基于bayes理论的减速器小子样可靠性评估方法研究

发布时间：2017-08-30 07:32

  本文关键词：基于bayes理论的减速器小子样可靠性评估方法研究

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【摘要】：齿轮传动是机械中最常用的传动形式,减速器则是实现这种传动的机械装置,广泛应用于机械、电子、航空、航天等领域。减速器的性能好坏直接影响到系统工作的准确性、平稳性和可靠性,因此多级齿轮减速器的可靠性的研究和评估对于工程实践具有重要意义,关于多级减速器的可靠性设计也越来越具有实用价值。本文以某型号舰船炮塔回转机构三级直齿圆柱齿轮传动系统为研究对象,在基于有限元技术对传动系统的模态特性和齿轮接触动力学分析的基础之上获得先验信息,结合减速器小样本的现场试验数据,运用Bayes理论对两部分数据进行融合计算,得出后验信息,对减速器的可靠性进行评估。主要研究工作如下：(1)对虚拟仿真实验获取的先验信息进行折算。本课题中通过虚拟仿真试验获取的先验信息为应力分布信息,当需要和小样本定数截尾的失效寿命数据进行Bayes融合时,需要先将仿真实验获得的应力分布转化为寿命分布,这是为后面的Bayes方法可靠性评估做准备工作。(2)运用应力强度干涉模型求取验前可靠度。当使用可靠度本身作为验前信息进行Bayes可靠性评估时,需要先对验前的可靠度进行求解,通过虚拟仿真实验获得的是应力分布的信息,所以需要展开对结构单元强度分布的计算,进而运用应力强度干涉模型对验前可靠度进行求解。(3)运用Bayes方法将验前信息和小样本的真实试验的失效寿命数据进行融合,由于条件的限制,在小样本试验没有真正开展的情况下,为了研究的完整性和合理性,对小样本试验数据变化范围内的可能数量级的数据分别进行估计和取值,并依次结合虚拟仿真数据进行可靠性评估。
【关键词】：齿轮减速器 Bayes方法 小子样试验 可靠性评估
【学位授予单位】：东北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2014
【分类号】：TH132.46
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 绪论11-15
• 1.1 课题来源11
• 1.2 课题研究的目的和意义11-12
• 1.3 国内外研究现状12-14
• 1.3.1 国外研究现状12-13
• 1.3.2 国内研究现状13-14
• 1.4 论文的主要工作及内容14-15
• 第2章 Bayes理论及小子样可靠性评估方法15-19
• 2.1 Bayes基本理论15-16
• 2.2 小子样可靠性研究方法16-17
• 2.3 基于Bayes理论的小子样可靠性评估17-19
• 2.3.1 Bayes方法在小子样可靠性评估中的优势17
• 2.3.2 Bayes方法在小子样可靠性评估中的一般步骤17-19
• 第3章 Bayes可靠性评估先验分布的确定19-31
• 3.1 验前信息的获取方式19-20
• 3.2 验前信息的检验20-25
• 3.2.1 分布类型检验20-23
• 3.2.2 相容性检验23-25
• 3.3 无信息先验分布的确定25-30
• 3.3.1 贝叶斯假设25
• 3.3.2 位置参数的无信息先验25-26
• 3.3.3 尺度参数的无信息先验分布26-27
• 3.3.4 用Fisher信息阵确定无信息先验27-28
• 3.3.5 共轭分布法28-29
• 3.3.6 最大熵原则29-30
• 3.4 本章小结30-31
• 第4章 Bayes可靠性评估先验信息的预处理31-43
• 4.1 减速器传动系统虚拟可靠性试验技术方法31-33
• 4.1.1 Pro/E减速器参数化建模31-32
• 4.1.2 ANSYS/LS-DYNA动力学仿真及最大应力的提取32-33
• 4.2 减速器传动系统强度分布的确定33-39
• 4.2.1 一般零件的疲劳强度33-37
• 4.2.2 有限寿命下齿轮疲劳强度的确定37-39
• 4.3 应力分布转化成寿命分布39-42
• 4.3.1 近似P-S-N曲线的绘制39-40
• 4.3.2 利用P-S-N曲线将应力分布转化为寿命分布40-42
• 4.4 本章小结42-43
• 第5章 Bayes可靠性评估方法在齿轮减速器中的应用43-65
• 5.1 以寿命分布作为验前信息的可靠度求解43-56
• 5.1.1 验前分布的估计43-47
• 5.1.2 验前分布的检验47-48
• 5.1.3 验前信息的相容性检验48-50
• 5.1.4 验后可靠度的求解及评估50-54
• 5.1.5 小子样试验数据的拓展及可靠度对比54-56
• 5.2 以可靠度作为验前信息的求解方法56-64
• 5.2.1 应力-强度模型求验前可靠度57-60
• 5.2.2 运用可靠度作为验前信息求解的思想60-63
• 5.2.3 计算结果及可靠性评估63-64
• 5.3 本章小结64-65
• 第6章 结论与展望65-67
• 6.1 结论65
• 6.2 展望65-67
• 参考文献67-71
• 致谢71

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本文编号：758022