發(fā)布時(shí)間：2017-08-30 07:32

  本文關(guān)鍵詞：基于bayes理論的減速器小子樣可靠性評(píng)估方法研究

  更多相關(guān)文章： 齒輪減速器 Bayes方法 小子樣試驗(yàn) 可靠性評(píng)估

【摘要】：齒輪傳動(dòng)是機(jī)械中最常用的傳動(dòng)形式,減速器則是實(shí)現(xiàn)這種傳動(dòng)的機(jī)械裝置,廣泛應(yīng)用于機(jī)械、電子、航空、航天等領(lǐng)域。減速器的性能好壞直接影響到系統(tǒng)工作的準(zhǔn)確性、平穩(wěn)性和可靠性,因此多級(jí)齒輪減速器的可靠性的研究和評(píng)估對(duì)于工程實(shí)踐具有重要意義,關(guān)于多級(jí)減速器的可靠性設(shè)計(jì)也越來(lái)越具有實(shí)用價(jià)值。本文以某型號(hào)艦船炮塔回轉(zhuǎn)機(jī)構(gòu)三級(jí)直齒圓柱齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)為研究對(duì)象,在基于有限元技術(shù)對(duì)傳動(dòng)系統(tǒng)的模態(tài)特性和齒輪接觸動(dòng)力學(xué)分析的基礎(chǔ)之上獲得先驗(yàn)信息,結(jié)合減速器小樣本的現(xiàn)場(chǎng)試驗(yàn)數(shù)據(jù),運(yùn)用Bayes理論對(duì)兩部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行融合計(jì)算,得出后驗(yàn)信息,對(duì)減速器的可靠性進(jìn)行評(píng)估。主要研究工作如下：(1)對(duì)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)獲取的先驗(yàn)信息進(jìn)行折算。本課題中通過(guò)虛擬仿真試驗(yàn)獲取的先驗(yàn)信息為應(yīng)力分布信息,當(dāng)需要和小樣本定數(shù)截尾的失效壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行Bayes融合時(shí),需要先將仿真實(shí)驗(yàn)獲得的應(yīng)力分布轉(zhuǎn)化為壽命分布,這是為后面的Bayes方法可靠性評(píng)估做準(zhǔn)備工作。(2)運(yùn)用應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型求取驗(yàn)前可靠度。當(dāng)使用可靠度本身作為驗(yàn)前信息進(jìn)行Bayes可靠性評(píng)估時(shí),需要先對(duì)驗(yàn)前的可靠度進(jìn)行求解,通過(guò)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)獲得的是應(yīng)力分布的信息,所以需要展開(kāi)對(duì)結(jié)構(gòu)單元強(qiáng)度分布的計(jì)算,進(jìn)而運(yùn)用應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型對(duì)驗(yàn)前可靠度進(jìn)行求解。(3)運(yùn)用Bayes方法將驗(yàn)前信息和小樣本的真實(shí)試驗(yàn)的失效壽命數(shù)據(jù)進(jìn)行融合,由于條件的限制,在小樣本試驗(yàn)沒(méi)有真正開(kāi)展的情況下,為了研究的完整性和合理性,對(duì)小樣本試驗(yàn)數(shù)據(jù)變化范圍內(nèi)的可能數(shù)量級(jí)的數(shù)據(jù)分別進(jìn)行估計(jì)和取值,并依次結(jié)合虛擬仿真數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性評(píng)估。
【關(guān)鍵詞】：齒輪減速器 Bayes方法 小子樣試驗(yàn) 可靠性評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：東北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TH132.46
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-11
• 第1章 緒論11-15
• 1.1 課題來(lái)源11
• 1.2 課題研究的目的和意義11-12
• 1.3 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-14
• 1.3.1 國(guó)外研究現(xiàn)狀12-13
• 1.3.2 國(guó)內(nèi)研究現(xiàn)狀13-14
• 1.4 論文的主要工作及內(nèi)容14-15
• 第2章 Bayes理論及小子樣可靠性評(píng)估方法15-19
• 2.1 Bayes基本理論15-16
• 2.2 小子樣可靠性研究方法16-17
• 2.3 基于Bayes理論的小子樣可靠性評(píng)估17-19
• 2.3.1 Bayes方法在小子樣可靠性評(píng)估中的優(yōu)勢(shì)17
• 2.3.2 Bayes方法在小子樣可靠性評(píng)估中的一般步驟17-19
• 第3章 Bayes可靠性評(píng)估先驗(yàn)分布的確定19-31
• 3.1 驗(yàn)前信息的獲取方式19-20
• 3.2 驗(yàn)前信息的檢驗(yàn)20-25
• 3.2.1 分布類型檢驗(yàn)20-23
• 3.2.2 相容性檢驗(yàn)23-25
• 3.3 無(wú)信息先驗(yàn)分布的確定25-30
• 3.3.1 貝葉斯假設(shè)25
• 3.3.2 位置參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)25-26
• 3.3.3 尺度參數(shù)的無(wú)信息先驗(yàn)分布26-27
• 3.3.4 用Fisher信息陣確定無(wú)信息先驗(yàn)27-28
• 3.3.5 共軛分布法28-29
• 3.3.6 最大熵原則29-30
• 3.4 本章小結(jié)30-31
• 第4章 Bayes可靠性評(píng)估先驗(yàn)信息的預(yù)處理31-43
• 4.1 減速器傳動(dòng)系統(tǒng)虛擬可靠性試驗(yàn)技術(shù)方法31-33
• 4.1.1 Pro/E減速器參數(shù)化建模31-32
• 4.1.2 ANSYS/LS-DYNA動(dòng)力學(xué)仿真及最大應(yīng)力的提取32-33
• 4.2 減速器傳動(dòng)系統(tǒng)強(qiáng)度分布的確定33-39
• 4.2.1 一般零件的疲勞強(qiáng)度33-37
• 4.2.2 有限壽命下齒輪疲勞強(qiáng)度的確定37-39
• 4.3 應(yīng)力分布轉(zhuǎn)化成壽命分布39-42
• 4.3.1 近似P-S-N曲線的繪制39-40
• 4.3.2 利用P-S-N曲線將應(yīng)力分布轉(zhuǎn)化為壽命分布40-42
• 4.4 本章小結(jié)42-43
• 第5章 Bayes可靠性評(píng)估方法在齒輪減速器中的應(yīng)用43-65
• 5.1 以壽命分布作為驗(yàn)前信息的可靠度求解43-56
• 5.1.1 驗(yàn)前分布的估計(jì)43-47
• 5.1.2 驗(yàn)前分布的檢驗(yàn)47-48
• 5.1.3 驗(yàn)前信息的相容性檢驗(yàn)48-50
• 5.1.4 驗(yàn)后可靠度的求解及評(píng)估50-54
• 5.1.5 小子樣試驗(yàn)數(shù)據(jù)的拓展及可靠度對(duì)比54-56
• 5.2 以可靠度作為驗(yàn)前信息的求解方法56-64
• 5.2.1 應(yīng)力-強(qiáng)度模型求驗(yàn)前可靠度57-60
• 5.2.2 運(yùn)用可靠度作為驗(yàn)前信息求解的思想60-63
• 5.2.3 計(jì)算結(jié)果及可靠性評(píng)估63-64
• 5.3 本章小結(jié)64-65
• 第6章 結(jié)論與展望65-67
• 6.1 結(jié)論65
• 6.2 展望65-67
• 參考文獻(xiàn)67-71
• 致謝71

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：758022