【摘 要】
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针对目前的航空发动机限寿件(ELLP)疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样(AUMCROAIS)
【机 构】
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北京航空航天大学可靠性与系统工程学院; 北京航空航天大学可靠性与环境工程技术国防重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51675026);航空科学基金(2018ZC74001)~~
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针对目前的航空发动机限寿件(ELLP)疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样(AUMCROAIS)疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样(MCAIS)快速逼近真实设计验算点(MPP)附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法(MCROAIS)和一阶可靠性方法(FORM)进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。
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