[發明專利]工程機械可靠性分析方法和裝置、計算機設備和存儲介質

在審

• 申請號: 202210703487.4
• 申請日: 2022-06-21
• 公開（公告）號: CN115169173A
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 高薇薇;郭宇;殷澤凱
• 申請（專利權）人: 江蘇徐工國重實驗室科技有限公司
• 主分類號: G06F30/23
• 分類號: G06F30/23;G06F30/27;G06F17/16;G06F17/18;G06N3/00;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/02;G06F111/08
• 代理公司: 中國貿促會專利商標事務所有限公司 11038
• 代理人: 王云飛

1.一種工程機械可靠性分析方法，包括：

基于分位點回歸，將工程機械的抽樣空間細化，獲取樣本設計矩陣；

構造近似響應面函數，對近似響應面函數的平滑因子進行優化；

判斷近似響應面函數的預測值的逼近程度是否滿足預定要求；

在逼近程度滿足要求的情況下，確定工程機械的可靠度指標和模糊失效概率。

2.根據權利要求1所述的工程機械可靠性分析方法，其中，所述基于分位點回歸，將工程機械的抽樣空間細化，獲取樣本設計矩陣包括：

構造響應面回歸函數；

利用熵等價轉換法將響應面回歸函數的模糊輸入變量轉化成隨機輸入變量；

進行抽樣空間細化，在抽樣空間內采用均勻設計得到樣本設計矩陣。

3.根據權利要求2所述的工程機械可靠性分析方法，其中，所述進行抽樣空間細化，在抽樣空間內采用均勻設計得到樣本設計矩陣包括：

設置初始迭代點；

構造細分抽樣空間；

在抽樣空間內進行基于變量數目和樣本組數的均勻設計，得到樣本設計矩陣。

4.根據權利要求1-3中任一項所述的工程機械可靠性分析方法，其中，所述構造近似響應面函數，對近似響應面函數的平滑因子進行優化包括：

由樣本設計矩陣，利用結構分析方法確定功能函數樣本點處的功能函數值；

對廣義回歸神經網絡模型的平滑因子進行優化。

5.根據權利要求1-3中任一項所述的工程機械可靠性分析方法，其中，所述在逼近程度滿足要求的情況下，確定工程機械的可靠度指標和模糊失效概率包括：

在逼近程度滿足要求的情況下，將模糊極限狀態轉換為隨機極限狀態；

確定驗算點和可靠度指標；

采用線性差值的方式確定下一次迭代的樣本中心點；

判斷前后兩次所得的可靠度指標的差值絕對值是否收斂；

在前后兩次所得的可靠度指標的差值絕對值收斂的情況下，根據后一次的可靠度指標確定模糊失效概率。

6.一種工程機械可靠性分析裝置，包括：

矩陣獲取模塊，被配置為基于分位點回歸，將工程機械的抽樣空間細化，獲取樣本設計矩陣；

平滑因子優化模塊，被配置為構造近似響應面函數，對近似響應面函數的平滑因子進行優化；

逼近程度判斷模塊，被配置為判斷近似響應面函數的預測值的逼近程度是否滿足預定要求；

失效概率確定模塊，被配置為在逼近程度滿足要求的情況下，確定工程機械的可靠度指標和模糊失效概率。

7.根據權利要求6所述的工程機械可靠性分析裝置，其中：

矩陣獲取模塊，被配置為構造響應面回歸函數；利用熵等價轉換法將響應面回歸函數的模糊輸入變量轉化成隨機輸入變量；進行抽樣空間細化，在抽樣空間內采用均勻設計得到樣本設計矩陣。

8.根據權利要求7所述的工程機械可靠性分析裝置，其中：

矩陣獲取模塊，被配置為在進行抽樣空間細化，在抽樣空間內采用均勻設計得到樣本設計矩陣的情況下，設置初始迭代點；構造細分抽樣空間；在抽樣空間內進行基于變量數目和樣本組數的均勻設計，得到樣本設計矩陣。

9.根據權利要求6-8中任一項所述的工程機械可靠性分析裝置，其中：

平滑因子優化模塊，被配置為由樣本設計矩陣，利用結構分析方法確定功能函數樣本點處的功能函數值；對廣義回歸神經網絡模型的平滑因子進行優化。

10.根據權利要求6-8中任一項所述的工程機械可靠性分析方法，其中：

失效概率確定模塊，被配置為在逼近程度滿足要求的情況下，將模糊極限狀態轉換為隨機極限狀態；確定驗算點和可靠度指標；采用線性差值的方式確定下一次迭代的樣本中心點；判斷前后兩次所得的可靠度指標的差值絕對值是否收斂；在前后兩次所得的可靠度指標的差值絕對值收斂的情況下，根據后一次的可靠度指標確定模糊失效概率。