[发明专利]一种运动机构的可靠性演化分析方法

摘要

一种运动机构的可靠性演化分析方法，将运动机构功能可靠性演化影响规律的产生不同影响的因素分为三类，同时基于影响因素与渐变损伤过程之间的耦合关系和耦合效应，在仿真过程中考虑多类型、多部位渐变损伤，以及失效事件的累积效应对产品可靠性演化规律的影响，所模拟的渐变损伤过程和样本失效过程与真实情况相一致，所得的分析结果更具有可信性。由于本发明采用数值仿真的手段进行可靠性演化分析，相对于传统的实物试验方法，具有方便灵活、分析周期短、成本低的优点，适用于大型、复杂、昂贵等难以投入大量样本进行可靠性试验的运动机构。

主权项

一种运动机构的可靠性演化分析方法，其特征在于，具体过程是：步骤1，建立运动机构失效模式的功能函数：采用FMECA、FTA、模式重要度分析方法获取运动机构的主失效模式，设该失效模式的影响因素包含：L个原始因素，U＝U₁,U₂,……,U_L；M个耗损性使用因素，V＝V₁,V₂,……,V_M；N个非耗损性使用因素，W＝W₁,W₂,……,W_N；则建立其参数化的功能函数，如式2所示；G(u,v,w)   (2)上式中，G为运动机构的功能函数；当功能函数G>0时，运动机构处于安全状态；当G≤0时，运动机构处于失效状态；当G≤0时，表示产品失效；当G＞0时，表示产品安全；步骤2，抽取原始因素U的样本：根据原始因素U的联合概率密度函数，采用Monte Carlo法抽取原始因素U的J组样本；设运动机构的设计可靠度为R_d，则仿真试验中需要的样本数量至少为：J＝100/(1‑R_d)；步骤3，建立运动机构的可靠性仿真样本：将步骤2得到的各组样本代入到运动机构功能函数中，即得到J个功能函数，如式4所示；$\left\{\begin{array}{c}{G}_1(u_1,v,w)\\ G_2(u_2,v,w)\\ ......\\ G_j(u_j,v,w)\\ ......\\ G_J(u_J,v,w)\end{array}\right.---\left(4\right)$上式中，u_j变量为已知量，v和w为未知量，即此时功能函数G(u_j,v,w)仅为v和w的函数；认为每个功能函数即为一个运动机构的样本，相当于可靠性试验中的一个试件，由此得到J个运动机构的仿真试验样本；此时的样本相当于运动机构处于刚刚被制造出来，还没有经过使用和耗损的状态；步骤4，对j赋值为1；步骤5，对t赋值为0；步骤6，抽取非耗损性使用因素W的一组样本：针对第j个样本，非耗损性使用因素W在第t个运动周期内的条件联合概率密度函数如式5所示；$f_{W|U_j}^{(j,t)}\left(w\right)---\left(5\right)$使用上述联合概率密度函数抽取W的一组样本，如式6所示；W_j,t＝w_j,t＝(w_j,t,1,w_j,t,1,…,w_j,t,N)   (6)步骤7，判断步骤3所建立的可靠性仿真样本中的第j个样本G_j是否失效：若t＝0，则将该样本中的耗损性使用因素V赋值为0，然后将非耗损性使用因素的抽样结果w_j,t和耗损性使用因素V的值代入到该样本的功能函数G_j中，并判断功能函数是否处于安全状态；若G_j>0，则令t＝t+1，然后返回到步骤6；若G_j≤0，则记录该样本的寿命：T_j＝0；然后判断j是否等于J，若j等于J，则已获得所有样本的寿命：(T₁,T₂,……,T_J)，继续执行下面的步骤12；若j不等于J，则结束该循环，令j＝j+1，返回到步骤5；若t≠0，则继续执行下面的步骤8；步骤8，计算耗损性使用因素V在第t个耗损周期内的耗损量：步骤9，计算第j个样本中耗损性使用因素在第t个耗损周期结束后的累积耗损量；步骤10，代入抽样结果w_j,t和耗损性使用因素的计算结果v_j,t：将非耗损性使用因素的抽样结果w_j,t和耗损性使用因素的计算结果v_j,t代入第j个样本的功能函数，如式9所示；G_j(u_j,v_j,t,w_j,t)   (9)步骤11，判断第j个可靠性仿真样本G_j是否处于安全状态：若G_j>0，即运动机构处于安全状态，则以当前时刻的耗损性使用因素的值v_j,t计算非耗损性使用因素w在下一时刻的分布参数：Θ_w,t+1＝g(v_t)，然后令t＝t+1，返回到步骤6；若G_j≤0，即运动机构处于失效状态，则认为运动机构样本寿命终止，记录此样本的寿命：T_j＝t；然后判断j是否等于J，若j等于J，则已获得所有样本的寿命：(T₁,T₂,…...,T_J)，继续执行下面的步骤12；若j不等于J，则结束该循环，令j＝j+1，返回到步骤5；步骤12，对运动机构进行可靠性演化分析：根据抽样和仿真计算结果，对运动机构进行可靠性演化分析；随着使用时间的增加，失效样本的数量也在不断增加：运动机构在t_i时刻的失效概率密度f(t_i)如式10所示；$f\left(t_i\right)=\{\begin{array}{cc}0& i=0\\ \frac{n\left(t_i\right)-n\left(t_{i-1}\right)}{J}& i=1,2...\end{array}---\left(10\right)$运动机构在t_i时刻的失效率λ(t_i)如式11所示；$\mathrm{\λ}\left(t_i\right)=\left\{\begin{array}{cc}0& i=0\\ \frac{n\left(t_i\right)-n\left(t_{i-1}\right)}{J-n\left(t_{i-1}\right)}& i=1,\mathrm{2...}\end{array}\right.---\left(11\right)$运动机构在t_i时刻的累积失效概率F(t_i)如式12所示；$F\left(t_i\right)=\frac{n\left(t_i\right)}{J},i=0,1,2...---\left(12\right)$上式中，n(t_i)为运动机构样本在t_i时刻的累积失效数量，J为样本总数；至此，完成了对运动机构的可靠性演化分析。