【摘要】：復(fù)雜系統(tǒng)由于其結(jié)構(gòu)復(fù)雜、部件數(shù)目較多、部件相關(guān)等原因，其可靠性評(píng)估問(wèn)題一直是個(gè)難點(diǎn)與熱點(diǎn)。因此，找到簡(jiǎn)單有效的方法對(duì)復(fù)雜系統(tǒng)進(jìn)行可靠性評(píng)估，然后基于評(píng)估結(jié)果找出改進(jìn)系統(tǒng)可靠性的最優(yōu)方案是復(fù)雜系統(tǒng)可靠性分析的主要目的。本文依據(jù)部件是否相關(guān)，分別提出了評(píng)估二態(tài)或多態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)可靠性的方法。 若部件獨(dú)立，本文提出一種基于CA-SVM的二態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)可靠性評(píng)估方法。該方法用訓(xùn)練后的支持向量機(jī)（SVM）判斷每次蒙特卡洛模擬（MCS）過(guò)程系統(tǒng)對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)的連通性，與直接用元胞自動(dòng)機(jī)（CA）的傳統(tǒng)方法相比，能大大提高計(jì)算效率。在對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，本文選用CA來(lái)生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)點(diǎn)，與基于最小路集/割集的方法或是基于圖論中提到的DFS、BFS的方法相比，CA能較大提高訓(xùn)練集的生成效率。在對(duì)SVM進(jìn)行訓(xùn)練前，需要預(yù)先對(duì)SVM的參數(shù)進(jìn)行選擇，本文采用了粒子群優(yōu)化（PSO）來(lái)選擇SVM的參數(shù)，與傳統(tǒng)網(wǎng)格搜索法相比，PSO搜索速度較快，并且不容易陷入局部最優(yōu)。文中算例進(jìn)一步說(shuō)明了算法的高效與精確。 共因失效(CCFs)普遍存在于現(xiàn)實(shí)工程系統(tǒng)中，它的存在使得各個(gè)部件之間相互獨(dú)立的假設(shè)不再成立，增加了系統(tǒng)的聯(lián)合失效概率，從而降低了系統(tǒng)的可靠性。本文僅考慮由部件選擇性失效傳播引起的共因失效對(duì)系統(tǒng)可靠性產(chǎn)生的影響。 對(duì)于考慮由部件選擇性失效傳播引起的共因失效的二態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)可靠性評(píng)估問(wèn)題，現(xiàn)有的基于故障樹(shù)或發(fā)生函數(shù)的方法容易造成“組合爆炸”問(wèn)題，計(jì)算較為繁瑣，基于已有方法的缺陷，本文提出一種基于MCS的方法，該方法利用CA在計(jì)算系統(tǒng)對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)連通性時(shí)并行計(jì)算的優(yōu)勢(shì)，能有效計(jì)算考慮共因失效及不完全保護(hù)時(shí)復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性。本文還將此類(lèi)問(wèn)題拓展到多態(tài)系統(tǒng)，通過(guò)提出一種計(jì)算多狀態(tài)最小路集向量的算法，并整合MCS思想，提出一種求解多態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)可靠性的方法，與已有方法相比，本文提出方法不局限于能直接轉(zhuǎn)化為串并聯(lián)結(jié)構(gòu)的系統(tǒng)，也不用受不完全保護(hù)群或存在共因失效的部件數(shù)目限制。 本文還考慮了部件維修性對(duì)考慮共因失效的二態(tài)復(fù)雜系統(tǒng)可靠性的影響，并提出基于MCS的計(jì)算系統(tǒng)可靠性、可用性及維修特性的方法，與傳統(tǒng)Markov鏈法相比，本文提出方法不用受部件壽命或維修時(shí)間分布服從指數(shù)分布的制約，也不會(huì)因?yàn)椴考䲠?shù)目較多引起系統(tǒng)狀態(tài)的“組合爆炸”問(wèn)題。
【學(xué)位授予單位】：天津大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類(lèi)號(hào)】：N941.4

【參考文獻(xiàn)】

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2 謝里陽(yáng);周金宇;李翠玲;王學(xué)敏;;系統(tǒng)共因失效分析及其概率預(yù)測(cè)的離散化建模方法[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2006年01期

3 周金宇;謝里陽(yáng);;多狀態(tài)系統(tǒng)共因失效機(jī)理與定量分析[J];機(jī)械工程學(xué)報(bào);2008年10期

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5 陳光宇,黃錫滋,唐小我;不完全覆蓋的多層次系統(tǒng)可靠性分析[J];系統(tǒng)工程學(xué)報(bào);2005年05期

本文編號(hào)：2773432