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公开(公告)号：CN117669336B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410143809.3
申请日：2024-02-01
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种卫星天线展开机构可靠性分析方法，涉及航天器技术领域。本发明的步骤包括：量化卫星天线展开机构的不确定性参数，构建其极限状态方程；根据量化的不确定性参数对应的分布类型生成随机量，将生成的随机量作为初始样本；将初始样本对应的三维模型进行有限元分析，得到卫星天线展开机构对应的初始响应；将初始样本和初始响应带入极限状态方程，计算初始样本对应的极限状态值，根据极限状态值及极限状态值计算初始备选样本对应的失效概率；采用拉丁超立方法从初始备选样本中抽取样本点，并采用Kriging模型对失效概率进行预测并输出可靠度。本方法能极大减少对卫星天线展开机构可靠性分析的计算时间和资源消耗。
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公开(公告)号：CN117688820B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410143810.6
申请日：2024-02-01
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种卫星天线展开机构动力学仿真方法，涉及航天器技术领域。本发明的步骤包括：对卫星天线展开机构的三维模型进行有限元仿真，得到有限元模型；对有限元模型在展开后的锁定状态进行模态分析和谐响应分析，确定影响卫星天线展开机构稳定性的第一部件以及确定影响卫星天线展开机构稳定性的第二部件；对有限元模型在收拢状态下进行随机振动分析，确定卫星天线展开机构受振动激励响应显著的第三部件；在有限元模型从收拢状态到锁定状态的整个过程对第一部件、第二部件、第三部件进行刚体动力学响应分析，根据响应分析结果对第一部件、第二部件、第三部件参数进行修正。本发明使得仿真结果与实际更加吻合，且大大提升了仿真的效率。
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公开(公告)号：CN117688820A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410143810.6
申请日：2024-02-01
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种卫星天线展开机构动力学仿真方法，涉及航天器技术领域。本发明的步骤包括：对卫星天线展开机构的三维模型进行有限元仿真，得到有限元模型；对有限元模型在展开后的锁定状态进行模态分析和谐响应分析，确定影响卫星天线展开机构稳定性的第一部件以及确定影响卫星天线展开机构稳定性的第二部件；对有限元模型在收拢状态下进行随机振动分析，确定卫星天线展开机构受振动激励响应显著的第三部件；在有限元模型从收拢状态到锁定状态的整个过程对第一部件、第二部件、第三部件进行刚体动力学响应分析，根据响应分析结果对第一部件、第二部件、第三部件参数进行修正。本发明使得仿真结果与实际更加吻合，且大大提升了仿真的效率。
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公开(公告)号：CN117669336A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202410143809.3
申请日：2024-02-01
Applicant: 电子科技大学(深圳)高等研究院 , 电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种卫星天线展开机构可靠性分析方法，涉及航天器技术领域。本发明的步骤包括：量化卫星天线展开机构的不确定性参数，构建其极限状态方程；根据量化的不确定性参数对应的分布类型生成随机量，将生成的随机量作为初始样本；将初始样本对应的三维模型进行有限元分析，得到卫星天线展开机构对应的初始响应；将初始样本和初始响应带入极限状态方程，计算初始样本对应的极限状态值，根据极限状态值及极限状态值计算初始备选样本对应的失效概率；采用拉丁超立方法从初始备选样本中抽取样本点，并采用Kriging模型对失效概率进行预测并输出可靠度。本方法能极大减少对卫星天线展开机构可靠性分析的计算时间和资源消耗。
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公开(公告)号：CN110134090B
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN201910433270.4
申请日：2019-05-23
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种融合多源信息的工业机器人控制系统可靠性评估方法，包括以下步骤：S1、对工业机器人控制系统的结构和功能进行分析，建立系统可靠性模型；S2、收集工业机器人控制系统零部件的可靠性信息；S3、以现场试验信息作为信息融合的中心，融合历史批量信息和专家经验信息，得到工业机器人控制系统零部件的可靠性评估值；S4、将零部件的可靠性评估值带入系统可靠性模型中进行计算，得到融合多源信息工业机器人控制系统的可靠性评估值。本发明融合了现场试验信息、历史批量信息和专家经验信息，并结合系统可靠性模型，得到工业机器人控制系统的可靠性评估值，可以在现场可靠性数据比较少的情况下，提高工业机器人控制系统可靠性评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110096796A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910355298.0
申请日：2019-04-29
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种多失效模式下工业机器人RV减速器的可靠性分析方法，该方法从主要失效模式入手，建立相应极限状态下的功能函数，确定不同失效模式下的不确定因素，对应于功能函数中的参数变量，确定其分布特性；在得到主要失效模式的功能函数之后，将其转化为Kriging模型，确定模型中的学习函数类型，结合Monte Carlo仿真法进行抽样，拟合所建立的功能函数；进一步根据所需精度要求确定学习停止条件，形成完整的学习过程；根据所建立的AK-MCS可靠性分析模型计算失效概率和变异系数，验证是否符合精度要求；得到的可靠性分析结果可以反馈多失效模式下工业机器人RV减速器的可靠性问题及优化方法，为其可靠性设计提供有力依据。
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公开(公告)号：CN119378295A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411291332.X
申请日：2024-09-14
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种航空发动机齿轮高周疲劳可靠性分析方法，以某航空发动机齿轮传动系统为对象，运用ANSYS参数化设计编程语言建立齿轮有限元模型；在获取试验数据后，采用主动学习Kriging代理模型得到代理有限元模型，然后通过基于QMC的梯度降速粒子群算法对齿轮代理有限元模型进行修正，得到修正后的高精度有限元模型；考虑到尺寸、材料、载荷的不确定性对齿轮可靠性的影响，并采用齿轮接触疲劳试验数据拟合S‑N曲线；接着对S‑N曲线进行修正并建立基于寿命的齿面接触疲劳极限状态函数，最后结合修正后的高精度有限元模型进行可靠性分析。
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公开(公告)号：CN110163284A
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201910433452.1
申请日：2019-05-23
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种风力发电机组齿轮箱行星传动系统FMECA分析方法，包括以下步骤：S1、对风力发电机组齿轮箱行星传动系统进行故障模式影响分析，得到故障原因分析结果；S2、建立风力发电机组齿轮箱行星传动系统的故障树；S3、进行FMECA分析，考虑多故障模式叠加的情况计算发生率和探测度；S4、在风力发电机组齿轮箱行星传动系统故障树基础上进行最小割集分析，引入权重系数，评估风险优先数，计算权重风险优先数，确立系统失效新的优先顺序。本发明以风力发电机组齿轮箱行星传动系统为研究对象，以故障树最小割集对其多故障模式进行表征，结合权重法和风险优先数法，对其进行定性分析和定量分析，计算权重风险优先数，得到其影响最重要的故障模式。
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公开(公告)号：CN109118108A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810996246.7
申请日：2018-08-29
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于新型复杂机电系统的可靠性预计方法，首先采集新型复杂机电系统的相似机电系统的故障数据，统计平均故障间隔时间，得出故障率，其次统计新型复杂机电系统的可靠性主要影响因素和具体评价指标，建立系统可靠性修正因子综合评价层次模型，然后确定各可靠性影响因素的权重，确定相似机电系统的可靠性修正因子，最后对新型复杂机电系统可靠性预计。本发明可以对新型复杂机电系统进行可靠性预计，更科学、合理地找出系统的薄弱环节，为系统的设计定型和批量生产把好关，从而提高系统的质量和可靠性。
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公开(公告)号：CN107179765A
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201710426083.4
申请日：2017-06-08
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B23/02
CPC classification number: G05B23/0248
Abstract: 本发明公开一种重型数控机床电气控制与驱动系统可靠性分析方法，首先对系统进行子系统划分，然后找出故障频发的子系统，通过对该故障频发的子系统绘制可靠性框图，并将该可靠性框图转化为贝叶斯网络，从而计算该故障频发子系统处于不同状态下的模糊概率，实现了对系统中存在的不确定性的量化和处理。
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