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[發明專利]基于潛在失效模式的汽車起重機臂架結構風險評估方法在審

專利信息
申請號: 201810813120.1 申請日: 2018-07-23
公開(公告)號: CN109033615A 公開(公告)日: 2018-12-18
發明(設計)人: 董青;辛運勝;戚其松;徐格寧 申請(專利權)人: 太原科技大學
主分類號: G06F17/50 分類號: G06F17/50
代理公司: 太原華弈知識產權代理事務所 14108 代理人: 王哲
地址: 030024 山*** 國省代碼: 山西;14
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 臂架 汽車起重機 潛在失效 風險評估 失效模式 在役 預測 風險評估指標 計算評估指標 安全性評估 結構安全性 模糊數據庫 工程問題 破壞試驗 使用壽命 發生率 風險度 快速性 實腹式 下臂架 有效地 權重 修正 維修 維護
【說明書】:

發明涉及一種基于潛在失效模式的汽車起重機臂架結構風險評估方法,適用于在役汽車起重機實腹式臂架結構失效模式預測及其安全性評估,是通過如下步驟實現的:(1)搭建失效模式模糊數據庫;(2)潛在失效模式的預測與修正;(3)風險評估指標集的建立;(4)計算評估指標權重;(5)確定在役汽車起重機臂架結構的風險度。本發明解決了破壞試驗周期長、費用高導致臂架結構安全性難以確定的工程問題,以及如何有效地預測汽車起重機臂架結構的失效模式,變被動維修為主動維護,大幅度降低故障的發生率,延長其使用壽命,提高潛在失效模式下臂架結構風險評估的快速性與準確性的技術問題。

技術領域

本發明屬于起重機工程技術領域,涉及一種起重機臂架結構的風險評估方法,特別是涉及一種基于潛在失效模式的汽車起重機臂架結構風險評估方法。

背景技術

臂架結構系統作為汽車起重機的主要承載結構件,長期使用過程中,由于機械載荷、環境條件、腐蝕因素以及運輸、裝配過程中磕碰現象的影響,加上違規操作、設計缺陷、制造缺陷以及維護保養體系的相對落后,導致臂架結構存在嚴重缺陷,各種失效模式、故障形式層出不窮,機毀人亡類事故時有發生,給安全作業帶來了很大的隱患,嚴重影響了建設項目的進度、效益以及人民財產安全。目前,起重機械行業的主要維修模式有兩種:“救火式維修”和“周期性維護”。前者是被動式維修,以“故障”為代價,維護周期長,小故障引起的設備癱瘓時有發生;后者是主動式維護,通過周期性地頻繁停機進行維護,一定程度上減少了突發故障的發生,但過頻繁的維護會大大增加客戶的維修成本。因此,如何有效地預測汽車起重機臂架結構的潛在失效模式,變被動維修為主動有針對性的維護,在大幅度降低故障的發生率的同時有效降低客戶周期性維護的維修成本,延長其使用壽命,提高耦合失效模式下臂架結構風險評估的快速性與準確性,已成為目前亟待解決問題。

發明內容

為了解決現有技術中“救火式維修”和“周期性維護”中存在的不足,本發明公開了一種基于潛在失效模式的汽車起重機臂架結構風險評估方法,通過失效模式模糊數據庫,結合實例推理技術,預測待評估起重機臂架結構的潛在失效模式,利用汽車起重機臂架結構參數化有限元模型和仿真計算平臺,修正潛在失效模式,檢測與之對應危險截面及危險點(即檢測點),得到現階段各危險點的檢測結果,利用改進DEMATEL法,結合模糊綜合評價理論,量化待評估汽車起重機臂架結構的失效風險。該方法充分考慮了風險評估依賴專家經驗與知識的不確定性與模糊性,提了高耦合失效模式下臂架結構風險評估的快速性與準確性。

本發明的技術方案是這樣實現的:

本發明公開了一種基于潛在失效模式的汽車起重機臂架結構風險評估方法,其包括如下步驟:

(1)搭建失效模式模糊數據庫

建立失效模式模糊數據庫時,依據盡量精簡,建庫不宜過多的原則,根據汽車起重機“下線→使用→定檢→失效”流程,建立汽車起重機臂架結構失效模式模糊數據庫,至少包括原始特征參數子數據庫、典型使用工況子數據庫和失效模式子數據庫三個子數據庫,各子數據庫通過對起重機機型標識和檢測序號標識進行匹配,并將相同機型標識與檢測序號標識的汽車起重機原始特征參數、典型使用工況和失效模式組成一個工程實例;

(2)潛在失效模式的預測與修正

在步驟(1)的基礎上,建立同一機型、不同典型使用工況下汽車起重機臂架結構失效模式實例庫;待評估的在役汽車起重機臂架結構則通過收集典型使用工況,并將其作為目標實例,運用改進實例推理技術,確定與典型使用工況的評價指標對應的目標實例與實例庫中源實例之間的相似度;當典型使用工況的各評價指標均存在對應的最佳相似實例時,組成最佳相似實例集,輸出最佳相似實例集中各元素的失效模式,并作為潛在失效模式;當典型使用工況的各評價指標沒有或部分沒有存在對應的最佳相似實例時,根據專家知識對失效模式進行預估,在此基礎上,通過汽車起重機臂架結構參數化有限元模型和仿真計算平臺,對失效模式的結果進行修正,并將預測修正后的結果作為新案例保存到失效模式模糊數據庫中;

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