机械可靠性设计0704分析的研究方法.ppt

机械可靠性设计 南京航空航天大学机电学院 于明礼 求职应注意的礼仪 求职时最礼貌的修饰是淡妆 面试时最关键的神情是郑重 无论站还是坐，不能摇动和抖动 对话时目光不能游弋不定 要控制小动作 不要为掩饰紧张情绪而散淡 最优雅的礼仪修养是体现自然 以一种修养面对两种结果 必须首先学会面对的一种结果----被拒绝 仍然感谢这次机会，因为被拒绝是面试后的两种结果之一。 被拒绝是招聘单位对我们综合考虑的结果，因为我们最关心的是自己什么地方与用人要求不一致，而不仅仅是面试中的表现。 不要欺骗自己，说“我本来就不想去”等等。 认真考虑是否有必要再做努力。 必须学会欣然面对的一种结果----被接纳 以具体的形式感谢招聘单位的接纳，如邮件、短信 考虑怎样使自己的知识能力更适应工作需要 把走进工作岗位当作职业生涯的重要的第一步，认真思考如何为以后的发展开好头。 Thank you (a)根据提出的问题确定各变量之间的确定性函数关系。 (b)根据提出的问题构造一个简单、适用的概率模型或随机模型，使问题的解对应于该模型中随机变量的某些特征(例如概率、均值和方差等) 。 (c)根据模型中各个随机变量的分布，在计算机上产生随机数，实现一次模拟过程所需的足够数量的随机数。通常先产生均匀 分布的随机数，然后生成服从某一分布的随机数。 二、蒙特卡洛模拟求解步骤: (d) 根据概率模型的特点和随机变量的分布特性，设计和选取合适的抽样方法，并对每个随机变量进行随机抽样。这里的抽样方法有直接抽样、分层抽样、相关抽样、重要抽样等。 (e) 按所建立的模型进行仿真计算，求出问题的一个随机解。 (f) 统计分折模拟试验结果，给出问题的概率解以及解的精度估计。 在可靠性分析和设计中，用蒙特卡洛方法可以确定复杂随机 变量的概率分布和数字特征；可以通过随机模拟估计系统和零件 的可靠度；也可以模拟随机过程、寻求系统最优参数等。 二、蒙特卡洛模拟求解步骤: 对数正态分布 是标准正态分布抽样 正态分布 标准正态分布 指数分布 均匀分布 1 [0，1]均匀分布 或 密度函数f(x)或f(t) 分布名称 常见分布函数随机变量的随机抽样公式 例4-5某铝合金板的形状如图所示。受弯矩作用，其尺寸H、h、ρ均服从正态分布，分布参数为： 试确定理论应力集中系数ασ 的分布类型及分布参数。 M M 受弯矩作用的铝合金板 三、蒙特卡洛模拟算例 蒙特卡洛模拟算例的程序框图 开始 输入H、h、 ρ分布的类型及参数;N j=1 分别从H、h和ρ的分布中产生随机数Hf , hf , ρf 计算ασ 的随机数ασj j=N 进行分布类型判断、估计分布参数 输出ασ 的分布类型和分布参数 结束 j=j+1 解：理论应立集中系数ασ的计算公式为 蒙特卡洛模拟算例 由于H、h、ρ均服从正态分布，所以根据正态分布 的抽样公式以及ασ 的计算公式编制计算机程序，上 机运行。输入参数为： 模拟次数N=1000。 输出结果为： ασ 服从正态分布， 均值为： 标准差： 即： 蒙特卡洛模拟算例 用蒙特卡洛仿真计算应力和强度为任意分布时的可靠度 任意分布的应力—强度模型都可以用蒙特卡洛模拟法求可靠度的近似值，结果的精度随模拟的次数的增多而增高。模拟程序的流程图如右图所示。 开始 输入应力和强度分布类型和 参数，模拟次数N,置j=1 对应力和强度各产生 一个随机数xsj和xSj 比较xsj和xSj并记下xsjxSj的次数N1 j=N ? 输出R=N1/N 结束 j=j+1 close all; clear all; clc; nsample=10000; mu_YL=400;sig_YL=25; y_YL = normrnd(mu_YL,sig_YL,[ nsample 1 ]); mu_QD=500;sig_QD=50; y_QD = normrnd(mu_QD,sig_QD,[ nsample 1 ]); n_OK=0; for j=1:nsample x_YL=y_YL(j); if y_YL(j)y_QD(j); n_OK=n_OK+1; end end [y_YLmuhat,y_YLsigmahat,muci,sigmaci] = normfit(y_YL); [y_QDmuhat,y_QDsigmahat,muci2,sigmaci2] = normfit(y_QD); R1=n_OK/nsample 例3—1 已知某机器零件的应力s和强度S均为正态分布。其分布参数分别为μs ＝362 Mpa，σs ＝39 Mpa，μr =500 Mpa，σr ＝ 25 Mpa。试计算