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| 內容簡介： |
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《机械系统可靠性分析新方法》探索了机械系统可靠性分析和可靠性设计的多种新方法，共15章，主要包括：基于基本杆组法的机构动态可靠性分析、基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计、机械系统可靠性分析的极值响应面法、基于极值响应面法的柔性机构动态可靠性分析、基于极值响应面法的柔性机构可靠性优化设计、可靠性分析的多重极值响应面法、耦合失效机械系统可靠性分析的遗传克里金-多重极值响应面法、基于智能极值响应面法的动态可靠性分析、机械系统可靠性优化设计的粒子群-智能极值响应面法、基于智能多重响应面法的多失效模式结构可靠性分析、基于多目标粒子群-智能多重响应面法的结构可靠性优化设计、可靠性分析的广义回归极值响应面法、疲劳-蠕变耦合损伤可靠性分析的分布协同广义回归响应面法、基于分布协同广义回归极值响应面法的可靠性分析方法、多目标协同可靠性优化设计。
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| 目錄：
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目录前言1 基于基本杆组法的机构动态可靠性分析 11.1 基于基本杆组法的机构分析基本理论与方法 11.1.1 基于基本杆组法的机构运动分析 11.1.2 基于基本杆组法的机构动力分析 91.2 基于基本杆组法的机构动态可靠性分析模型的建立与求解 141.2.1 构件动态应力分析模型 141.2.2 机构动态强度可靠性分析模型的建立 161.2.3 机构动态强度可靠性分析模型的求解 171.3 算例 211.3.1 已知条件 211.3.2 求解 212 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计 352.1 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计模型 352.1.1 均值可靠性优化设计模型 362.1.2 概率可靠性优化设计模型 372.1.3 方差可靠性优化设计模型 372.1.4 混合可靠性优化设计模型 382.2 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计模型的建立与求解 392.2.1 机构构件动态强度可靠性优化设计模型 392.2.2 机构整体动态强度可靠性优化设计模型 402.2.3 机构动态强度可靠性优化设计模型的求解 412.3 算例 442.3.1 已知条件 442.3.2 求解 443 机械系统可靠性分析的极值响应面法 473.1 蒙特卡罗法 473.2 响应面法 493.3 一次二阶矩法 523.4 极值响应面法 533.4.1 极值响应面法的基本原理 543.4.2 极值响应面法的数学模型 553.5 两步极值响应面法 564 基于极值响应面法的柔性机构动态可靠性分析 584.1 柔性机构动力学方程 584.1.1 柔性体的描述 584.1.2 柔性体的运动 614.1.3 柔性机构动力学方程 634.2 柔性机构动态可靠性分析模型的建立与求解 664.2.1 柔性机构动态刚度可靠性分析模型 664.2.2 柔性机构动态刚度可靠性分析模型的求解 674.2.3 柔性机构动态强度可靠性分析模型 694.2.4 柔性机构动态强度可靠性分析模型的求解 714.3 算例 754.3.1 已知条件 754.3.2 求解 765 基于极值响应面法的柔性机构可靠性优化设计 945.1 柔性机构动态可靠性优化设计的基本思想 955.2 柔性机构动态可靠性优化设计模型的建立及求解 965.2.1 柔性机构动态变形及应力数学模型 975.2.2 柔性机构动态刚度可靠性优化设计模型及求解 985.2.3 柔性机构动态强度可靠性优化设计模型及求解 1015.3 算例 1045.3.1 已知条件 1045.3.2 求解 1046 可靠性分析的多重极值响应面法 1076.1 多重响应面法 1076.2 基于多重极值响应面法的可靠性分析思想 1096.3 算例 1096.3.1 轮盘-叶片概述 1096.3.2 轮盘-叶片的可靠性计算及分析 1127 耦合失效机械系统可靠性分析的遗传克里金-多重极值响应面法 1237.1 疲劳-蠕变耦合基本理论 1237.2 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法 1257.2.1 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法基本思想 1257.2.2 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法数学模型 1267.2.3 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法的可靠性分析 1277.3 算例 1287.3.1 叶片-轮盘结构随机输入变量的选取 1297.3.2 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构确定性分析 1297.3.3 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构数学模型 1317.3.4 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构可靠性分析 1337.3.5 方法验证 1358 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析 1378.1 智能极值响应面法 1378.1.1 智能极值响应面法的基本思想 1378.1.2 BP神经网络模型 1388.1.3 粒子群优化算法搜寻网络初始*优权值和阀值 1398.2 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析 1408.2.1 机械动态可靠性的基本理论 1408.2.2 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析流程 1408.3 算例 1418.3.1 问题描述 1418.3.2 已知参数及随机变量信息 1428.3.3 建立IERSM模型 1428.3.4 可靠性分析 1448.3.5 方法验证 1469 机械系统可靠性优化设计的粒子群-智能极值响应面法 1479.1 机械系统可靠性优化模型 1479.1.1 计算灵敏度 1479.1.2 动态可靠性优化设计模型 1489.2 粒子群-智能极值响应面法求解模型 1499.2.1 PSO-IERSM基本思想 1499.2.2 基于PSO-IERSM的可靠性优化设计流程 1499.3 算例 1519.3.1 智能极值响应面模型建立 1519.3.2 计算灵敏度 1529.3.3 可靠性优化设计模型建立 1529.3.4 求解模型 1539.3.5 方法验证 15410 基于智能多重响应面法的多失效模式结构可靠性分析 15510.1 智能多重响应面法 15510.1.1 IMRSM模型 15510.1.2 提高IMRSM模型精度的措施 15610.2 基于IMRSM模型的多失效模式可靠性分析方法 15710.2.1 多失效模式可靠性分析 15710.2.2 基于IMRSM模型的多失效模式结构可靠性分析 15710.3 算例 15910.3.1 问题描述 15910.3.2 流-热-固耦合分析 15910.3.3 可靠性分析 16110.3.4 方法验证 16711 基于多目标粒子群-智能多重响应面法的结构可靠性优化设计 16911.1 多失效模式结构可靠性优化模型 16911.1.1 计算灵敏度 17011.1.2 多目标可靠性优化模型 17011.2 MOPSO-IMRSM模型 17111.2.1 MOPSO-IMRSM基本思想 17111.2.2 基于MOPSO-IMRSM模型的可靠性优化设计流程 17211.3 算例 17311.3.1 建立智能多重响应面模型 17311.3.2 计算灵敏度 17411.3.3 建立多目标可靠性优化模型 17611.3.4 模型求解 17611.3.5 方法验证 17712 可靠性分析的广义回归极值响应面法 17912.1 基本思想 17912.2 基本理论 18012.2.1 低循环疲劳寿命数学模型 18012.2.2 广义回归极值神经网络数学模型 18212.3 基于广义回归极值神经网络可靠性分析数学模型 18412.4 算例 18612.4.1 随机变量的选取 18612.4.2 叶盘低循环疲劳寿命确定性分析 18612.4.3 基于GRNNERSM叶盘低循环疲劳寿命模型的建立 18812.4.4 基于广义回极值响应面法的叶盘低循环疲劳寿命可靠性分析 18912.4.5 基于GRNNERSM的叶盘低循环疲劳灵敏度分析 19012.4.6 方法验证 19113 疲劳 -蠕变耦合损伤可靠性分析的分布协同广义回归响应面法 19313.1 基本思想 19313.2 基本理论 19513.2.1 分布协同响应面法的数学理论 19513.2.2 分布协同广义回归响应面数学模型 19613.3 算例 19713.3.1 输入随机变量的选取 19713.3.2 确定性分析 19813.3.3 基于DCGRRSM模型建立 20013.3.4 DCGRRSM的疲劳-蠕变耦合损伤可靠性分析 20313.3.5 方法验证 20414 基于分布协同广义回归极值响应面法的可靠性分析方法 20614.1 基本思想 20614.2 基本理论 20814.2.1 高温蠕变理论 20814.2.2 DCGRERSM的数学理论 20814.2.3 DCGRERSM可靠性分析数学理论 21014.3 算例 21114.3.1 有限元模型 21114.3.2 随机变量的选取 21214.3.3 各对象确定分析 21314.3.4 基于 DCGRERSM模型建立 21514.3.5 DCGRERSM的叶尖径向运行间隙可靠性分析 21714.3.6 方法验证 21815 多目标协同可靠性优化设计 22015.1 基本思想 22015.2 基本理论 22115.2.1 灵敏度分析 22415.2.2 叶尖径向运行间隙可靠性优化设计数学模型 22515.3 算例 22515.3.1 建立分布协同广义回归极值响应面模型 22515.3.2 用分布式协同广义回归神经网络极值响应面法对叶尖径向运行间隙的灵敏度分析 22615.3.3 叶尖径向运行间隙的多目标协同可靠性优化设计计算 229参考文献 233
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