵机械产品结构与功能组成及运行原理,并按系统、子系统、零部件层级将产品进行系统分解;子系统层级包括传动机构、壳体结构;零部件包括花键轴、诱导轮、叶轮、传动轴、涡壳、泵盖;基于系统分解结果,根据功能和运行原理,可知燃油增压泵中各子系统及其零部件为串联结构,利用可靠性框图方法构建机械产品系统串联的可靠性模型;步骤2:开展燃油增压泵机械产品零部件的失效模式与机理分析,包括磨损、断裂、疲劳、变形;确定要分析的关键失效模式与机理模型,以花键轴断裂的关键失效模式确定其失效机理模型为Paris模型,如下所示:应力强度因子与裂纹扩展速率关系式: 其中为裂纹扩展速度;C为裂纹扩展系数;m为裂纹扩展参数;经推导得出花键轴裂纹扩展寿命模型如下: 其中α0、αc分别为花键轴初始裂纹长度、临界裂纹尺寸,以m为单位;Δσ为工况环境下花键应力范围,为Mpa为单位,由有限元力学仿真得到;C1为裂纹扩展参数且其中α是应力强度因子系数;步骤3:分析机械产品材料、几何、工况载荷数据及分散性,利用分布拟合形式构建其参数的随机性模型;步骤4:基于材料、几何、载荷参数随机性模型开展仿真试验设计;步骤5:基于仿真试验设计方案,开展力学仿真分析,获得关键物理表征量,包括基于几何参数的三维CAD建模、材料参数设置、网格划分、载荷与边界条件设置、基于有限元或有限体积的力学仿真分析、关键物理表征量计算与分析;其中关键物理表征量为机械产品及其零部件关键位置的与失效相关的力学物理表征;步骤6:基于力学仿真分析获得的结果,以材料、几何、载荷参数为输入,关键物理表征量仿真结果为输出,训练并构建神经网络模型;步骤7:开展力学仿真分析神经网络模型准确度验证,若不满足精度要求,则返回步骤4修改设计力学仿真试验方案,根据神经网络训练的精度情况,增加或删除试验点;步骤8:利用抽样方法进行随机抽样,获得大规模抽样样本,调用步骤6中构建的神经网络模型,计算获得相应的力学仿真分析结果;步骤9:将步骤8获得的力学仿真分析结果输入失效机理模型计算获得花键轴的多组寿命值,拟合花键轴的寿命分布,结合失效阈值计算花键轴可靠性指标;步骤10:根据以上步骤获得燃油增压泵其他零部件的寿命、可靠度可靠性指标,再根据步骤1构建的系统串联可靠性模型,利用当量指数分布方法逐层计算燃油增压泵各子系统寿命,最终获得燃油增压泵寿命。

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