基于Monte Carlo-神经网络的系统相关失效概率模型

• 作者: 李剑锋 李翠玲 谢里阳
• 来源期刊: 系统仿真学报
• 学科: 工学
• 关键词: 系统可靠性 相关失效 Monte Carlo法仿真 神经网络 条件失效概率
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 所属期刊栏目: 信息、控制与仿真
• 页码范围: 427-430
• 页数: 4页
• 分类号: TH122|TB114.3
• 字数: 3712字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-731X.2006.02.040

摘要

相关失效的存在大大降低冗余系统的安全作用,在工程实际中必须加以考虑.根据可靠性数学理论及零件失效机理分析,把零件失效概率看作是基于应力的条件概率,推导系统相关失效概率的数学表达式.通过Monte Carlo法仿真,得到零件条件失效概率的分布类型;并从已知的低阶失效数据中提取相关失效信息,建立神经网络模型,得到其分布参数.利用该模型可以预测系统中的任意阶相关失效概率,也可以用来预测组成零件相同、环境相同但不同大小的其它系统的相关失效概率.例示其应用方法并检验其预测能力,结果证明该方法准确可靠.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢里阳	东北大学机械工程与自动化学院	328	3556	30.0	41.0
2	李翠玲	东北大学机械工程与自动化学院	14	215	7.0	14.0
3	李剑锋		6	31	3.0	5.0