基于神經網絡的機械系統(tǒng)可靠性研究.pdf

1、隨著全球市場的競爭日益激烈，產品的質量變得越來越重要，隨之產品的可靠性要求也越來越高。因此，進一步完善和改進現有的可靠性研究方法，更新技術手段，是提高可靠性研究的合理性和應用性的重要任務。本文將人工智能、模式識別、可靠性理論和隨機過程等學科相結合，提出了一種快速、準確的可靠性數據分析方法，解決了傳統(tǒng)的可靠性模型識別中工作繁瑣、經驗難以積累等難題。 本文首先對目前工程中常見的幾種可靠性模型識別方法進行了分析和比較，總結了各種方法的

2、優(yōu)缺點。在深入分析了神經網絡模式識別的基礎上，提出了基于BP網絡的可靠性模型選擇方法。 結合智能模式識別理論，對由MATLAB軟件產生的偽隨機數序列實施特征提取，并將由此產生的特征參數作為網絡的輸入樣本，編制基于BP網絡的可靠性模型智能識別程序。 此外，在綜合傳統(tǒng)的可靠性模型參數估計方法的基礎上，本文還提出了基于自適應神經網絡的可靠性參數估計方法，在MATLAB環(huán)境下編制了相應程序，并就此模型進行了數值模擬試驗。該方法是