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机器产物的靠得住性程度

2019-09-15

  系统靠得住性分派 从 讲 人: 徐兆飞 学 号: 220140314 联系方式: 次要内容 ?靠得住性分派的 ?靠得住性分派的 ?靠得住性分派的 第一节 靠得住性分派的概念和目标 一、靠得住性分派的 靠得住性分派是把系统的靠得住性目标按必然的方式合理的 分派给分系统、设备、零部件(或元器件)的全过程。 系统的靠得住性估计是按照系统中最根基单位的靠得住度来 猜测系统的靠得住性的过程,那么靠得住性分派就是按照系统要 求的总目标由上而下最根基单位靠得住度的逆过程。 二、靠得住性分派的 (1)通过靠得住性分派,落实系统的靠得住性目标。 机械产物的靠得住性程度,除制制、材料缘由以外,很大程度上依 赖于机械的设想程度,它是形成产物固有靠得住性的根本,应兼 顾出产成本和经济效益,及时、合理地调整系统的靠得住性。 (2)通过靠得住性分派,确定各子系统 (总成、零部件)的可 靠性目标 一个复杂的机械电子产物。实现全体的靠得住性目标 必需依托各零部件的靠得住性加以。零部件的靠得住 性目标,系统的靠得住性方针再高也是徒劳的。 (3)通过靠得住性分派,有益于加强设想部分间的联络和配 合。 帮帮设想者领会总成本及零部件的靠得住性取系统靠得住性之间的关系,使 中无数,削减盲目性,明白设想的根基问题;通过靠得住性分派,容易系统 的亏弱环节,为改良设想供给路子和根据。 (4)通过靠得住性分派,有益于加强设想者的全局不雅念。 全面权衡系统的质量、费用及机能等要素,以获得系统设想的全局结果。 第二节、靠得住性分派的准绳 靠得住性分派的过程是自上而下进行的, 预测法式 机械 系统 子系统 部件 零件 靠得住性分派法式 机械 系统 子系统 部件 零件 预测和分派的关系 靠得住性分派以前,事先需进行靠得住性预测,靠得住性预 测过程则取靠得住性分派相反,它是自下而长进行的。预测是为了分派,而分 配过程中也会有预测。因而,靠得住性分派是一个有预测→分派→再预测→再 分派的频频过程,是一个不竭进化的过程。 靠得住性分派的过程是自上而下进行的, 靠得住性分派的是一个系统的优化过程,其合是相对的,应根据如下: 1、手艺程度能够达到。 2、布局越复杂目标要求越低。 3、单位越主要目标要求越高。 4、前提越恶略目标要求越低。 5、分派成果满脚系统目标要求。 靠得住性设想过程是一个估计——分派——再估计——再分派的轮回过 程。 等靠得住度分派法 第三节、靠得住度分派法 一、等靠得住度分派法 系统需要达到的靠得住度程度,相等地分派到各子系统,这 种分派方式称为等靠得住度分派法,也称平衡分派法。 分派中不考虑成本、失效率、平安性等现实环境,以同一标 准分派靠得住度。 1、系统等靠得住度分派法 Rs ? R1R2 ...Rn ? ? Ri ? R i ?1 n n 0 R0 ? Rs 1 n 等靠得住度分派法 例1、 一台汽车保修设备,由四部门构成,要求总体可 靠度达到Rs=0.85,此中已知某有一部门的靠得住度为0.98,按等 靠得住度分派法确定其余三部门的靠得住度。 解:设已知的靠得住度Rl=0.98,其余三部门的靠得住度为Ro,按 照系统等靠得住度分派法的计较公式有: 3 Rs ? R1R0 RS 3 0.85 R0=3 = ? 0.95 R1 0.98 通过计较,获得其余三部门的靠得住度为0.95 等靠得住度分派法 2、并联系统的等靠得住度分派法 并联系统的等靠得住度分派法的公式为 1 n 1 Fi ? Fs ? ?1 ? Rs ? n (i ? 1,2,...,n) R0 ? Ri ? 1 ? Fi 式中 Fs——系统要求的不靠得住度;Fi——第i个单位 分派到的不靠得住度; Rs —— 系统要求的靠得住度; n — —并联单位数。 等靠得住度分派法 并联系统的等靠得住度分派法 例2、 由3个单位构成的并联系统,要求系统靠得住度达到 0.98,求每个单位的靠得住度。 解:已知Rs=0.98,设每个单位靠得住度为Ro,则 Fi ? Fs ? ?1 ? Rs ? ? (1 ? 0.98) ? 0.271 1 n 1 n 1 3 计较可得 R0 ? 1 ? Fi ? 1 ? 0.271? 0.729 ? 等靠得住度分派法的长处:比力简单 错误谬误:是没有考虑各子系统的主要性、成 本凹凸、修复的难易程度、现有靠得住性程度等 相对失效率分派法 靠得住性分派的方式 二、 相对失效率分派法 以预测(即原有)失效率为根据,将分派于各子系统的(容许) 失效率反比于预测 (原有)失效率,这种分派方式称为相对失 效率分派法. 设想初始阶段,因为缺乏靠得住性数据,能够按几种次要要素进行专家评分, 给出影响因子,分析考虑。 次要影响要素有:(可从靠得住性数据查得) ①复杂因子:按照单位构成零部件数以及拆卸的难易程度来评定 ②主要因子:按照单位毛病惹起系统毛病的概率大小来评定 ③布局因子:按照单位布局成熟程度和目前手艺程度来评定 ④因子:按照单位所处来评定 ⑤工艺因子:按照单位加工工艺难易程度来评定 相对失效率分派法 相对失效率分派的步调 设系统是由n子系统而成的,它们分派到的失效率别离为 : λ 1 , λ 2 , ... , λn n 。系统失效率方针值为 λ s ,分派的结 果该当满脚: ?? i ?1 i ? ?s 靠得住性分派的方针是确定λ i,具体步调如下: (1) 按照现有的靠得住性数据材料,猜测(或已知)原各子系统的失效率, 假设别离为:di(i=1,2,...,n)。 (2) 计较各子系统的失效分派系数 ω i一相对失效率。 (3) 计较分派于各子系统的容许失效率λ i (4) 查验分派成果能否满脚下式 ?i ? di ?d i ?1 n i ?i ? ?i ?s ?? i ?1 n i ? ?1?s ? ? 2?s ? ... ? ? n ?s ? (?1 ? ? 2 ? ... ? ? n )?s ? ?s 相对失效率分派法 (5) 计较各子系统的靠得住度Ri(t) Ri (t ) ? e ??it ?e ??i ?st ? [Rs (t )] ?i 为了满脚靠得住度分派值之和大于系统靠得住度方针值,则各子系 统的靠得住度该当满脚关系式 n ? R (t ) ?R (t ) i s i ?1 例3 已知一个系统由四个子系统构成,预测的各子系统失 效率别离为d1=0.25%h-l、d2=0.16%h-l、d3=0.28%h-l、 d4=0.18%h-l,要求系统的靠得住度达到0.90,持续工做60h以 上。试用相对失效率法进行靠得住度分派。 解: (1)由已知前提获得d1=0.25%h-l、d2=0.16%h-l、d3=0.28%hl、d4=0.18%h-l 相对失效率分派法 (1)由已知前提获得d1=0.25%h-l、d2=0.16%h-l、 d3=0.28%h-l、d4=0.18%h-l (2)计较失效率分派系数 ?1 ? d1 ? di i ?1 n 0.25 ? ? 0.287 0.25 ? 0.16 ? 0.28 ? 0.18 同理得 ?2 ? 0.184 ?3 ? 0.322 ?4 ? 0.207 : (3)计较各子系统的失效率 由题意可知,Rs(60)=0.90 ,假设系统的失效率为λ s,可通过下面公式求得 Rs (t ) ? e ??s t ? ?st ? ln[(Rs (t )] 1 1 ?s ? ? ln[ Rs (t )] ? ? ln[0.90] ? 0.00176 t 60 相对失效率分派法 各子系统的(容许)失效率为 ?1 ? ?1?s ? 0.287? 0.00176? 0.000505 (h ) ?2 ? ?2?s ? 0.184? 0.00176? 0.000324 (h?1) ?1 ?3 ? ?3?s ? 0.322? 0.00176? 0.000567 (h?1) ?4 ? ?4?s ? 0.207? 0.00176? 0.000364 (h?1) (4)计较各子系统所得的靠得住度 R1 (t ) ? e ??1t ? R1 (60) ? e ?0.000505?60 ? 0.970 R2 (t ) ? e??2t ? R2 (60) ? e?0.000324?60 ? 0.981 R3 (t ) ? e??3t ? R3 (60) ? e?0.000567?60 ? 0.966 R4 (t ) ? e??4t ? R4 (60) ? e?0.000364?60 ? 0.979 三、 其它分派方式 1、拉格朗日乘子法 拉格朗日乘子法是一种将束缚最优化问题转换为无束缚最优化 问题的求优方式。因为引进了一种待定系数—拉格朗日乘子,则 可操纵这种乘子将原束缚最优化问题的方针函数和束缚前提组合 成一个称为拉格朗日函数的新方针函数,使新方针函数的无束缚 最优解就是原方针函数的束缚最优解。 2、动态规划法 动态规划法求最优解它将多个变量的决策问题通过一些 子问题获得变量的最优解。如许,n个变量的问题就被构 形成一个挨次求解各个零丁变量n级序列决策问题。因为 动态规划法操纵一种递推关系顺次做出最优决策,形成 一种最优策略,达到整个过程中的最优,因而计较逻辑 比力简单,适于计较机的计较,正在工程中获得普遍的应 用。 一般的方式可处理不是很复杂靠得住性系统的处理,但很难完 成复杂靠得住性系统的分派要求。所以,复杂(冗余)性系统的 靠得住性分派研究成了正在机械设想中一个亟待就处理的问题。近 些年来,复杂系统的靠得住性分派问题的方式获得的成长,衍生 出良多新的方式。好比说蚁群算法、最小二乘向量机法、Monte Carlo取遗传算法、神经收集法、恍惚条理阐发法等。 结 论 ? (1)一般的靠得住性分派方式奠基了靠得住性分派得 根本。这些方式普遍使用范畴普遍,但各自都存 正在局限性。等分派法的只用于各单位靠得住度根基 不异的场所;相对失效率法凡是只用于系统 ;拉格朗日法碰到高于2次的函数难于求解;动态 规划法往往正在处置条理复杂的问题,因为需要将 所有子决策的消息保留,会导致计较量过大。 ? (2)针对一般靠得住性的存正在的诸多问题,改良型 靠得住性分派算法不竭优化。因为它们往往往是根 据产物开辟的设想阶段的需求而发生,使这些算 法更合适现实的使用。