【摘 要】
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针对复杂机械系统,提出了基于Copula贝叶斯网络(CBN,Copula Bayesian Network)模型的可靠性分析方法。由于复杂机械系统变量多,相互之间存在相关性,传统可靠性方法在相关性和
【基金项目】
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上海市科委科技创新行动计划（17DZ1204602）, 国家自然科学基金项目（51205292）资助
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针对复杂机械系统,提出了基于Copula贝叶斯网络(CBN,Copula Bayesian Network)模型的可靠性分析方法。由于复杂机械系统变量多,相互之间存在相关性,传统可靠性方法在相关性和推理性分析存在不足,而CBN模型兼有Copula函数和贝叶斯网络的优点,在考虑变量之间相关性的同时,能够依据贝叶斯网络进行可靠性概率推断。将BN转换成CBN拓扑结构,通过各个节点的边缘分布以及相关系数矩阵,构建局部t-Copula函数,实现多变量高维度表现,并利用网络的推断能力,通过已知节点失效概率推导其他节点失效概率。最后以海工平台双啮合抬升减速器为研究对象,构建CBN模型,得到各个节点之间相关结构,并进行概率推断,得到减速箱失效概率,计算结果与传统BN模型方法相比趋于保守,在实际工程上更偏安全。
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