基于样本信息重构的小子样P-S-N曲线拟合方法

为了在小子样条件下拟合出精度较高的P-S-N曲线,本文提出基于样本信息重构并符合疲劳寿命等效原理的极大似然法和基于样本信息重构的最小二乘法。样本信息重构有效解决了在部分相邻的应力水平下样本的对数寿命标准差与对数应力水平不呈线性关系的问题,同时该方法考虑了各应力水平下样本数量效应对整体样本分布的影响,有效降低了部分应力水平下小样本与异常样本对疲劳寿命均值与标准差的影响,保证疲劳寿命的等效精度。最后通过应用疲劳试验数据对本文提出的2种方法与传统的极大似然法和最小二乘法进行对比分析,结果表明基于样本信息重构并符合疲劳寿命等效原理的极大似然法拟合的P-S-N曲线精度高且偏于安全。     

基于正交设计与GA-BP算法的铁路货车车体结构优化

铁路重载货车车体在运用中出现的疲劳裂纹往往发生在焊缝连接处,为了从设计源头有效遏制此类问题的发生,对车体结构设计传统策略进行了优化,并给出了适用于车体结构设计的优化方法。车体结构设计策略优化是在车体设计传统策略基础上,通过车体静强度仿真,确定应力集中部位,然后建立包括焊缝的应力集中部位实体模型,在结果分析时除了关注焊缝连接处的应力最大点,同时重点关注焊缝连接处的应力变化趋势。为了进一步降低焊缝连接处的应力,给出了正交试验设计、BP神经网络、遗传算法相结合的优化方法。最后采用车体设计策略与GA-BP优化方法对C_(80E)车体从整体到局部进行结构优化,不仅提升了车体结构的疲劳可靠性,同时也验证了本文给出的车体设计策略与结构优化方法合理、可行。