[发明专利]一种机电类产品可靠性的度量方法

权利要求书

1.一种机电类产品的可靠性的度量方法，其特征在于是基于云理论的机电类产品可靠性度量方法，其步骤如下：

步骤一，机电类产品的应力数据和强度数据的获取

通过实验现场数据采集、参照相关标准或者同型号历史数据、参考相关专家经验或由厂家提供的产品的出厂值来获得待测机电类产品的应力数据和强度数据；

步骤二，机电类产品的应力数据和强度数据的处理

将步骤一获取的机电类产品的应力数据和强度数据输入单片机作如下处理；

(2.1)对获取的机电类产品的应力数据的处理

当输入的机电类产品的应力数据数为1～99个时，将其视为模糊应力数据，记为并构造一个应力分布的模糊隶属函数当输入的机电类产品的应力数据≥100时，将其视为随机应力数据，记为s，并构造一个应力分布的随机概率密度分布函数f(s)，

(2.2)对获取的机电类产品的强度数据的处理

机电类产品的强度数据是指机电类产品的生产厂家提供的出厂值，是一个确定的数值或者一个数值区间，根据实际需要将其定为随机强度数据或是模糊强度数据均可，当定为模糊强度数据，记为并构造一个强度分布的模糊隶属函数为当定为随机强度数据时，记为r，并构造一个强度分布的随机概率密度函数为g(r)；

步骤三，建立一个可靠度的可信性曲线，进行机电类产品的可靠性度量

在步骤二建立的应力分布函数和强度分布函数的基础上，在单片机上进行可靠性度量分析，方法是建立一个k为X轴，以H(k)为Y轴的可靠度的可信性曲线，该曲线函数为：

H(k)=∫0k[1-h(y)]dy/∫0R[1-h(y)]dy0≤k<R1k=R∫k1h(y)dy/∫R1h(y)dyR≤k<1]]>

上式中，k表示可靠度值，是一个变量k∈[0，1]，H(k)表示取不同k可靠度值时对应的可信度值，H(k)是一个关于k的曲线函数，y为所获取的机电类产品的应力数据为任意值时，所获取的该机电类产品的强度数据大于该所获取的机电类产品的应力数据的安全程度，h(y)为可靠度的可能性分布函数。

上式中，h(y)的求取过程为：

(3.1)当应力数据和强度数据均为随机概率密度分布函数时，

h(y)=∫aλf(y-1)dy-1,]]>y=∫λdg(r)dr]]>

(3.2)当应力数据和强度数据均为模糊隶属度分布函数时，

h(y)=∫aλfs~(y-1)dy-1/∫abfr~(y)dy-1,]]>y=∫λdgr~(x)dx/∫cdgr~(x)dx]]>

(3.3)当应力数据为随机概率密度分布函数，强度数据为模糊隶属度分布函数时，

h(y)=∫aλf(y-1)dy-1,]]>y=∫λdgr~(x)dx/∫cdgr~(x)dx]]>

(3.4)当应力数据为模糊隶属度分布函数，强度数据为随机概率密度分布函数时，

h(y)=∫aλfs~(y-1)dy-1/∫abfr~(y)dy-1,]]>y=∫λdg(r)dr]]>

上述式子中，a，b表示定义域内应力数据的最小值和最大值，c，d表示定义域内强度数据的最小值和最大值，

在上述建立一个可靠度的可信性曲线的基础上，求取机电类产品的可靠性的可靠度值R：

R=∫01h(y)dy]]>

R是通过对曲线h(y)和X坐标轴所围成的面积积分所得的，为最值得信任的可靠度值，也就是常规的可靠度值；

步骤四，机电类产品的可靠度的可信性分布的云化

借助于云理论的思想，将信息的不完全可信性体现在云的厚度上，对步骤三建立的可靠度的可信性曲线H(k)进行云化，建立一个可靠度的可信性云分布H_i(k)，具体步骤为：

(4.1)输入可信性曲线H(k)的坐标数据，对左右分布曲线分别进行拟合；

(4.2)求取各云化参数，将对信息的不完全可信性体现在云的厚度上；

(4.3)生成相应的随机数；

(4.4)生成云滴；

步骤五，显示输出结果

将步骤三和步骤四中得到的机电类产品的可靠性的可靠度值R和可靠度的可信性云分布H_i(k)在显示器中显示出来。

2.按照权利要求1所述一种机电类产品的可靠性的度量方法，其特征在于：所述的机电类产品是铝电解电容、机械轴承、汽车零件或三极管。