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1.
火工品可靠性试验数据的综合分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1  
升降法试验数据和固定刺激量下的成败型试验数据,是两种最常见的火工品可靠性试验数据.我们应用Markov链,研究了升降法试验数据下,感度分布参数的极大似然估计的特性.在此基础上,应用Bootstrap方法和Bayes方法,给出了综合分析两种试验数据的方法.最后,将该方法应用于520底火的可靠性鉴定,得出了有益的结论.  相似文献   
2.
本文在Weibull分布下对飞机的某关键部件的金属材料的疲劳寿命进行可靠性估计。并给出了部分可靠度和可靠寿命的估计结果.  相似文献   
3.
为了探究钢筋混凝土桥梁抗力退化对桥梁可靠性能的影响,综合考虑一般大气环境下混凝土强度、钢筋强度、混凝土与钢筋黏结性能的降低,建立普通钢筋混凝土桥梁的抗力退化时变模型,分析规范车辆荷载作用的桥梁时变可靠度。研究结果表明,(1)一般大气环境下,桥梁抗力随着服役时间的增加而减小,其中钢筋强度退化对桥梁抗力的影响最大,其次是钢筋与混凝土黏结性能降低,而混凝土强度退化对桥梁抗力的影响相对较小; (2)桥梁可靠指标随着服役时间的增加而减小,密集行车占比越大,桥梁承载能力失效的概率就越大;非平稳车载作用下的桥梁可靠指标小于平稳车载,桥梁需要维修补强的时间比平稳车载提前; (3)多梁式简支梁桥在建造时应该提高边梁的安全储备,在管养时可以采取限载措施进行干预。  相似文献   
4.
基于可靠度的结构优化的序列近似规划算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
基于可靠度的优化的最直观解法是把可靠度和优化的各自算法搭配一起形成嵌套两层次迭代。为改善其收敛性提高计算效率,人们提出了功能测度法、半无限规划法、单层次算法等多种改进方法。本文对传统结构优化界的经典序列近似规划法改造并扩展应用于求解基于可靠度的结构优化问题,构造该问题的序列近似规划模型和求解过程;其核心思想是在每个近似规划子问题中采用近似可靠度指标对设计变量的线性近似,在优化迭代过程中同步更新设计变量和随机空间中的近似验算点坐标,以达到可靠度分析和优化迭代同步收敛的目标。为了算法的实施,还推导出近似可靠度指标的半解析灵敏度计算公式,编制了程序,最终实现与通用软件的连接。论文用算例证实算法的有效性。  相似文献   
5.
在停车楼的设计中通常将车辆荷载以活荷载的方式均匀分布到结构上,实际上受车辆随机停放的影响,停车楼结构整体质量中心偏移,一旦结构遭遇罕遇地震时,车辆的随机停放可能造成停车楼结构发生扭转破坏.本文在传统减震设计方法的基础上考虑车辆活荷载的随机性,并从可靠度的角度验算减震结构在大震作用下的倒塌概率.结果表明,相同的减震设计布...  相似文献   
6.
研究修理工带多重休假且有优先修理权的三部件串并联可修系统,其中假定系统只有一个修理工,部件可修复如新,部件1对其它部件有抢占优先修理权,其它两部件先坏先修,且打断的修理时间可以累积计算,运用补充变量的方法,在寿命分布为指数分布,维修分布为连续型分布的假定下,求得了系统的瞬态和稳态的可用度和可靠性指标,并给出一个特例.  相似文献   
7.
本文用均匀设计安排 C/ Cu 复合材料的磨损试验,用逐步回归方法建立了可靠度与载荷p、速度v 的回归方程,它有助于对 C/ Cu 复合材料磨损性能设计准则进行研究  相似文献   
8.
孙道德 《大学数学》2019,35(2):67-70
随着网络技术和人工智能的快速发展,系统可靠性的研究一直是网络分析和人工智能系统算法的重要课题,系统可靠性分析归纳起来就是系统无故障运行的概率问题,相容事件的概率计算一般采用"包除原理"的方法,而它随着元件数量的增多会出现"组合爆炸",使得计算机无法运算.给出"相容分解法"和"概率解析消除法"的计算方法,可在有限步内计算出和事件的概率,有效简化了复杂系统可靠性的计算过程.  相似文献   
9.
基于改进自适应混沌控制的逆可靠度分析方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
自适应混沌控制方法是一种高效、稳健的逆可靠度分析方法,但在求解强非线性凹功能函数时,计算效率仍然有待提高,且可能会陷入局部最优.通过对混沌控制因子更新策略进行改进,提出了基于改进自适应混沌控制的逆可靠度分析方法.数值算例分析表明:该方法能够有效地改善混沌控制因子自适应选取时的合理性,具有更好的收敛性和更高的计算效率,为结构可靠度分析和可靠度优化问题提供了更加高效、稳健的求解途径.  相似文献   
10.
无失效数据的Bayes和多层Bayes分析   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文推广了文献[6]的结果,对指数分布无失效数据的失效率,给出了Bayes估计、Bayes置信上限以及多层Bayes估计,从而可以得到无失效数据可靠度的估计,最后,结合实际问题进行了计算。  相似文献   
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