基于可靠性的司机室保护框结构多目标优化

考虑司机室保护框在加工制造过程中的不确定性因素对塑性变形的影响,根据极限状态实验要求,建立极限状态函数和刚度可靠性分析模型,利用蒙特卡洛-响应面混合模拟法计算其刚度可靠度.在此基础上,以司机室保护框结构的总质量和塑性变形最小为目标,刚度可靠度大于99%为约束,建立多目标优化模型,利用第二代非劣排序遗传算法进行尺寸优化,获得最佳的板材厚度组合.计算结果表明,优化后的司机室保护框结构不仅满足可靠性要求并且兼顾了轻量化,取得了较好的优化效果,为其结构改进工作提供了有益经验.     

铁路货车故障模式危害性分析方法

针对铁路货车故障模式的影响因素具有复杂性和模糊不确定性的特点,综合考虑铁路货车各种故障模式发生的概率、故障严酷度以及故障检测和维修的难易程度,提出基于模糊数学与层次分析法相结合的综合评判方法,实现在故障数据信息不全的情况下对货车各种故障模式的危害性进行定量分析.综合评判方法中利用模糊数学法解决故障模式影响因素较多且具有模糊性的危害度计算,运用层次分析法确定各类影响因素的权重.应用实例分析说明,综合评判方法不仅能将定性的问题定量化处理,得出合理的分析结果,而且能够根据得出的危害度优先排序找出影响铁路货车可靠性的关键因素,为改进产品结构设计和提高其可靠性提供有价值的参考.     

大功率风电机用变桨距减速器的故障树分析

提出利用故障树模拟技术进行大功率风电机用变桨距减速器的故障树分析(Fault Tree Analysis,FTA).这种方法采用随机模拟方法为分析手段,模拟求解工程技术问题的近似数值,从而获得系统的可靠性参数.利用CAFTA分析软件找出了影响大功率风电机用变桨距减速器系统及子系统可靠性的关键件及薄弱环节,提高系统可靠性...     

摆线针轮行星减速器的稳健可靠性优化设计

提出一种可以提高产品可靠性的稳健可靠性优化设计方法.在一般可靠性优化设计的基础之上考虑稳健性的要求,通过可靠度对不确定性参数的敏感度最小达到设计质量稳健性的要求.以此方法建立摆线针轮行星减速器稳健可靠性优化设计模型,并以实例进行优化计算.     

基于混合核函数GA-SVR的动车组制动闸片寿命预测

制动闸片是基础制动装置中的执行机构,对其使用寿命的精确预测直接关乎动车组的安全运行问题。为解决传统的SVR模型在寿命预测时存在着不能兼顾各类核函数优良性能的问题,进一步提高动车组制动闸片剩余寿命预测精度,提出一种基于遗传算法优化且集合了不同核函数优点的混合核SVR回归模型。首先分别采用具有优良泛化能力的多项式核函数和突出学习能力的RBF核函数构建2个单个核函数SVR回归模型。随后利用遗传算法以交叉验证方式下模型预测产生的均方误差和作为适应度函数,对2个单一核SVR回归模型的惩罚因子c和函数带宽g进行寻优求解,得到2个性能最佳的单核SVR回归模型。然后以均方误差最低为目标调整混合因数,将2个核矩阵融合为一个仍满足Mercer条件的混合核矩阵,作为新的GA-SVR模型核函数矩阵。最后基于得到的模型对动车组制动闸片剩余寿命进行评估。结果表明：混合核模型在各个时段预测时产生的累积相对误差均低于单一核模型,且在方上差也更为平稳。直接体现了所建立的模型在学习能力与泛化能力上都较单一核GA-SVR模型有了提高,有效提高了动车组制动闸片寿命预测的精度,更出色的泛化能力也表明了该模型具有一定的工程实用价...     

基于可靠性的地铁车齿轮箱维修周期优化

考虑到齿轮箱的故障率会随着维修次数的增加而上升,引入基于役龄回退因子和故障率递增因子的混合式故障率演化模型描述预防性维修前后齿轮箱各部件的性能变化情况.分析齿轮箱的成本构成和可靠度要求,以维修成本最小为目标,建立地铁车齿轮箱的维修周期优化模型.运用基本遗传算法求解,结果表明该优化模型能够有效延长地铁车齿轮箱的维修周期以及减少维修成本,且最大成本节约率可达19.04%,为结合可靠性、经济性确定地铁车齿轮箱的最佳维修周期提供了一定的指导意义.     

基于TOPSIS的支持向量机法对货车设计方案评价

针对铁路重载货车的不同设计指标进行方案优劣评价。在方案评价理论基础上,运用基于TOPSIS的支持向量机法,将TOPSIS的贴近度函数作为支持向量机评价方案的目标函数,对含有6个目标属性的某铁路重载货车的8个设计方案进行评价。研究结果表明:拥有容积与载重都相对较大,并且最高运行速度较高的方案为优选方案,而单一目标属性十分理想的方案并不是最优方案。根据方案评价结果对比,可以发现对铁路重载货车影响较大的因素为容积、载重及最高运行速度,而自重、轴重和制动距离这3个因素对方案的影响程度相对较小。     

基于GAPSO-RBFNN的动车组电机吊架多目标稳健优化设计

基于遗传粒子群(GAPSO)算法获取最优平滑系数,从而改进径向基神经网络(RBFNN);通过电机吊架的灵敏度分析筛选出对其总质量和自然频率等质量特性影响较大的关键设计变量;结合正交试验设计与有限元分析得出电机吊架各质量特性值及对应的信噪比,将试验数据作为输入、信噪比作为输出用于GAPSO-RBFNN的训练和测试,并对比分析预测精度;基于GAPSO-RBFNN构建电机吊架的多目标稳健优化模型,采用NSGA-II多目标优化算法对其寻优求解,并与传统设计方案进行对比。结果表明:GAPSO-RBFNN的预测误差远低于传统RBFNN;优化后电机吊架各质量特性信噪比得到提高,实现了对电机吊架的多目标稳健优化,降低了电机吊架总质量,提高了其自然频率。     

基于IPSO-SVR的高速动车组电机吊架结构可靠性分析

针对高速动车组电机吊架的极限状态方程难以用精确的数学解析式表达和采用传统可靠度计算方法工作量大的问题,将改进粒子群优化的支持向量回归模型和可靠性理论相结合,对电机吊架进行可靠性分析。首先,通过对电机吊架进行灵敏度分析,筛选出对目标响应影响较大的随机变量,采用Box-Behnken设计方法得到样本数据;其次,对样本数据进行训练,建立基于改进粒子群优化支持向量回归的电机吊架代理模型;最后,结合蒙特卡洛抽样和"应力-强度干涉"理论,计算得到电机吊架的可靠度。结果表明,采用该方法求得的电机吊架可靠度具有较高的精度,同时提高了计算效率。