线性化行为模型的迭代统计公差分析（英文）

发布时间：2018-05-18 01:26

  本文选题：公差分析 + 失败率　； 参考：《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》2015年05期

【摘要】：目的:分析由制造过程产生的变化对机构行为造成的影响。主要分析线性化方法对失败率估计的影响,从而平衡模型线性化造成的误差、计算时间和结果准确性。创新点:简化优化步骤,将机构行为线性化为几个部分,取代整体蒙特卡洛法,并采用一种迭代算法得到更加精确的结果。方法:1.采用带有非线性约束条件的几何线性化方法和基于失败率置信区间的算法(图3、4和5);2.以一个器件连接器为例,验证该算法在估计装配失败率上的作用。结论:1.线性化方法不影响蒙特卡洛仿真时间;2.线性化次数对计算时间和失败率估计准确率有很大影响(表1);3.线性化迭代统计方法相对于蒙特卡洛法在计算时间、计算精度和计算效率上有很大的优越性。
[Abstract]:Objective: to analyze the effect of manufacturing process on mechanism behavior. The effect of linearization on failure rate estimation is analyzed to balance the error, calculation time and accuracy of the model linearization. Innovation: simplify the optimization steps, linearize the mechanism behavior into several parts, replace the global Monte Carlo method, and use an iterative algorithm to obtain more accurate results. Method 1: 1. A geometric linearization method with nonlinear constraints and an algorithm based on the confidence interval of failure rate are used (Figs. 3 / 4 and 5 / 2). Taking a device connector as an example, the function of the algorithm in estimating assembly failure rate is verified. Conclusion 1. The linearization method does not affect the time of Monte Carlo simulation. Linearization times have a great influence on the estimation accuracy of computational time and failure rate (Table 1 / 3). The linearized iterative statistical method is superior to the Monte Carlo method in computing time, accuracy and efficiency.
【作者单位】： Laboratoire
【基金】：Project supported by the French National Research Agency(No.ANR-11-MONU-013)
【分类号】：TG801

【共引文献】

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本文编号：1903775