区间弹性连杆机构的非概率可靠性：神经网络方法优于Taylor展开

本文主要探讨了区间参数弹性连杆机构的非概率可靠性分析方法，发表于2007年的中国机械工程第18卷第5期，3月上半月。研究者拓耀飞、陈建军和陈永琴合作，针对弹性连杆机构中的不确定性参数，提出了新颖的处理策略。 论文的核心内容是将弹性连杆机构的关键参数转换为区间变量，这是一种不确定性建模的重要手段。作者首先采用了传统的数学工具——一阶Taylor展开式来对机构的动力响应进行区间分析。然而，研究表明，这种方法在处理不确定参数在小范围变化时，其结果可能存在较大的偏差，因为它依赖于局部线性近似，可能无法准确捕捉复杂系统的真实行为。 为了克服这一局限，论文引入了基于神经网络的Monte-Carlo模拟法。特别是，BP（Back-propagation）网络被用于构建一个更精确的模拟框架，通过大量随机采样和神经网络的学习能力，能够更好地估计和处理不确定性。这种方法的优势在于它能够处理非线性和非确定性问题，对于弹性连杆机构这类动态系统来说，更为适用。 通过数值算例，作者验证了基于神经网络的Monte-Carlo模拟法在进行区间分析和非概率可靠性分析方面的有效性和可行性。与Taylor展开式的简单线性评估相比，这种方法能够提供更全面、准确的动力响应区间估计，从而为设计和优化弹性连杆机构提供了更为可靠的支持。 这篇论文不仅贡献了一种新的非概率可靠性分析模型，还展示了如何利用区间变量和神经网络技术来处理工程领域中的不确定性问题，这对于提高机械设计的稳健性和可靠性具有实际应用价值。未来的研究可以进一步探索如何将这种方法推广到其他复杂的工程系统中。