柔性机构动态可靠性分析的新方法

摘要：

为了改善柔性机构动态可靠性分析的效率和精度，基于支持向量机SVM （Support Vector Machine）回归理论，提出了一种柔性机构动态可靠性分析高效率高精度的SVM 回归极值法SREM （SVM Regression Extre-mum Method）。首先，介绍了柔性机构可靠性分析的基本理论；其次，融合蒙特卡洛法MC（Monte Carlo）和SVM回归理论，建立了柔性机构动态响应极值的代理模型，并利用代理模型进行柔性机构可靠性分析。最后，利用SREM法对柔性机构实例进行了可靠性分析，并与MC和人工神经网络ANN（Artificial Neural Networks）的分析结果进行比较。结果显示，在小样本情况下，进行柔性机构动态可靠性分析时，SREM 的计算效率和计算精度都比ANN高；SREM的计算效率比MC大大提高，计算精度与MC相当。验证了在柔性机构可靠性分析中SREM的高效率和高精度，并证明了SREM在柔性机构可靠性分析中的可行性和有效行性。

关键词：柔性机构、蒙特卡洛法、支持向量机、动态可靠性、SVM 回归极值法

分类号：V415.4;TB114.3(基础理论及试验)

资助基金：国家自然科学基金51175017；北京市自然科学基金3102019资助项目．

在线出版日期：2014-07-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：291-296