ELM方法在可折支撑锁机构可靠性与敏感度分析中的应用

"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。