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基于性能退化数据的身管寿命可靠性分析

作　者: 郭志刚
导　师: 方峻
学　校: 南京理工大学
专　业: 机械制造及其自动化
关键词: 可靠性寿命预测性能退化身管
分类号: TJ303.1
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 49次
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内容摘要

身管是火炮和自动武器的一个关键零部件,其寿命的长短往往直接决定了整个武器系统寿命的长短。本论文研究的主要目标是基于性能退化数据对身管寿命进行预测,主要研究内容包括以下几点：(1)在身管失效机理研究的基础上,通过查阅文献资料和试验数据的统计,确定了武器身管的性能退化参数及其失效阀值,探讨了几种预测身管寿命的方法。(2)考虑到身管失效机理的复杂性,针对退化轨迹不确定的情况,将其退化过程看作‘暗箱’,利用退化数据的前后相关性,使用BP神经网络对未来的退化数据进行预测,从而完成对身管寿命的预测。并采用Matlab编制了相应的BP神经网络程序,实现了身管寿命和可靠度的预测。(3)进行了身管退化试验方案的优化设计,建立了以p阶分位寿命方差最小为优化目标,样本量、监测次数和间隔时间(终止时间)为优化参数、试验预算固定为约束条件的优化方案。使用遗传算法对试验方案进行优化,计算时间较少、搜索能力较强。并采用Matlab编制了相应的遗传算法程序,实现了试验方案的优化。(4)完成了基于时序分析的身管实时性能可靠性预测,使用指数平滑预测技术完成了对未来性能退化量的预测,并计算了预测值的均值和方差,建立了可靠度方程。以预测值与真实值的误差平方和最小为优化目标,平滑常数为优化参数,通过遗传算法优化获得了最佳的平滑常数,并基于Matlab编制了相应的程序。(5)在以上理论研究工作的基础上进行了身管寿命预测软件的开发,采用Matlab完成了身管寿命预测程序的设计,采用Excel进行了软件程序的用户界面设计,并通过ExcelLink接口实现了二者之间的通讯。

全文目录

摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-16
  1.1 选题背景及意义  8-9
  1.2 基于性能退化数据的可靠性评估的研究现状  9-13
  1.3 主要存在问题  13-14
  1.4 本论文的主要研究工作  14-16
2 身管失效机理及其寿命预测方法  16-22
  2.1 概述  16
  2.2 身管的失效机理  16
  2.3 身管寿命预测的经验公式计算模型  16-17
  2.4 基于退化数据的身管寿命预测方法  17-21
    2.4.1 退化与退化失效的基本概念  17-18
    2.4.2 身管性能退化的主要参数  18
    2.4.3 身管退化失效的失效阀值  18-19
    2.4.4 基于退化轨迹的寿命预测方法  19-20
    2.4.5 不考虑退化轨迹的寿命预测方法  20-21
  2.5 本章小结  21-22
3 基于BP神经网络的身管性能退化数据分析  22-35
  3.1 概述  22
  3.2 神经网络基本结构及原理  22-23
  3.3 BP神经网络学习规则  23-24
  3.4 BP神经网络的结构设计  24-30
    3.4.1 输入、输出向量的确定  24-25
    3.4.2 输入层和输出层神经元数的确定  25-26
    3.4.3 神经网络层数的确定  26
    3.4.4 隐含层的神经元数的确定  26-29
    3.4.5 传递函数的确定  29
    3.4.6 初始权值和阈值的确定  29-30
  3.5 神经网络的Matlab实现  30-32
    3.5.1 输入、输出数据的归一化处理  30
    3.5.2 训练样本和测试样本的选择  30
    3.5.3 确定BP神经网络的结构  30
    3.5.4 建立并训练BP神经网络  30-32
  3.6 身管寿命预测及可靠性分析  32-34
    3.6.1 计算身管的伪寿命  32
    3.6.2 伪寿命分布类型的确定及分布参数的估计  32-34
  3.7 本章小结  34-35
4 基于遗传算法的身管退化试验方案优化设计  35-46
  4.1 概述  35
  4.2 退化模型及参数估计  35-37
    4.2.1 退化模型  35-36
    4.2.2 参数估计  36-37
  4.3 退化试验方案的优化设计  37-39
    4.3.1 优化问题数学模型的建立  37-39
  4.4 基于遗传算法的优化算法设计  39-40
    4.4.1 遗传算法优化  39
    4.4.2 遗传算法的退化试验方案优化  39-40
  4.5 身管退化试验优化实例  40-45
  4.6 本章小结  45-46
5 基于退化数据的身管实时可靠性预测  46-55
  5.1 概述  46
  5.2 时间序列的平滑预测技术  46-48
    5.2.1 时间序列的建立  46-47
    5.2.2 指数平滑预测技术  47-48
  5.3 基于时序分析方法的身管实时性能可靠性预测  48-51
    5.3.1 模型假设  48
    5.3.2 平滑常数、平滑值及趋势值初值的确定  48-51
  5.4 预测性能参数均值及方差的确定  51-52
  5.5 身管实时可靠性的预测  52-54
  5.6 本章总结  54-55
6 身管退化数据分析与寿命预测软件的开发  55-63
  6.1 概述  55
  6.2 Matlab与Excel接口  55-56
  6.3 软件的总体结构  56-57
  6.4 基于BP神经网络的身管寿命预测模块  57-58
  6.5 身管退化试验方案的优化设计模块  58-60
  6.6 基于时间序列的身管实时可靠性预测模块  60-61
  6.7 软件运行实例  61-62
  6.8 本章小结  62-63
7 总结与展望  63-65
  7.1 总结  63-64
  7.2 展望  64-65
致谢  65-66
参考文献  66-69
附录  69

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