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        基于蒙特卡洛方法的四桿機(jī)構(gòu)輸出角可靠性研究*

        2021-04-24 03:04:48劉曉靜
        南方農(nóng)機(jī) 2021年6期
        關(guān)鍵詞:方法系統(tǒng)

        劉曉靜

        (山西工程職業(yè)學(xué)院,山西 太原 030009)

        機(jī)械可靠性中機(jī)構(gòu)可靠性是非常重要的一部分,它在工程實際中不可缺。現(xiàn)有國內(nèi)外很多學(xué)者研究機(jī)構(gòu)的可靠性。1966年H. P勃魯也維奇等[1]深入研究了機(jī)構(gòu)運動誤差。史天錄[2]首次明確歸納出了機(jī)構(gòu)運動精度可靠性分析的基本原理。張義民[3]則提出了機(jī)械動態(tài)與漸變可靠性理論。四桿機(jī)構(gòu)運動過程中,輸出角可靠性會隨著時間的變化而發(fā)生改變。因此,基于Monte Carol 進(jìn)行四桿機(jī)構(gòu)輸出角可靠性研究,為后續(xù)進(jìn)行可靠性靈敏度研究打好基礎(chǔ)。

        1 可靠性研究狀況

        可靠性是產(chǎn)品元件或系統(tǒng)機(jī)構(gòu)在一定條件和一段時間內(nèi)執(zhí)行某種設(shè)定功能而不發(fā)生故障的概率。結(jié)構(gòu)可靠性定量理論的研究始于美國Freuenthal于1947 年在 ASCE 期刊上發(fā)表的論文中首次提出了應(yīng)力-強(qiáng)度干涉模型,從此可靠性理論與方法開始引起理論學(xué)術(shù)界和實際工程界的普遍關(guān)注與重視。

        近年來,國內(nèi)外很多學(xué)者對可靠性理論、可靠性的設(shè)計方法都進(jìn)行了比較深入的研究。張義民利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和隨機(jī)攝動技術(shù)對裝備零部件的可靠性進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計和穩(wěn)健設(shè)計。Rhyu以平面四桿機(jī)構(gòu)桿長尺寸誤差和運動副精度概率分析為基礎(chǔ)進(jìn)行了機(jī)構(gòu)可靠性優(yōu)化設(shè)計。史天錄首次明確歸納出了機(jī)構(gòu)運動精度可靠性分析的基本原理,并對間隙隨機(jī)特性的研究做了完善[4]。

        系統(tǒng)動態(tài)可靠性理論的研究最早可以追溯到20世紀(jì)40年代。Rice 首先提出了著名的首次超越概率公式,為首次超越破壞的動態(tài)可靠性理論奠定了基礎(chǔ)。Crandall將數(shù)值模擬方法引入首次超越問題中,進(jìn)一步發(fā)展了基于首次穿越模型的動態(tài)可靠性分析理論。

        2 蒙特卡洛方法及可靠性

        系統(tǒng)不能完成規(guī)定功能的概率表示為失效概率pf。系統(tǒng)的可靠度pr與失效概率滿足以下關(guān)系式:

        系統(tǒng)可靠性分析的主要問題就是處理系統(tǒng)的隨機(jī)問題來確定系統(tǒng)的失效概率。

        如果連續(xù)隨機(jī)變量Z的概率密度函數(shù)為fz(z),則由失效概率的意義可知:

        如果用fX(x) =fX(x1,x2,…,xn)表示基本隨機(jī)變量X= (X1,X2,…,Xn)T的聯(lián)合概率密度函數(shù),用表示聯(lián)合累積分布函數(shù),那么系統(tǒng)的失效概率可表示為:

        若各基本隨機(jī)變量Xi之間相互獨立,且Xi的概率密度函數(shù)為,則失效概率為

        可靠指標(biāo)是可靠性指標(biāo)的簡稱[5]。由于基本隨機(jī)變量的不確定性,其聯(lián)合概率密度函數(shù)的獲取比價困難,聯(lián)合概率密度函數(shù)的計算也非常困難,因此,在工程上一般不使用式(5)來計算失效概率。根據(jù)可靠性指標(biāo)與失效概率的對應(yīng)關(guān)系,通過計算可靠性指標(biāo)來確定系統(tǒng)的可靠性。

        正態(tài)分布Y~N (0,1),那么其概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù)為:

        將式(6)代入式(4),并注意到式(7)和式(8),則失效概率[6]為

        可靠性指標(biāo)、失效概率和可靠概率就可以分別表示為:

        上述對可靠指標(biāo)的計算是建立在功能函數(shù)服從正態(tài)分布的條件下。當(dāng)pf≥0.001(或β≥3.0902)時,失效概率的計算結(jié)果能夠滿足工程上所要求的精度,因此,可以不考慮基本變量的分布類型而簡化計算過程;當(dāng)失效概率或可靠指標(biāo)不滿足以上關(guān)系時,必須考慮功能函數(shù)的概率分布形式。

        Monte Carol 首先需要根據(jù)隨機(jī)變量的概率分布,產(chǎn)生足夠多的樣本,即隨機(jī)數(shù)。不同分布的隨機(jī)變量通過抽樣得到不同的隨機(jī)序列。最基本的隨機(jī)變量是區(qū)間在(0,1)上的均勻分布。

        隨機(jī)數(shù)直接生成法是指根據(jù)概率分布的定義在該區(qū)間內(nèi)抽取滿足分布的隨機(jī)數(shù)。

        反變換法:連續(xù)的隨機(jī)變量X 的累積分布函數(shù)為FX(x),且FX(x)單調(diào)增加,u 為FX(x)的隨機(jī)數(shù),則X 的隨機(jī)數(shù)為;對于離散的X,其概率分布為P(x=xi)=Pi(i=1,2,…),,用數(shù)值法找出最接近u 的(FX)xi,若滿足u≤FX(xi)或FX(xi-1) ≤u≤FX(xi)時,xi為X 的一個隨機(jī)數(shù)。

        舍選法:按照一定的標(biāo)準(zhǔn)選擇或者舍棄(0,1)上的均勻隨機(jī)數(shù),從而得到X的隨機(jī)數(shù)x。

        Monte Carol 是通過隨機(jī)抽樣的方法解決在極限狀態(tài)方程未知的情況下的可靠性分析,最簡單也是最直接的方法。Monte Carol 解決問題的步驟分為四步:1)定義極限狀態(tài)方程;2)根據(jù)隨機(jī)變量的聯(lián)合概率密度分布產(chǎn)生隨機(jī)數(shù);3)將隨機(jī)數(shù)代入極限狀態(tài)方程中求解直到完成設(shè)定的抽樣次數(shù);4)計算結(jié)構(gòu)的失效概率。

        Monte Carlo模擬過程中,采用樣本均值代替總體均值,數(shù)學(xué)期望可以用樣本函數(shù)的均值來估計:

        功能函數(shù)是結(jié)構(gòu)響應(yīng)量r(x)與機(jī)構(gòu)響應(yīng)閾值r*之差,即g(x)= r(x)- r*。失效域F為集合為{ x | g(x)<b}所構(gòu)成的區(qū)域,安全域為失效域的補(bǔ)集,即S={ x | g(x)≥b}。安全域和失效域之間存在一個分界面,將功能函數(shù)簡記為g,即方程:

        假定結(jié)構(gòu)的功能函數(shù)為Z=gX(X),隨機(jī)變量X 的概率密度函數(shù)fX(X)。按fX(x)對X進(jìn)行隨機(jī)抽樣,所得的樣本代入功能函數(shù)Z=gX(X),Z<0 則記為失效一次。設(shè)模擬次數(shù)為N,其中Z<0的次數(shù)為nf次。根據(jù)概率論總的大數(shù)據(jù)定律中的Bernoulli定理知,N次獨立試驗中的失效概率nf/N收斂于該事件的概率pf,則失效概率估計值為:

        結(jié)構(gòu)的失效概率[7]可以表示為:

        其中:I(x)是x 的指示函數(shù)。規(guī)定x <0 時,I(x)=1;x ≥0,I(x)=0。

        根據(jù)式(16),X的第i個樣本值為xi,則pf的估計值為:

        剛性四桿機(jī)構(gòu)輸出角度可靠性的極限狀態(tài)方程為:

        其中:θmax為機(jī)構(gòu)在運動過程中最大的輸出角度值,θe為機(jī)構(gòu)的最大允許角度輸出值。

        剛性四桿機(jī)構(gòu)輸出角可靠度[8]為主動桿件轉(zhuǎn)動過程中最大的輸出角在允許值范圍內(nèi)的概率,即:

        3 算例

        圖1 為四桿機(jī)構(gòu)的角度示意圖,主動桿件轉(zhuǎn)速為300r/min,L1、L2、L3、L4已知,具體值及分布類型見表1。

        表1 彈性四桿機(jī)構(gòu)的參數(shù)

        如圖1 所示,四桿分別為L1、L2、L3、L4,將機(jī)架AD 作為基準(zhǔn)線,曲柄AB 能繞軸線360°范圍內(nèi)旋轉(zhuǎn),作為主動件帶動整個機(jī)構(gòu)運動。機(jī)構(gòu)輸出角為θ2,機(jī)構(gòu)輸出角為θ4,θ3為構(gòu)件BC 的輻角。為了方便計算,將四桿機(jī)構(gòu)中的B 點和D 點相連接,將四邊形ABCD 分為兩個三角形△ABD 和△BCD,設(shè)定∠DBC=φ,∠BDA=β,∠CDB=λ,BD=S。

        根據(jù)四桿機(jī)構(gòu)的角度幾何關(guān)系得:

        圖1 四桿機(jī)構(gòu)角度示意圖

        圖2為基于蒙特卡洛方法對四桿機(jī)構(gòu)輸出角可靠性分析流程圖。

        圖2 Monte Carlo 法輸出角可靠性分析流程圖

        根據(jù)表1 機(jī)構(gòu)變量參數(shù)表對參數(shù)抽取106個樣本點,代入式(6)計算剛性機(jī)構(gòu)輸出角,并計算不同輸入角下輸出角的可靠性和失效概率,如圖3和圖4所示。

        圖中可以看出,主動桿件轉(zhuǎn)速為300 r/min,輸出角可靠度在主動桿件角度為0~60°達(dá)到最小值,120°~240°可靠性基本接近1,超過300°可靠性下降較快,通過計算可得到系統(tǒng)輸出角度的可靠性為0.918 3。

        4 結(jié)束語

        彈性機(jī)構(gòu)隨著主動桿件轉(zhuǎn)角的改變,輸出角可靠度在主動桿件角度為0~60°達(dá)到最小值,120°~240°可靠性基本接近1,超過300°可靠性下降較快。由此通過計算可以得到彈性四桿機(jī)構(gòu)中任意一點處的輸出角隨著主動桿件轉(zhuǎn)動的可靠性,為后續(xù)機(jī)構(gòu)的可靠性靈敏度分析打好基礎(chǔ)。

        圖3 輸出角度的可靠性

        圖4 輸出角度的失效概率

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