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认知不确定性下复杂系统的可靠性分析与评估

发布时间:2021-01-09 01:29
  随着现代工程系统结构复杂度的增加以及运行环境的复杂化,建立在大量样本数据基础上的传统可靠性分析与评估技术已不能满足现代工程系统需求。特别对于航空、航天、电力和核电站等具有严苛可靠度要求的复杂系统,一旦发生故障将造成重大的经济损失,产生严重的社会影响。由于实验条件的局限性、测量数据的随机性、结构模型的复杂性以及认知能力的差异性等,工程复杂系统可靠性研究需要考虑众多不确定性因素。随着对系统失效机理和潜在规律的逐渐认识,基于传统二态假设的系统可靠性分析方法,已经无法完整描述部件性能、系统性能以及系统可靠性之间的关系。同时,对于多部件冗余系统,由于外部环境影响、内部元件老化、工作人员误操作等因素造成系统中多个部件同时失效而引起的系统安全事故愈发频繁。事实上,相关失效已经成为系统失效的一个普遍特征。因此,利用传统可靠性理论对复杂系统进行可靠性建模分析和评估无法完整体现出复杂系统的特点,难以满足实际工程需要。为此,针对复杂系统可靠性分析与评估的需求,本文从部件状态分析、系统结构分析、系统可靠性分析及系统寿命评估等不同层面,对复杂系统在考虑多状态特性、认知不确定性、失效相关性以及动态特性下的可靠性分... 

【文章来源】:电子科技大学四川省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:154 页

【学位级别】:博士

【部分图文】:

认知不确定性下复杂系统的可靠性分析与评估


论文结构图

传输系统,流体,复合算子


2sk h h。当系统中类,i时,系统S 的通用生成函载荷失效[1,211],从而推导 1, , 1, ,1 11s sk kCs i i i z C U 情况下,整个系统的通用生式(2-22)复合算子 合理法对具有三个管道的流体传示(此系统来源于文献[1, 个状态的概率如表 2-3 所

电源网络,过电,电气系统,矿用挖掘机


维修和更换工作难度日益增大。同时,大型矿用挖掘机作为露天,其可靠度和安全性的要求也越来越高。电气系统是控制和协调任务的关键系统,由于挖掘机工作环境不稳定、极易过载及机械,使得其对电气系统具有更高的可靠性要求。.1 大型挖掘机整流回馈系统整流回馈系统中主变压器的二次侧电源直接与整流回馈柜相连,由两套容量相同的控制柜并联运行,其中一套为主装置(Analog),另外一套为从装置,并联后的直流输出母线作为公用直流母线器提供直流电源。电涌保护箱用于限制系统中因雷电引起的过电作产生的过电压。制动单元柜和制动电阻用于将电机快速制动过电能直接转化为热能,以免其反馈到电源网络中直接作用于变频分,从而保证变频器和电源网络的平稳运行。为了高效的对整流回馈系统进行可靠性分析,本节忽略了对系统的部件,从而实现了系统的简化。简化后的整流回馈系统如图 2-

【参考文献】:
期刊论文
[1]动态区间三角模糊多属性决策的TOPSIS扩展方法[J]. 张市芳.  数学的实践与认识. 2013(18)
[2]基于证据理论的航天产品的非参数可靠性评估方法[J]. 周旷,师义民,马丽娜.  航天控制. 2013(03)
[3]一种基于D-S证据理论的Bayes可靠性评定方法[J]. 赵仿泽.  鱼雷技术. 2013(03)
[4]基于因果贝叶斯网络的风险建模与分析[J]. 王爱文,杨敏,段华蕾.  系统工程与电子技术. 2013(05)
[5]多源验前信息下基于证据理论的ML-II融合方法[J]. 马丽娜,肖华勇,周旷.  火力与指挥控制. 2013(04)
[6]基于差异化设计技术的安全仪表系统共因失效分析方法研究[J]. 王锴,徐皑冬,王宏.  中国安全科学学报. 2013(03)
[7]非精确概率下基于证据理论的典型系统可靠性模型[J]. 锁斌,程永生,曾超,李军.  系统仿真学报. 2013(02)
[8]基于模糊概率的多状态贝叶斯网络可靠性分析[J]. 马德仲,周真,于晓洋,樊尚春,邢维巍,郭占社.  系统工程与电子技术. 2012(12)
[9]基于三角模糊数序列的灰色预测模型[J]. 曾祥艳,舒兰,蒋贵荣,黄桂敏,周娅.  数学的实践与认识. 2012(19)
[10]第三讲:Weibull分布和对数正态分布情形的可靠性评定[J]. 陈家鼎,房祥忠.  数理统计与管理. 2012(05)

博士论文
[1]证据理论及其复杂系统可靠性分析方法与应用研究[D]. 杨建平.电子科技大学 2012
[2]基于证据理论的不确定性量化方法及其在可靠性工程中的应用研究[D]. 锁斌.中国工程物理研究院 2012
[3]不确定性下的多学科设计优化研究[D]. 张旭东.电子科技大学 2011
[4]多状态复杂系统可靠性建模及维修决策[D]. 刘宇.电子科技大学 2010
[5]基于多态系统理论的可靠性分析与优化设计方法研究[D]. 李春洋.国防科学技术大学 2010
[6]基于区间数的不确定性数据挖掘及其应用研究[D]. 任世锦.浙江大学 2006
[7]区间分析理论及其在边坡工程中的应用[D]. 喻和平.河海大学 2006
[8]区间参数不确定系统优化方法及其在汽油调和中的应用研究[D]. 蒋峥.浙江大学 2005



本文编号:2965703

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