基于证据理论的广义三角模糊数机械结构可靠性计算

"这篇论文探讨了一种含广义三角模糊数的机械结构可靠度计算方法，主要涉及证据理论、离散化处理以及模糊数的去模糊化。" 在机械工程领域，结构的可靠性评估是至关重要的，尤其是在面对不确定性因素时。论文标题提到的“含广义三角模糊数的机械结构可靠度计算方法”着重解决的就是这类问题。广义三角模糊数是一种表示不确定性的数学工具，广泛应用于处理不精确或模糊的数据。当机械结构的参数存在不确定性时，传统的可靠性计算方法可能无法准确反映实际的可靠性水平。 论文中提出的方法基于证据理论，这是一种处理不确定性信息的有效框架。证据理论允许将不同来源的不确定信息融合，形成一个统一的信任度和似真度评估。为了合理构建不确定性变量的基本概率分配函数，作者首先针对广义三角模糊数的去模糊化过程进行了改进。他们改进了熵等效法，弥补了这种方法在处理离散特性时的局限性，并在此基础上发展出一种广义密度法，以更精确地去模糊化广义三角模糊数。 接下来，论文介绍了如何使用离散化方法将随机变量和广义三角模糊数转化为证据结构。通过将连续的焦元序列（即数据子区间）作为证据体，可以构建这些变量的基本概率分配。这种方法使得不确定性信息能够被有效地表征和处理。 在证据结构建立后，论文应用证据融合法则对证据体进行整合，从而计算出信任度和似真度的数值。这两个指标是证据理论中的关键概念，它们反映了信息的可信程度和真实性，对于评估机械结构的可靠性具有重要意义。 为了验证该方法的有效性，论文将其应用于曲柄滑块机构的可靠度计算，并与蒙特卡罗模拟法的结果进行了比较。蒙特卡罗模拟是一种常用的可靠性评估方法，通过大量随机抽样来估计可靠性指标。比较结果证明了所提出方法的可行性与准确性。 这篇论文为处理含有广义三角模糊数的机械结构可靠性问题提供了一个创新且实用的计算框架，它结合了证据理论、离散化处理和模糊数的去模糊化，为解决实际工程中的不确定性问题提供了新的思路。