一种滚动轴承的塑性变形的可靠性和灵敏度分析方法
公开
摘要
本发明公开了一种滚动轴承的塑性变形的可靠性和灵敏度分析方法，将牛顿迭代法、拉丁超立方设计、神经网络法和高阶矩法相结合，考虑滚动轴承载荷参数、几何参数和材料参数的随机性，在合理构造神经网络结构的基础上，利用牛顿迭代法和拉丁超立方设计抽样获得神经网络训练样本，通过对样本的学习和训练，获得功能函数与随机变量之间的映射关系。根据应力‑强度干涉模型得到滚动体与滚道接触的极限状态函数，进而采用高阶矩法得到了滚动轴承的可靠性指标和可靠度，并进行滚动轴承塑性变形的可靠性灵敏度分析。
基本信息
专利标题 ：
一种滚动轴承的塑性变形的可靠性和灵敏度分析方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114580292A
申请号 ：
CN202210231027.6
公开（公告）日 ：
2022-06-03
申请日 ：
2022-03-10
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
张天霄王先明
申请人 ：
北京航空航天大学
申请人地址 ：
北京市海淀区学院路37号
代理机构 ：
北京天汇航智知识产权代理事务所(普通合伙)
代理人 ：
黄川
优先权 ：
CN202210231027.6
主分类号 ：
G06F30/27
IPC分类号 ：
G06F30/27 G06F30/17
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F30/27
使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机或训练模型
法律状态
2022-06-03 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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