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寿命预测

2015-02-10 21:24:03   3  举报

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AI智能生成

重大装备可靠性计算

可靠性

作者其他创作

大纲/内容

发展历史

技术开创期1847

发展期189x-190x

技术完善期

发展趋势，热点，难点

现在都是单一寿命预测，距离整体寿命预测较远

研究意义

重大装备发生事故造成危害大

事故例子

维修难，过早更换零件容易造成浪费

维修难，零配件大多需要特制，准备时间长，价格贵

零件例子，火箭外壳，空间站

可靠性估计难，样本少，环境复杂且恶劣，载荷多变

研究对象

飞行器，舰船，火箭，大型工程机械，发电机组

领域

发电设备，航空航天，石油化工，汽车，铁路运输，数控加工，冶金，武器装备

汽车领域内容

汽车零部件，运货车箱的端梁，运货车厢，汽车车轮，汽车发动机，汽车齿轮

方法：时域波再现技术

张帆，靳晓雄．时域波形再现技术在汽车零部件疲劳寿命预测中的应用[J】．汽车科技，2007(1)：21-23． ZHANG Fan。fiN Xiaoxiong．The application of time waveform replication technology in automobile compocation technology in automobile component fatigue life prediction[J]．A

神经网络

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灰度系统

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现有研究方法

力学方法

应力法

应变法

累积疲劳损伤理论

线性累积损伤理论

palmgren-miner

双线性累积损伤理论

grover-manson

非线性疲劳累积损伤理论

corten-dolan

marco-starky

henry

参考文献两篇

FATEMI A，YANG L．Cumulative fatigue damage and life prediction theories：A survey of the state of the art for homogeneous materials[J]．International Journal of Fatigue，1998，20(1)：9-34．

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基于断裂力学的疲劳扩展理论

损伤力学

能量法

概率统计方法

信息技术

人工智能

神经网络

相关文献

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分类

back propagation multi-layer network

radial basis functions network RBF

对比文献

Review and application of Artificial Neural Networks models in reliability analysis of steel structures

专家系统

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模糊系统

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进化算法

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状态监测

基于振动信号的滚动轴承监测

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