基于神经网络的共因失效数据分析与映射方法
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更新于2024-08-11
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本文主要探讨了一种创新的共因失效数据分析方法,该方法于2004年由李翠玲和谢里阳在东北大学机械工程与自动化学院发表在《东北大学学报(自然科学版)》上。他们的研究专注于利用神经网络技术解决工业领域的共因失效问题,这是一个关键的系统可靠性分析领域。
该论文的核心内容是提出了一种基于神经网络的数据映射策略,这种方法的独特之处在于它通过蒙特卡罗方法获取训练样本,这是一种随机模拟方法,能够生成大量的虚拟失效数据,从而填补实际共因失效数据的不足。传统的共因失效分析往往依赖于有限的实际故障事件,这可能导致分析结果的不确定性。而神经网络的引入,使得研究人员能够处理非线性关系,对不同阶次冗余系统失效数据进行有效映射,提高了数据的适用性和准确性。
作者强调,通过实例分析和对比,他们证明了神经网络在处理共因失效问题上的有效性,以及将其应用于共因失效数据分析的可行性。这种方法有助于减少因系统间差异(定性与定量)导致的不确定性,为系统可靠性评估提供了更为可靠的数据支持。
论文的研究背景显示,共因失效是冗余系统失效的主要风险源,但现实中获取这类数据的困难促使研究者寻找新的解决方案。神经网络技术的运用不仅克服了数据匮乏的问题,还展示了其在解决复杂工业问题中的潜力。
这篇论文在共因失效分析领域做出了重要贡献,不仅提升了数据处理的精度,还为系统设计和维护提供了一种更科学、更精确的方法,对于提高工业系统的可靠性和安全性具有实际价值。
2021-05-16 上传
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