机械结构动态可靠性设计的智能计算方法

发布时间：2018-04-28 05:05

本文选题：计算机应用 + 极端学习机　；参考：《吉林大学学报(工学版)》2016年04期

【摘要】：针对多失效模式下机械部件动态可靠性设计问题,提出了一种Monte Carlo-时变极端学习机模型,利用该模型得到了随时间变化的载荷、强度、弹性模量、设计参数等与可靠度的显性函数表示。在此基础上建立了机械部件动态可靠性优化设计模型,并利用所提出的动态粒子群算法对模型进行求解。实验结果表明,该方法能提供整个服役期内满足可靠度要求的所有设计参数,为机械部件动态可靠性优化设计提供了一种行之有效的途径。
[Abstract]:In order to solve the problem of dynamic reliability design of mechanical components in multi-failure mode, a Monte Carlo-time-varying extreme learning machine model is proposed. The load, strength and elastic modulus of mechanical components vary with time by using this model. Explicit function representation of design parameters and reliability. On this basis, the dynamic reliability optimization design model of mechanical components is established, and the proposed dynamic particle swarm optimization algorithm is used to solve the model. The experimental results show that this method can provide all the design parameters that meet the reliability requirements throughout the service life, and provide an effective way for the dynamic reliability optimization design of mechanical components.
【作者单位】：长春师范大学计算机科学与技术学院;长春师范大学数学学院;东北大学机械工程与自动化学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51135003) 吉林省自然科学基金项目(201215149) 吉林省教育厅项目(吉教科合字[2014]第17号;吉教科合[2013]第243号)
【分类号】：TP18;TB114.3

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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