【摘 要】
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量化工程环境中的不确定因素对机构运动轨迹的影响,结合误差界限来评价机构失效概率的过程被称为机构的运动精度可靠性分析。工程实际中,为了对机构的运动轨迹进行整体评价,通常将连续的轨迹离散为一系列的机构位置,直接对这些位置的最大误差进行系统可靠性分析。由于获取极值函数时执行了导致函数不规则的操作,造成了极值统计量的求解困难,因此需要发展出更为精确、高效的可靠性算法来处理这类基于极值函数的可靠性模型。本文
【基金项目】
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项目名称:基于分数阶矩的复杂机械结构可靠性分析与参数全局灵敏度研究（项目编号:No.51405069）,经费来源:国家自然科学基金委,起止年月:2015年1月-2017年12月； 项目名称:大型风力机叶片多场耦合失效机理与动态可靠性设计方法研究（项目编号:No.51775095）,经费来源:国家自然科学基金委,起止年月:2018年1月-2021年12月；
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量化工程环境中的不确定因素对机构运动轨迹的影响,结合误差界限来评价机构失效概率的过程被称为机构的运动精度可靠性分析。工程实际中,为了对机构的运动轨迹进行整体评价,通常将连续的轨迹离散为一系列的机构位置,直接对这些位置的最大误差进行系统可靠性分析。由于获取极值函数时执行了导致函数不规则的操作,造成了极值统计量的求解困难,因此需要发展出更为精确、高效的可靠性算法来处理这类基于极值函数的可靠性模型。本文围绕机构运动精度可靠性分析的Kriging主动学习算法展开研究,主要研究内容如下:（1）通过建立机构运动精度误差极值的数学模型和参数分析,对比研究了以经典Kriging理论为基础的数值方法同一次可靠性方法（FORM）、鞍点逼近法（SPA）和随机模拟法的机构系统精度可靠性分析,结合汽车齿轮齿条转向机构的算例确定了最优的Kriging代理模型建模策略,获得了机构运动精度可靠性分析的高效数值方法。（2）基于主动学习Kriging理论中的期望提升原则,结合折叠正态分布提出了新的学习函数（REIF）,并进一步引入输入随机变量的联合概率密度函数对Kriging学习过程进行调制（REIF2）。结合数值算例中精度和效率对比,验证了新的学习函数对主动学习Kriging训练样本序列的优化作用。（3）为了进一步减少主动学习过程中备选样本的数量,论文通过引入文献中抽样模拟空间的自适应调整策略,并将其与均匀样本和重要度抽样理论相结合,提出了自适应均匀备选样本,解决了传统主动学习算法计算量过大的缺陷。通过数值算例中的计算时间对比,证明了自适应均匀备选样本可以大幅度提升主动学习Kriging算法的计算效率。（4）从Delta型并联机器人执行拾取操作的工作任务需求出发,对机器人的运动路径和轨迹进行了规划。结合Delta型机器人运动精度和定位精度的使用需求,对比研究了当前文献中主流的主动学习Kriging算法的系统运动精度可靠性分析结果,验证了本文提出的主动学习算法在计算精度和计算效率上的优势。
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