本公开涉及一种工程机械可靠性分析方法和系统、计算机设备和存储介质。该工程机械可靠性分析方法包括：基于分位点回归，将工程机械的抽样空间细化，获取样本设计矩阵；构造近似响应面函数，对近似响应面函数的平滑因子进行优化；判断近似响应面函数的预测值的逼近程度是否满足预定要求；在逼近程度满足要求的情况下，确定工程机械的可靠度指标和模糊失效概率。本公开可以将响应面法应用到模糊可靠性分析中，并对响应面法进行改进优化，从而提高了在计算可靠性方面的效率。在计算可靠性方面的效率。在计算可靠性方面的效率。
【技术实现步骤摘要】
工程机械可靠性分析方法和装置、计算机设备和存储介质
[0001]本公开涉及可靠性分析领域，特别涉及一种工程机械可靠性分析方法和系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
[0002]在工程中，各种模糊现象是普遍存在的，如结构优劣、性能高低、效率高低等问题的表述无法用确定的数值来衡量的，属于模糊性概念；机械设计过程是一种综合决策的过程，需要考虑到许用应力、几何边界、设计要求等设计判据，有一些判据具有模糊性。人们也认识到模糊性因素会影响到结构的安全与可靠，因此进行可靠性分析时，要充分考虑到模糊性或随机不确定性等状态。随着科学技术的发展，常规可靠性已经有了相对成熟的理论，但是对于一些含有模糊因素的工程问题，常规可靠性理论不再适用。如基于概率论的随机可靠性分析不能考虑工程经验以及先验知识；在小样本条件下，由概率论与数理统计方法得到的参数统计值的置信度较低，即变量存在一定的模糊性；对于多数非脆性结构，其安全与失效之间也不存在绝对的界限，即极限状态存在模糊性。
技术实现思路
[0003]鉴于以上技术问题中的至少一项，本公开提供了一种工程机械可靠性分析方法和系统、计算机设备和存储介质。
[0004]根据本公开的一个方面，提供一种工程机械可靠性分析方法，包括：
[0005]基于分位点回归，将工程机械的抽样空间细化，获取样本设计矩阵；
[0006]构造近似响应面函数，对近似响应面函数的平滑因子进行优化；
[0007]判断近似响应面函数的预测值的逼近程度是否满足预定要求；
[0008]在逼近程度满足要求的情况下，确定工程机械的可靠度指标和模糊失效概率。
[0009]在本公开的一些实施例中，所述基于分位点回归，将工程机械的抽样空间细化，获取样本设计矩阵包括：
[0010]构造响应面回归函数；
[0011]利用熵等价转换法将响应面回归函数的模糊输入变量转化成随机输入变量；
[0012]进行抽样空间细化，在抽样空间内采用均匀设计得到样本设计矩阵。
[0013]在本公开的一些实施例中，所述进行抽样空间细化，在抽样空间内采用均匀设计得到样本设计矩阵包括：
[0014]设置初始迭代点；
[0015]构造细分抽样空间；
[0016]在抽样空间内进行基于变量数目和样本组数的均匀设计，得到样本设计矩阵。
[0017]在本公开的一些实施例中，所述构造近似响应面函数，对近似响应面函数的平滑因子进行优化包括：
[0018]由样本设计矩阵，利用结构分析方法确定功能函数样本点处的功能函数值；
[0019]对广义回归神经网络模型的平滑因子进行优化。
[0020]在本公开的一些实施例中，所述在逼近程度满足要求的情况下，确定工程机械的可靠度指标和模糊失效概率包括：
[0021]在逼近程度满足要求的情况下，将模糊极限状态转换为随机极限状态；
[0022]确定验算点和可靠度指标；
[0023]采用线性差值的方式确定下一次迭代的样本中心点；
[0024]判断前后两次所得的可靠度指标的差值绝对值是否收敛；
[0025]在前后两次所得的可靠度指标的差值绝对值收敛的情况下，根据后一次的可靠度指标确定模糊失效概率。
[0026]根据本公开的另一方面，提供一种工程机械可靠性分析装置，包括：
[0027]矩阵获取模块，被配置为基于分位点回归，将工程机械的抽样空间细化，获取样本设计矩阵；
[0028]平滑因子优化模块，被配置为构造近似响应面函数，对近似响应面函数的平滑因子进行优化；
[0029]逼近程度判断模块，被配置为判断近似响应面函数的预测值的逼近程度是否满足预定要求；
[0030]失效概率确定模块，被配置为在逼近程度满足要求的情况下，确定工程机械的可靠度指标和模糊失效概率。
[0031]在本公开的一些实施例中，矩阵获取模块，被配置为构造响应面回归函数；利用熵等价转换法将响应面回归函数的模糊输入变量转化成随机输入变量；进行抽样空间细化，在抽样空间内采用均匀设计得到样本设计矩阵。
[0032]在本公开的一些实施例中，矩阵获取模块，被配置为在进行抽样空间细化，在抽样空间内采用均匀设计得到样本设计矩阵的情况下，设置初始迭代点；构造细分抽样空间；在抽样空间内进行基于变量数目和样本组数的均匀设计，得到样本设计矩阵。
[0033]在本公开的一些实施例中，平滑因子优化模块，被配置为由样本设计矩阵，利用结构分析方法确定功能函数样本点处的功能函数值；对广义回归神经网络模型的平滑因子进行优化。
[0034]在本公开的一些实施例中，失效概率确定模块，被配置为在逼近程度满足要求的情况下，将模糊极限状态转换为随机极限状态；确定验算点和可靠度指标；采用线性差值的方式确定下一次迭代的样本中心点；判断前后两次所得的可靠度指标的差值绝对值是否收敛；在前后两次所得的可靠度指标的差值绝对值收敛的情况下，根据后一次的可靠度指标确定模糊失效概率。
[0035]根据本公开的另一方面，提供一种计算机设备，包括：
[0036]存储器，用于存储指令；
[0037]处理器，用于执行所述指令，使得所述计算机设备执行实现如上述任一实施例所述的工程机械可靠性分析方法的操作。
[0038]根据本公开的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其中，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述指令被处理器执行时实现如上述任一实施例所述的工程机械可靠性分析方法。
[0039]本公开可以将响应面法应用到模糊可靠性分析中，并对响应面法进行改进优化，从而提高了在计算可靠性方面的效率。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本公开的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0041]图1为本公开工程机械可靠性分析方法一些实施例的示意图。
[0042]图2为本公开工程机械可靠性分析方法另一些实施例的示意图。
[0043]图3为本公开GRNN一些实施例的结构示意图。
[0044]图4为本公开工程机械可靠性分析装置一些实施例的示意图。
[0045]图5为本公开计算机设备一些实施例的结构示意图。
具体实施方式
[0046]下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本公开及其应用或使用的任何限制。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。
[0047]除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种工程机械可靠性分析方法，包括：基于分位点回归，将工程机械的抽样空间细化，获取样本设计矩阵；构造近似响应面函数，对近似响应面函数的平滑因子进行优化；判断近似响应面函数的预测值的逼近程度是否满足预定要求；在逼近程度满足要求的情况下，确定工程机械的可靠度指标和模糊失效概率。2.根据权利要求1所述的工程机械可靠性分析方法，其中，所述基于分位点回归，将工程机械的抽样空间细化，获取样本设计矩阵包括：构造响应面回归函数；利用熵等价转换法将响应面回归函数的模糊输入变量转化成随机输入变量；进行抽样空间细化，在抽样空间内采用均匀设计得到样本设计矩阵。3.根据权利要求2所述的工程机械可靠性分析方法，其中，所述进行抽样空间细化，在抽样空间内采用均匀设计得到样本设计矩阵包括：设置初始迭代点；构造细分抽样空间；在抽样空间内进行基于变量数目和样本组数的均匀设计，得到样本设计矩阵。4.根据权利要求1
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3中任一项所述的工程机械可靠性分析方法，其中，所述构造近似响应面函数，对近似响应面函数的平滑因子进行优化包括：由样本设计矩阵，利用结构分析方法确定功能函数样本点处的功能函数值；对广义回归神经网络模型的平滑因子进行优化。5.根据权利要求1
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3中任一项所述的工程机械可靠性分析方法，其中，所述在逼近程度满足要求的情况下，确定工程机械的可靠度指标和模糊失效概率包括：在逼近程度满足要求的情况下，将模糊极限状态转换为随机极限状态；确定验算点和可靠度指标；采用线性差值的方式确定下一次迭代的样本中心点；判断前后两次所得的可靠度指标的差值绝对值是否收敛；在前后两次所得的可靠度指标的差值绝对值收敛的情况下，根据后一次的可靠度指标确定模糊失效概率。6.一种工程机械可靠性分析装置，包括：矩阵获取模块，被配置为基于分位点回归，将工程机械的抽样空间细化，获取样本设计矩阵；平滑因子优化模块，被配置为构造近似响应面函数，对近似响应面函数的平滑因子进行...
【专利技术属性】
技术研发人员：高薇薇，郭宇，殷泽凯，
申请(专利权)人：江苏徐工国重实验室科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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