ELM方法在可折支撑锁机构可靠性与敏感度分析中的应用
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更新于2024-08-24
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"基于ELM的可折支撑锁机构可靠性及其敏感度分析 (2012年)"
这篇2012年的论文聚焦于一种基于极限学习机(ELM)的新型可靠性及敏感度分析方法,特别适用于解决机构工程中的可靠性问题。极限学习机是一种高效的机器学习算法,它基于单隐层前馈神经网络,能够在处理非线性和隐式极限状态方程时表现出色。
在大多数可靠性工程问题中,机构的极限状态函数往往难以用显式形式表示,这给分析带来了挑战。论文提出了一种创新策略,即结合极限学习机与蒙特卡洛法来处理这一难题。首先,利用极限学习机的快速学习能力,将复杂的隐式极限状态方程近似转化为显式形式。接着,通过蒙特卡洛模拟计算机构的失效概率。最后,基于得到的高精度显式方程进行随机变量参数的灵敏度分析。
蒙特卡洛法是一种统计模拟方法,通过大量随机抽样来求解问题,尤其适合处理复杂的概率问题。而极限学习机则以其高效和高精度的特点,能够快速拟合非线性模型,从而提高整个分析过程的效率。
论文以某型号起落架中的可折支撑锁机构为例,实际应用了这种方法进行可靠性及敏感度分析。结果显示,该方法在保持高精度的同时,也能实现高效计算,因此在工程实践中具有显著价值。
总结起来,这篇论文主要贡献了以下几点:
1. 提出了一种新的可靠性分析方法,利用极限学习机对隐式极限状态方程进行回归近似,将其转换为易于处理的显式形式。
2. 结合蒙特卡洛法,计算机构的失效概率,提供了对系统可靠性的量化评估。
3. 通过敏感度分析,确定了影响机构性能的关键参数,这对于优化设计和故障预防至关重要。
4. 实际案例验证了该方法的有效性,证明了其在工程应用中的实用性和优势。
关键词涵盖了极限学习机、可折支撑锁、蒙特卡洛法以及可靠性敏感度分析,这些都是本文深入探讨的主题。根据这些关键词,可以了解到本文涉及的领域包括机械工程、可靠性工程、计算方法和机器学习技术。
2020-04-28 上传
2021-01-14 上传
2021-05-21 上传
2021-05-21 上传
2021-01-19 上传
2021-02-23 上传
2022-09-24 上传
2018-04-24 上传
2021-03-17 上传
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