[发明专利]多失效模式复杂机构可靠性及全局灵敏度分析方法在审
申请号: | 201810150799.0 | 申请日: | 2018-02-13 |
公开(公告)号: | CN108491284A | 公开(公告)日: | 2018-09-04 |
发明(设计)人: | 魏鹏飞;岳珠峰;刘付超 | 申请(专利权)人: | 西北工业大学 |
主分类号: | G06F11/00 | 分类号: | G06F11/00;G06F17/50 |
代理公司: | 北京律智知识产权代理有限公司 11438 | 代理人: | 阚梓瑄 |
地址: | 710072 *** | 国省代码: | 陕西;61 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 样本点 变异系数 样本矩阵 灵敏度分析 矩阵 复杂机构 模型计算 失效概率 失效模式 训练样本 预设 全局 安全性问题 系统可靠性 机构系统 计算训练 经济损失 输入变量 输油管道 输油管路 稳健性 构建 输出 响应 分析 | ||
本公开是关于一种多失效模式复杂机构可靠性及全局灵敏度分析方法,属于系统可靠性以及稳健性分析技术领域,该方法包括:计算训练样本矩阵中各样本点的响应输出值;然后构建多元克里金模型;利用多元克里金模型计算初始样本矩阵中除去训练样本矩阵中的各样本点之外的样本点的U值;如果初始样本矩阵中除去训练样本矩阵中的各样本点之外的样本点的U值均大于预设U值,则利用多元克里金模型计算输油管道的失效概率以及该失效概率的变异系数;如果变异系数不大于预设变异系数,则利用所述初始样本矩阵计算输入变量的全局灵敏度分析指标以及指标变异系数。该方法减少了由于输油管路机构系统的风险较大引起的经济损失以及安全性问题。
技术领域
本公开涉及系统可靠性以及稳健性分析技术领域,具体而言,涉及一种多失效模式复杂机构可靠性及全局灵敏度分析方法。
背景技术
输油管道(也可以称为管线或者管路)是由油管及其附件所组成,并按照工艺流程的需要,配备相应的油泵机组,设计安装成一个完整的管道系统,用以完成油料接卸及输转任务。输油管道系统,即用于运送石油及石油产品的管道系统,主要由输油管线、输油站及其他辅助相关设备组成,是石油储运行业的主要设备之一,也是原油和石油产品最主要的输送设备,与同属于陆上运输方式的铁路和公路输油相比,管道输油具有运量大、密闭性好、成本低和安全系数高等特点。目前,我国原油输送管路已建成4万多公里,包括国内主要产油区的对外输油管路以及境外向国内输送原油的管路。输油管路的安全可靠运行对保障我国的能源安全以及经济发展具有重大的意义。
多失效模式可靠性分析方法是可以用来研究结构系统完成具体设定功能的能力的重要理论方法,近年来得到了迅速的发展。现有的多模式可靠性及全局灵敏度分析方法可以分为三类:第一种为边界法,可以包括二阶边界法、三阶边界法、边界法基础上的线性规划法以及改进线性规划法;第二种方法为抽样法,可以包括重要抽样法、子集模拟法、线抽样法以及方向抽样法,该方法实施过程简单,但往往计算代价过大;第三种方法为替代模型法,又叫响应面法,可以包括神经网络法、支持向量机法、多项混沌展开法以及克里金替代模型法;该方法主要通过替代模型来模拟失效面,进而计算机构的失效概率。
全局灵敏度分析是用于研究机械系统输入参数对输出响应影响程度的重要理论工具。Sobol和Iman等假设变量的方差能够充分描述模型输出的不确定性指标,首次提出了基于方差的全局灵敏度分析方法;Borgonovo提出矩独立全局灵敏度指标反映出基本变量的重要性差别;Cui研究了随机激励作用下基于方差、矩独立的全局灵敏度指标,并应用于牛头刨床轨迹灵敏度分析研究中;周长聪提出基于动力学响应参数的全局灵敏度指标,研究了处于随机激励下的结构系统随机不确定性输入参数对结构动力响应的影响。通过以上多模式可靠性及全局灵敏度分析方法的不断发展,多模式可靠性分析及全局灵敏度分析理论在多失效模式结构系统中的应用也得到极大的推广。
需要指出的是,目前多数学者对于多模式可靠性及全局灵敏度分析方法的研究尚处于理论研究阶段,在工程实际中,将所提出的理论方法应用于大型复杂工程的应用研究并不多,尤其对于输油管路机构系统的多失效模式可靠性及全局灵敏度分析的应用相对缺乏。
鉴于此,需要提供一种新的多失效模式复杂机构可靠性及全局灵敏度分析方法。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
发明内容
本公开的目的在于提供一种多失效模式复杂机构可靠性及全局灵敏度分析方法,进而至少在一定程度上克服由于相关技术的限制和缺陷而导致的由于现有技术中关于可靠性以及全局灵敏度分析方法缺乏而导致的输油管路机构系统的风险性较大的问题。
根据本公开的一个方面,提供一种多失效模式复杂机构可靠性及全局灵敏度分析方法,包括:
构建初始样本矩阵,根据所述初始样本矩阵得到训练样本矩阵,并计算所述训练样本矩阵中各样本点的响应输出值;
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