柔性構件可靠性分析的隨機多重極值響應面法 961     

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本發(fā)明公開一種柔性構件可靠性分析的隨機多重極值響應面法。其具體過程如下：綜合考慮柔性構件的非線性材料屬性、機械載荷的共同作用，通過靜力學分析找到葉片的最大輸出響應點;選取輸入隨機變量，運用拉丁超立方抽樣技術（LHS）抽取輸入隨機變量樣本，并對每個樣本求解有限元基本方程，得到對應的輸出響應；構建隨機多重極值響應面函數(shù)（SMERSF），完成柔性構件的可靠性分析；對SMERSM進行有效性驗證。本發(fā)明是一種快速、高效的多失效模式結構可靠性分析方法。

核電廠承壓主設備及化工機械承壓設備斷裂韌性分析方法 1095     

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本發(fā)明是一種核電廠承壓主設備及化工機械承壓設備斷裂韌性分析方法，尤其涉及承壓設備的斷裂韌性分析的方法，屬于核電及化工機械承壓領域，為解決目前壓力容器斷裂防止方法沒有明確的判斷和計算方法的問題；本發(fā)明包括該方法采用線彈性斷裂力學理論，即將帶裂紋的線彈性體裂紋尖端附近應力場的數(shù)值和分布與可能導致非延性失效的裂紋尺寸相關聯(lián)的分析方法，是裂紋擴展時材料的斷裂韌性﹑裂紋缺陷尺寸和應力水平三者之間的數(shù)值關系；本發(fā)明可以對每時每刻的載荷進行分析判斷，提高計算的準確性，并開發(fā)相應的計算軟件，提高經濟性和計算效率。

基于自適應代理模型的自然循環(huán)系統(tǒng)可靠性分析方法 828     

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本發(fā)明提供了一種基于自適應代理模型的自然循環(huán)系統(tǒng)可靠性分析方法，在保證計算精度的同時，極大減少了熱工水力程序的調用次數(shù)，降低計算負擔，提高功能失效的計算效率；本發(fā)明采用多點并行的自適應抽樣，解決在訓練模型時樣本容量難以確定的不足，有效避免由此導致的模型精度不足或計算冗余；本發(fā)明所述方法能夠結合概率論安全分析與確定論安全分析，綜合考慮設備不可用率與功能失效概率，對自然循環(huán)系統(tǒng)可靠性給出更真實評價，充分識別影響系統(tǒng)功能的關鍵參數(shù)，改善系統(tǒng)薄弱環(huán)節(jié)，能夠有效縮短核動力裝置安全系統(tǒng)的設計周期，降低研發(fā)成本，服務于核動力裝置系統(tǒng)設計、審評等環(huán)節(jié)，在工程領域具有良好應用前景。

用于核電站設備的可靠性數(shù)據在線采集分析存儲系統(tǒng)及其存儲方法 918     

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本發(fā)明公開了一種用于核電站設備的可靠性數(shù)據在線采集分析存儲系統(tǒng)及其存儲方法。包括可靠性數(shù)據采集模塊、數(shù)據甄別模塊、可靠性參數(shù)分析模塊和數(shù)據存儲模塊；可靠性數(shù)據采集模塊包括在線自動采集模塊和離線手動輸入模塊；數(shù)據甄別模塊接收在線自動采集和離線手動輸入的數(shù)據，將采集到的操作員指令信息和設備的狀態(tài)信息進行對比，判別當前信息是否為故障信息；可靠性參數(shù)分析模塊分析得到設備在該種失效模式下的失效率；數(shù)據存儲模塊儲存采集到的運行信息、基本信息和操作員指令信息，長期儲存計算得到的設備可靠性參數(shù)。本發(fā)明能夠實現(xiàn)核電站特有可靠性數(shù)據的拓有效應用的，并且能夠提高數(shù)據利用效率。

Buck變換器電路參數(shù)寄生和退化分析方法 1123     

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本發(fā)明屬于Buck變換器電路設計領域，具體涉及一種基于簡化統(tǒng)一模型的Buck變換器電路參數(shù)寄生和退化分析方法。本發(fā)明包括如下步驟：(1)描述Buck變換器惡劣工況；(2)建立Buck變換器簡化模型；(3)分析寄生參數(shù)對電路性能的影響；(4)分析鋁電解電容失效和劣化對電路性能的影響。本發(fā)明全面考慮Buck變換器全部元器件的非理想性及寄生參數(shù)，并聯(lián)合考慮鋁電解電容失效和參數(shù)退化的惡劣情況，建立一種簡化統(tǒng)一模型用于多種工況下的電路性能分析?；贐uck變換器的簡化統(tǒng)一模型，分別給出電路寄生參數(shù)、鋁電解電容失效、劣化等多種惡劣情況對電路性能的量化影響。

基于兩階段收斂準則的鋼箱梁疲勞可靠度分析方法 830     

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本發(fā)明公開了基于兩階段收斂準則的鋼箱梁疲勞可靠度分析方法，屬于橋梁疲勞可靠度分析技術領域。步驟一、初始化內部克里金代理模型，采用U函數(shù)以主動學習的方式在失效面附近不斷增加樣本點進行訓練，并得到失效概率的估計誤差；步驟二、通過定義中間失效事件，構建子集模擬外部框架，將極小的失效概率轉化為一系列較大的條件失效概率，在不同層級的子集中訓練克里金代理模型直至收斂；步驟三、重復以上步驟，不斷定義新的子集，并訓練克里金代理模型直到滿足兩階段收斂準則。本發(fā)明不僅可以保證失效概率的估計精度，還可以提高效率，并且對失效概率的數(shù)值大小不敏感，從而驗證了本方法的準確性和高效性。

基于故障樹分析旁聯(lián)冗余系統(tǒng)可靠性的方法 1051     

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本發(fā)明公開了一種基于故障樹分析旁聯(lián)冗余系統(tǒng)可靠性的方法，該方法包括：建立旁聯(lián)冗余系統(tǒng)的故障樹模型；對建立的故障樹進行定性分析；基于定性分析的結果對故障樹進行定量分析。在建立旁聯(lián)冗余系統(tǒng)的故障樹模型時，按照系統(tǒng)?分系統(tǒng)?設備?設備失效模式的順序，依次建立“系統(tǒng)?冗余列”的模型、建立“順序失效組”、建立“冗余列?設備?設備失效模式”間順序依賴關系的模型，將每個設備失效模式均分析完整作為最底層事件。本發(fā)明所提出的故障樹建模與分析方法，描述出了更真實的系統(tǒng)失效路徑，并對系統(tǒng)失效概率進行更準確的定量評價，消除了原故障樹方法中可能引入的不必要的保守性，實現(xiàn)對系統(tǒng)可靠性水平更準確的估計。

爆炸載荷作用下艦船防護結構的系統(tǒng)可靠性分析方法 770     

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本發(fā)明公開了一種爆炸載荷作用下艦船防護結構的系統(tǒng)可靠性分析方法。包括如下步驟：建立艦船防護結構的物理模型并根據其結構的動力學行為特征及幾何特征確定隨機變量；將得到的物理模型和隨機場進行離散；將得到的離散質點視為元件，根據失效準則確定元件的功能函數(shù)；采用隨機物質點法對得到物理模型進行隨機分析，并計元件的可靠度和失效概率；根據單層防護板的失效準則，確定單層板系統(tǒng)的可靠性模型，并計算各種失效模式的可靠性指標；使用PNET概率網絡估算法計算單層板的失效概率；根據防護結構系統(tǒng)的失效準則確定艦船防護結構系統(tǒng)失效的可靠性模型；計算艦船防護結構系統(tǒng)失效概率，完成爆炸載荷作用下艦船防護結構的系統(tǒng)可靠性分析。

履帶式裝甲底盤側減速器齒輪接觸疲勞分析方法 915     

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本發(fā)明公開了一種履帶式裝甲底盤側減速器齒輪接觸疲勞分析方法，包括以下步驟：第一步：通過對典型路面實車試驗獲得的載荷數(shù)據進行處理，利用雨流計數(shù)法編制了傳動系統(tǒng)的載荷譜；第二步：通過應力、強度千涉模型建立該底盤側減速器可靠度的計算模型；第三步：利用接觸強度壽命系數(shù)與應力循環(huán)次數(shù)的計算關系，求出了以行駛里程表達的主、被動齒輪接觸疲勞可靠性壽命。本發(fā)明的履帶式裝甲底盤側減速器齒輪接觸疲勞分析方法，研究側減速器的失效機理、壽命預測方法，并通過評估其在服役環(huán)境下的使用壽命，為使用、維修和再制造提供策略、建議。

氣體分析緩流緩壓氣路 1033     

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一種氣體分析緩流緩壓氣路，涉及氣體分析緩流緩壓裝置，為了解決現(xiàn)有電化學傳感器氣體分析設備當傳感器透氣膜吹掃的氣體流量與壓力較大時，所述傳感器會在短時間內失效的問題，它包括調壓過濾閥、調速閥、進氣接口、傳感器罩、第一排氣接口、第二排氣接口、傳感器和防水透氣膜，傳感器罩為密閉箱體，箱體的一側面開有進氣接口，箱體相對的另一側面開有同軸的第一排氣接口，箱體的底面開有第三個通透的孔洞，第二排氣接口安裝在所述第三個孔洞內，傳感器置于傳感器罩的內腔，防水透氣膜覆蓋在傳感器的感應端；待測氣體與調壓過濾閥的輸入端連通，調壓過濾閥的輸出端與調速閥的輸入端連通，調速閥的輸出端與進氣接口連通。用于氣體分析裝置。

基于改進的可加模型的構件軟件可靠性分析方法 825     

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基于改進的可加模型的構件軟件可靠性分析方法，它涉及軟件可靠性分析方法。在建立基于體系結構模型的統(tǒng)一框架時，可加模型存在的問題是可加模型沒有考慮構件軟件應用的體系結構以及執(zhí)行特征?？杉幽Ｐ蜎]有采用白盒分析方法對應用體系結構模型求解，實現(xiàn)對應用執(zhí)行過程中構件的使用情況建模。對經過單元測試后的構件進行如下步驟：定義πi建模集成測試中構件的使用情況，πi表示在構件軟件系統(tǒng)穩(wěn)定狀態(tài)下構件ci的執(zhí)行時間比例；當構件軟件系統(tǒng)執(zhí)行時間為t時，構件ci累計執(zhí)行時間表示為ti＝πit；因此，則到時間t為止，構件軟件系統(tǒng)發(fā)生失效的數(shù)目為：在時間t構件軟件系統(tǒng)的失效速率為：針對目前提出的可加模型存在的問題進行改進。

橡膠材料成份均勻性分析方法 1163     

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本發(fā)明屬于理化測試技術,涉及一種橡膠材料成份均勻性分析方法。其特征在于,采用掃描電鏡和X射線能譜儀進行分析,具體分析步驟如下:制備橡膠材料試片;清洗試樣;安放試樣;掃描電鏡抽真空;調整掃描電鏡參數(shù);圖像采集;進行能譜分析;進行成份均勻性分析。本發(fā)明能對橡膠材料的成份均勻性進行準確分析,滿足了科研生產和失效分析的需要。

復合材料沖擊損傷后剩余壓縮強度的分析方法 660     

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本發(fā)明屬于復合材料結構損傷容限設計領域，具體涉及一種復合材料沖擊損傷后剩余壓縮強度的分析方法，是用來確定復合材料沖擊損傷后剩余壓縮強度的一種分析方法。本發(fā)明包括3個步驟，第一步根據復合材料的失效特點選擇Hanshin失效準則作為層合板低速沖擊的損傷失效準則；第二步采用大型動態(tài)有限元程序DYTRAN，引入Hanshin失效準則，計算層合板低速沖擊下的損傷面積；第三步根據第二步確定的損傷面積，對低速沖擊后的損傷區(qū)域進行剛度衰減，采用整體-局部模型分析方法計算低速沖擊后層合板的剩余壓縮強度。本發(fā)明提出一種全新的分析方法，有效預測復合材料典型構件沖擊損傷后的剩余強度，為飛機復合材料結構的設計、分析及驗證提供了依據。

樁基礎地震失效模式的判別方法 728     

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一種樁基礎地震失效模式的判別方法，屬于基礎抗震技術領域。確定監(jiān)測的目標樁體，沿所確定的目標樁體的長度方向設置多個傳感器，設置傳感器的采集頻率，采集并記錄樁體的響應，根據采集的樁體響應，分別計算樁體的彎矩、剪力以及位移速率，將彎矩、剪力以及位移速率分別帶入彎曲破壞、剪切破壞以及屈曲失穩(wěn)破壞判別公式，進行樁體實時狀態(tài)判別，直至目標樁體破壞或監(jiān)測結束，并給出樁體狀態(tài)的判斷。本發(fā)明提供了一種可以用于實際工程中的同時考慮彎曲破壞、剪切破壞和屈曲失穩(wěn)破壞的樁基失穩(wěn)模式判別方法，基于材料力學基本原理，可以有效的判斷出樁基的破壞模式，對后續(xù)的工程設計和研究提供有效的數(shù)據及寶貴的經驗。

基于自適應抽樣與DET結合的核電廠事故失效概率計算方法 1130     

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本發(fā)明公開了一種基于自適應抽樣與DET結合的核電廠事故失效概率計算方法，該方法包括以下步驟：S1獲取核電廠的初始狀態(tài)；S2構建DET仿真模型；S3將不確定性參數(shù)輸入RELAP5程序耦合計算；S4引入目標函數(shù)將RELAP5程序計算結果劃分為電廠狀態(tài)安全與電廠狀態(tài)危險；S5使用支持向量機方法針對輸入的不確定性參數(shù)和電廠狀態(tài)參數(shù)訓練出一個分類器；S6針對輸入參數(shù)構成的問題空間劃分N?D網格,在問題空間上確定極限曲面的位置；S7根據問題空間參數(shù)概率分布計算失效空間概率。本發(fā)明優(yōu)點是構建的問題空間包絡所有對電廠狀態(tài)有影響的參數(shù)，將DET分支作為自適應抽樣問題空間中的一維，對輸出結果進行精確的預測與計算。

羅經失效下的多潛航器協(xié)同定位自適應調節(jié)魯棒濾波方法 815     

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本發(fā)明提供一種羅經失效下的多潛航器協(xié)同定位自適應調節(jié)魯棒濾波方法，包括以下步驟：步驟一：建立航向角未知的多潛航器協(xié)同定位模型；步驟二：計算航向角輸入未知的待校正狀態(tài)估計值；步驟三：通過自適應更新量測噪聲方差矩陣削弱野值噪聲對狀態(tài)估計的影響；步驟四：構建核帶寬度自適應調節(jié)因子；步驟五：計算航向估計值與校正后的位置向量估計值。本發(fā)明在保證不擴展狀態(tài)維數(shù)的基礎上，實現(xiàn)航向角未知伴隨非高斯噪聲條件下的準確定位。本發(fā)明可用于非理想條件下的多潛航器協(xié)同定位領域。

基于振動信號的軸承滾動體離散失效方法 792     

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本發(fā)明涉及無保持架球軸承技術領域，尤其是一種基于振動信號的軸承滾動體離散失效方法，首先利用無保持球軸承離散槽的振動信號數(shù)據計算排列熵，然后選擇出每種損傷的至少3個最佳本征模態(tài)函數(shù)；將最佳本征模態(tài)函數(shù)中的信號特征代入麻雀搜索算法進行迭代尋優(yōu)，對支持向量機模型進行訓練，最終訓練好的支持向量機模型對離散槽的振動信號數(shù)據進行分類預測。結果表明，本發(fā)明的一種基于振動信號的軸承滾動體離散失效方法，可以有效分類離散槽損傷演變的復雜振動特性。

緊固件失效模擬裝置 952     

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本實用新型公開一種緊固件失效模擬裝置，包括第一瓣拉伸卡具、第二瓣拉伸卡具、定位銷、卡具護罩、緊固螺栓、螺母和楔形墊塊，所述第一瓣拉伸卡具裝卡到試驗設備夾持下端，所述第二瓣拉伸卡具通孔與第一瓣拉伸卡具通孔對齊，所述定位銷穿過對齊的通孔，所述卡具護罩放置到第二瓣拉伸卡具上，所述第二瓣拉伸卡具裝卡到試驗設備夾持上端，所述緊固螺栓替換定位銷，所述楔形墊塊放置在第二瓣拉伸卡具與第一瓣拉伸卡具接觸面邊緣處，所述螺母預緊緊固螺栓。本實用新型結構簡單合理、操作方便、適用范圍廣，可觀測不同工況下緊固件失效順序，保證結構安全、可靠。

無原始模型的失效模具快速修復方法 1187     

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一種無原始模型的失效模具快速修復方法，利用數(shù)字化測量技術對失效模具進行數(shù)據釆集，獲取點云數(shù)據模型,并對點云數(shù)據進行數(shù)據預處理、網格化處理，得到理想網格模型，利用逆向軟件中的修補模塊對破損模具的網格模型進行修補，得到失效前的模型，然后將失效模具網格模型與修復好的網格模型進行比對，利用三角網格的布爾差運算獲取模具失效缺損區(qū)域的數(shù)字化模型，最后采用激光焊接技術對失效模具進行再制造修復，最后對模具表面進行數(shù)控加工保證達到模具原始使用(設計)要求。

繼電器彈性金屬材料加速貯存退化失效機理變化判別方法 862     

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本發(fā)明提供一種繼電器彈性金屬材料加速貯存退化失效機理變化判別方法，包括如下步驟：對觸簧系統(tǒng)彈性金屬材料進行貯存退化試驗并加測應力松弛數(shù)據；建立繼電器動態(tài)特性仿真模型；通過修改模型的方式將彈性金屬材料的貯存退化注入到仿真模型中，實現(xiàn)繼電器的貯存退化仿真；基于所獲取的仿真貯存退化數(shù)據及貯存失效閾值，估計不同應力等級下的繼電器貯存?zhèn)螇勖?；根據失效機理一致判別準則及繼電器貯存?zhèn)螇勖袛嗖煌铀賾Φ燃壪吕^電器的貯存退化失效機理是否發(fā)生改變。本發(fā)明所提方法能夠準確找出導致繼電器貯存失效機理改變的加速應力等級，可為確定繼電器產品加速貯存試驗中所能夠加載的最大加速應力等級提供依據。

壓水堆一回路部件應力腐蝕斷裂失效概率及置信區(qū)間計算方法 1088     

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本發(fā)明提供一種壓水堆一回路部件應力腐蝕斷裂失效概率及置信區(qū)間計算方法，可以定量地對壓水堆一回路設備的結構材料進行應力腐蝕斷裂失效概率進行預測，為設備的維護提供參考，應用前景廣泛；同時該方法過程簡單，具有較高的計算效率，適用于工程應用，有利于提高壓水堆核電廠的安全性和經濟性。

用于傳感器的溫度應力無失效加速壽命試驗方法 782     

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本發(fā)明提供一種用于傳感器的溫度應力無失效加速壽命試驗方法，涉及一種用于傳感器的可靠性試驗方法。本發(fā)明首先對傳感器進行恒溫應力加速壽命試驗和溫度高加速壽命試驗；然后確定恒溫應力加速壽命在正常應力水平下的等效壽命，求解出形狀參數(shù)；進行失效機理一致性的檢驗，如果失效機理不一致，重新進行溫度高加速壽命；給出傳感器在正常溫度應力水平下，給定可靠度，置信水平壽命置信下限的壽命評估模型；最后推算出傳感器在正常的溫度應力水平下的使用壽命年限。本發(fā)明解決了現(xiàn)有壽命試驗技術在定時截尾試驗中無失效數(shù)據情況下，無法有效進行傳感器的壽命評價。本發(fā)明可用于傳感器的壽命評價。

基于存儲信道噪聲頻譜特征的閃存可靠性評估及失效預警方法 777     

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本發(fā)明提出了一種基于閃存存儲信道噪聲頻譜特征的可靠性評估及失效預警方法，所述方法對被監(jiān)測閃存進行連續(xù)讀操作，讀取原始誤碼率數(shù)據；將測試數(shù)據進行時域頻域轉換，獲取閃存信道噪聲頻譜特征；判斷閃存信道噪聲頻譜特征的功率譜密度是否超過閾值；本發(fā)明能夠迅速獲取當前存儲信道的噪聲數(shù)據，能夠利用噪聲頻譜特征對閃存當前數(shù)據可靠性進行評估及失效預警；不僅可以在不影響閃存正常工作的前提下實現(xiàn)全時段的內部數(shù)據可靠性監(jiān)測并及時做出失效預警，還可以利用噪聲頻率熵函數(shù)計算閾值電壓重疊區(qū)域的存儲比特可靠度，對閃存存儲比特LLR表進行動態(tài)更新。

直流變換器中電解電容失效參數(shù)辨識方法 935     

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一種直流變換器中電解電容失效參數(shù)辨識方法，屬于DC?DC變換器的電解電容監(jiān)測技術領域。本發(fā)明針對目前電解電容的健康監(jiān)測結果需要通過高頻率的采樣數(shù)據獲得，造成采樣成本高的問題。包括：獲取紋波電壓和紋波電流并進行壓縮得到紋波電壓觀測值和紋波電流觀測值；利用正交匹配跟蹤算法，結合感知矩陣，重構出紋波電壓在小波子空間投影值和紋波電流在小波子空間投影值；取紋波電壓在小波子空間投影值的最大值作為紋波電壓特征值，取紋波電流在小波子空間投影值的最大值作為紋波電流特征值；將紋波電壓特征值和紋波電流特征值的比值作為電解電容的當前等效串聯(lián)電阻辨識結果。本發(fā)明可實時在線辨識電解電容的失效參數(shù)ESR。

傳感器短暫失效下帶補償機制的水面目標跟蹤方法 711     

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本發(fā)明公開了一種傳感器短暫失效下帶補償機制的水面目標跟蹤方法，包括：采集目標觀測信息，將采集數(shù)據進行處理并分為訓練集和測試集；設計具有時序預測能力LSTM神經網絡結構；離線訓練LSTM神經網絡；采用LSTM神經網絡對傳感器短時失效下觀測量進行在線補償，對在線補償后的觀測量采用UKF方法得到目標位置和速度信息濾波值。本發(fā)明LSTM神經網絡能夠處理含有噪聲數(shù)據，對非線性數(shù)據有較好學習效果；采取離線訓練和在線補償方式降低訓練神經網絡內部參數(shù)導致的目標跟蹤實時性不強；在傳感器量測缺失下對觀測值進行補償，降低估計誤差；在傳感器量測出現(xiàn)缺失和目標發(fā)生機動時，降低傳統(tǒng)方法中只取信運動模型而造成估計誤差。

評價路面灌縫膠失效情況的方法 888     

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一種評價路面灌縫膠失效情況的方法，涉及一種評價路面灌縫膠失效情況的方法。本發(fā)明是要解決目前道路養(yǎng)護部門無法有效評價灌縫膠材料的路用性能的技術問題。本發(fā)明：一、在預調查路段上選取m條相鄰的已經用灌縫膠處理過的橫向裂縫，標號，測量長度和寬度；二、在步驟一選取的m條橫向裂縫上沿著每條裂縫的方向選擇ni個開裂處并進行標號，測量長度，計算第i條橫向裂縫的灌縫膠失效率λi，計算此調查路段的灌縫膠整體失效率λ，計算第i條橫向裂縫的灌縫膠路用性能計算指數(shù)PIi，計算此調查路段的灌縫膠路用性能評價指數(shù)然后進行評價。本發(fā)明應用于評價灌縫膠材料的路用性能。

Landsat-7掃描線糾正器失效的遙感圖像丟失像素恢復方法 784     

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一種Landsat?7掃描線糾正器失效的遙感圖像丟失像素恢復方法，它屬于計算機圖像處理技術領域。本發(fā)明解決了對有條帶遙感圖像進行丟失像素填充時引入圖像中不存在的新灰度值導致填充后條帶與條帶周圍圖像之間區(qū)別明顯，以及目前基于無參考圖的丟失像素填充方法填充不精確、像素恢復效果不好的問題。本發(fā)明利用待填充圖像中條帶像素周圍信息，用回歸分析計算待填充像素周圍各方向灰度變化趨勢，在非監(jiān)督分類準則下兼顧亮、暗紋理信息確定當前像素填充方向。在填充方向上使用三次樣條插值，通過條帶邊緣以外兩側像素灰度值計算待填充像素灰度值。最后進行最大、最小值局部自適應濾波，去除突然出現(xiàn)的亮點和暗點。本發(fā)明可以應用于遙感圖像丟失像素的恢復。

汽車主減速器軸承失效征兆早期識別方法 785     

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本發(fā)明公開了一種汽車主減速器軸承失效征兆早期識別方法，包括以下步驟：第一步：對汽車主減速器主齒軸承進行壽命預估，開展主齒軸承失效的試驗研究；第二步：運用模糊理論和Dempster-Shafer證據理論相結合的信息融合的評估方法，以處理信息的不確定性；第三步：對同一側試區(qū)內的多傳感器進行分析融合。本發(fā)明的汽車主減速器軸承失效征兆早期識別方法，從冗余的信息中可以得到軸承的運行狀態(tài)隸屬于單一的征兆之內，產生比單一信息源更精確、更完全的識別和判斷，同時避免了未知先驗概率的缺乏，又達到了失效征兆識別的目的。

計算失諧葉盤振動失效可靠性的智能雙重響應面法 666     

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本發(fā)明公開一種考慮失諧葉盤振動失效的智能雙重響應面法，首先在剛度失諧、質量失諧和結構失諧中選取結構失諧方式并建立有限元模型，對失諧葉盤進行帶離心力模態(tài)分析，確定離心力的影響，在確定外加激振力幅值及頻率的情況下對失諧葉盤進行振動分析，得到其振動變形及振動應力云圖，選擇隨機輸入變量后用拉丁超立方進行抽樣，并利用有限元模型分別計算出對應樣本失諧葉盤的振動應力和振動變形響應值，用該抽樣數(shù)據及其對應的響應值分別徑向基函數(shù)神經網絡，得到智能雙重響應面模型，本發(fā)明考慮了葉盤的失諧及振動的共因失效，并提出了智能雙重響應面法，對可靠性發(fā)展具有現(xiàn)實意義。

模塊化獲取核電站故障樹頂事項失效概率的方法 893     

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本發(fā)明屬于故障分析技術領域，涉及一種模塊化獲取核電站故障樹頂事項失效概率的方法。本發(fā)明包括：建立故障樹：對故障樹進行模塊化處理；將模塊化的故障樹轉化為BDD結構；對含模塊的BDD結構進行遍歷。本發(fā)明提出的模塊化的核電站故障樹頂事項失效概率的分析方法是一種低耗能、高速度的故障樹分析方法，遍歷經過吸收簡化的最化簡BDD結構，能夠直接獲得全部MCS并同時獲得MCS的不交化割集，相比較于傳統(tǒng)BDD方法，本發(fā)明計算效率更高、結果更為精確。模塊化的BDD方法通過減小復雜故障樹的規(guī)模和數(shù)量來減小計算的代價，有效降低了傳統(tǒng)BDD方法的內存消耗，同時提高了計算效率。