本文關鍵詞：工藝失效風險評估隨機評價參數(shù)的靈敏度分析

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【摘要】：傳統(tǒng)工藝失效模式一旦發(fā)生可能造成的風險采用風險優(yōu)先數(shù)RPN進行評估,由該失效模式的嚴酷度S、發(fā)生概率O和可探測度D三個風險因子取值的乘積確定,適用于大批量定制生產(chǎn)模式。為了解決小批量定制生產(chǎn)的工藝失效模式分析問題,作者所在研究團隊提出了風險因子取值的多維評價模型、模糊置信區(qū)間評價模型和基于廣義豪斯多夫距離的RPN評估方法。為了準確把握模糊置信區(qū)間評價模型各隨機評價參數(shù)對風險評價結果的影響,進而優(yōu)化風險因子的多維評價模型,有必要開展隨機評價參數(shù)的靈敏度分析研究工作。論文首先闡述了風險因子模糊置信區(qū)間工藝失效風險評估模型及基于廣義豪斯多夫距離的RPN評估方法,對風險因子的模糊置信區(qū)間評價模型各參數(shù)的取值特性進行了分析研究。S、O和D三個風險因子統(tǒng)一采用?ba,?zy,進行評價,每個風險因子取值的區(qū)間參數(shù)ba、,取值傾向參數(shù)y和置信度參數(shù)z均為隨機參數(shù),其取值特性不僅與評價者確定各參數(shù)的順序有關,且后確定參數(shù)的取值與之前確定參數(shù)的取值有關,即各隨機評價參數(shù)存在耦合關系。其次,按照先確定a,再依次確定b、y和z的評價順序,逐個確定各參數(shù)的概率分布模型:先構建參數(shù)a的評價系統(tǒng),然后應用最大熵原理確定a的概率分布;再根據(jù)各隨機參數(shù)與其它參數(shù)的耦合關系及取值特點,依次構建體現(xiàn)各參數(shù)概率取值特性的一般概率分布模型,通過擬合確定待定系數(shù)。再次,以廣義豪斯多夫距離的RPN評估方法為基礎,采用蒙特卡羅統(tǒng)計模擬方法,得到各隨機評價參數(shù)的靈敏度序列,以應用大數(shù)定律得到靈敏度序列的均值近似表示各隨機評價參數(shù)的期望,并依據(jù)其大小進行靈敏度排序。最后將上述研究成果應用于某款自行車組裝工藝的失效模式的置信模糊區(qū)間工藝失效風險評估的參數(shù)靈敏度分析,應用研究表明置信度隨機參數(shù)的靈敏度最高,偏離傾向隨機參數(shù)的靈敏度最低。因此須對置信度設定合理準確的評價標準,對于偏離傾向而言,在滿足評估精度要求的前提下,可以考慮減少原有偏離傾向標準取值表層次的劃分以降低評估專家的思維負擔并提高工作效率。論文研究工作對進一步系統(tǒng)開展模糊置信區(qū)間工藝失效風險評估模型的隨機參數(shù)靈敏度分析做了有益的嘗試,對風險因子的多維評價模型和評價準則的優(yōu)化具有較好的參考價值。
【關鍵詞】：參數(shù)靈敏度分析 隨機評價參數(shù)概率分布 工藝失效 風險評估 蒙特卡羅方法
【學位授予單位】：南昌航空大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：O211.67
【目錄】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-8
• 第一章 緒論8-15
• 1.1 研究背景8-9
• 1.2 研究現(xiàn)狀9-12
• 1.2.1 多參數(shù)的風險評價9-10
• 1.2.2 參數(shù)靈敏度分析10-12
• 1.3 主要研究內(nèi)容與研究技術路線12-15
• 1.3.1 研究的主要內(nèi)容12-13
• 1.3.2 研究的技術路線13-15
• 第二章 模糊置信區(qū)間評估模型15-25
• 2.1 失效模式的風險評估15-16
• 2.2 風險因子的特性分析16-17
• 2.3 基于廣義豪斯多夫距離的風險綜合17-24
• 2.4 本章小結24-25
• 第三章 隨機評價參數(shù)的概率分布25-31
• 3.1 區(qū)間參數(shù)ba],[ 分布模型25-28
• 3.1.1 參數(shù)a概率分布模型25-26
• 3.1.2 參數(shù)b概率分布模型26-28
• 3.2 偏離傾向y條件概率分布模型28-29
• 3.3 置信度z條件概率密度模型29-30
• 3.4 本章小結30-31
• 第四章 參數(shù)靈敏度分析31-40
• 4.1 基于蒙特卡羅方法的靈敏度分析31-37
• 4.1.1 各隨機參數(shù)靈敏度分析的群決策抽樣要求32-35
• 4.1.2 隨機評價參數(shù)靈敏度序列的確定35-37
• 4.2 隨機評價參數(shù)靈敏度的比較37-39
• 4.3 本章小結39-40
• 第五章 應用研究40-55
• 5.1 研究對象分析40-43
• 5.2 應用研究43-48
• 5.2.1 參數(shù)概率分布43-48
• 5.2.2 參數(shù)靈敏度分析48
• 5.3 結果分析48-53
• 5.4 本章小結53-55
• 第六章 結論與展望55-57
• 6.1 研究結論55-56
• 6.2 研究不足與展望56-57
• 參考文獻57-62
• 發(fā)表論文和參加科研情況說明62-63
• 致謝63-64
• 附錄64-81

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1 沈偉剛;王曉星;向峰云;傅瑾s，

本文編號：915797