專利名稱：航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)損傷累積模型的建模方法
航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)損傷累積模型的建模方法技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明屬于航天驅(qū)動組件可靠性及壽命評估領(lǐng)域，具體涉及一種航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)損傷累積模型的建模方法。
背景技術(shù)：
根據(jù)國外衛(wèi)星統(tǒng)計(jì)資料表明驅(qū)動組件潤滑不良而造成的“卡死”是造成衛(wèi)星失效的主要原因之一，而驅(qū)動組件的摩擦磨損又是導(dǎo)致轉(zhuǎn)動機(jī)構(gòu)性能下降的關(guān)鍵原因。航天驅(qū)動組件是制約衛(wèi)星長壽命在軌飛行的關(guān)鍵產(chǎn)品，其高可靠性和長壽命對新型長壽命衛(wèi)星的研制和使用至關(guān)重要。
通常產(chǎn)品的壽命特征是通過在正常條件下做壽命試驗(yàn)的方法來獲得的。但對于航天驅(qū)動組件，如果采用常規(guī)壽命試驗(yàn)的方法往往需要耗費(fèi)很長的試驗(yàn)時(shí)間和大量的試驗(yàn)費(fèi)用，甚至所需要的試驗(yàn)時(shí)間遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于研制周期，不可能在投入使用前完成壽命驗(yàn)證，因此對航天驅(qū)動組件的加速壽命試驗(yàn)逐漸受到人們的重視。加速壽命試驗(yàn)是在不改變產(chǎn)品失效機(jī)理的前提下，通過加強(qiáng)應(yīng)力的辦法，加快產(chǎn)品故障、縮短試驗(yàn)時(shí)間，在較短的時(shí)間內(nèi)預(yù)測出產(chǎn)品在正常應(yīng)力作用下壽命特征的方法。不改變失效機(jī)理是加速壽命試驗(yàn)的前提，加強(qiáng)產(chǎn)品所承受的環(huán)境應(yīng)力或工作應(yīng)力是進(jìn)行加速壽命試驗(yàn)的必要手段。
由加速條件下的壽命推測常規(guī)應(yīng)力下的壽命需要用到加速模型。目前常用的加速模型多適用于恒定應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)和步進(jìn)應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)。上述兩類試驗(yàn)通常需要較多的樣本以保證估計(jì)的精度。但航天驅(qū)動組件精度高，壽命長，價(jià)格也非常昂貴。能夠用于試驗(yàn)的樣本數(shù)量通常比較少，難以達(dá)到恒定應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)和步進(jìn)應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)的要求。如何利用較少的樣本數(shù)量達(dá)到較高的估計(jì)精度一直是困擾設(shè)計(jì)人員的難題。另外，航天驅(qū)動組件通常有已經(jīng)進(jìn)行過常規(guī)應(yīng)力壽命試驗(yàn)的舊樣本，如何有效地利用舊樣本的信息也是有待研究的領(lǐng)域。采用綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)可以減少對樣本數(shù)量的需求，也可以有效地利用舊樣本的信息，但目前尚未有針對綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)的加速模型建模方法。
目前可以檢索到國外產(chǎn)品加速壽命試驗(yàn)的參考資料，但大多集中在統(tǒng)計(jì)方法的研究，關(guān)于針對小樣本情況下加速模型的內(nèi)容非常少。鑒于國外對我國相關(guān)技術(shù)采取封閉政策，我們對國外航天驅(qū)動組件如何建立小樣本情況下加速模型無從得知，我國在此方面的研究也剛剛起步，到目前為止我國尚未有適合于小樣本情況下的航天驅(qū)動組件的加速壽命試驗(yàn)加速模型。發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的是，針對主要故障模式為疲勞的航天驅(qū)動組件，基于累積損傷理論， 提出了一種航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)損傷累積模型的建模方法。
—種航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)的壽命預(yù)測模型的建模方法，首先具有下面設(shè)定條件
(1)對以疲勞為主要故障模式的航天驅(qū)動組件，產(chǎn)品壽命的近似概率分布函數(shù)為
權(quán)利要求
1. 一種航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)損傷累積模型的建模方法，其特征在于， 首先具有下面設(shè)定條件(1)對以疲勞為主要故障模式的航天驅(qū)動組件，產(chǎn)品壽命的近似概率分布函數(shù)為1「0寺°.4_= α0+(θ·18-α0) _( 。> , 0< <η, η>0)(1)υ.is、η )其中，F(xiàn)(t)為失效概率，η為特征壽命，a0為待估參數(shù)，t為時(shí)間；(2)特征壽命η與應(yīng)力滿足廣義艾林模型“=7^JTfyM ⑵其中，所選取的加速應(yīng)力包括溫度和某一種加速應(yīng)力M，T表示溫度應(yīng)力的幅值，V表示加速應(yīng)力M的幅值，α、B為待估參數(shù)，Jlci表示額定工況下的特征壽命，T0表示額定工況下的溫度應(yīng)力的幅值，V0表示額定工況下的加速應(yīng)力M的幅值；(3)試樣產(chǎn)品的剩余壽命只與當(dāng)前已失效的累積百分率和當(dāng)前的應(yīng)力有關(guān)，而與失效百分率的累積方式無關(guān)；具體該建模方法包括如下步驟步驟一，試樣從、=0開始施加應(yīng)力靈試驗(yàn)到時(shí)間、，然后改為在應(yīng)力尾下試驗(yàn)，試驗(yàn)到時(shí)間t2，類似過程一直持續(xù)，從時(shí)間tg開始施加應(yīng)力發(fā)試驗(yàn)到時(shí)間ti;確定從時(shí)間、到時(shí)間、在發(fā)應(yīng)力下累積的失效概率Fi (t)為1「(H +τ ψ'"'= ^ α。+(0.18 —叫；(Ucti) (3)/■ \a /■ χ ( \ I λ其中，ι表示在應(yīng)力ι條件下的特征壽命 。p &分別表示在時(shí)間tg開始到時(shí)間、所施加的加速應(yīng)力M和溫度的幅值，τ η表示從時(shí)間、到時(shí)間、 累積的失效概率折算到應(yīng)力發(fā)下的失效概率的折算時(shí)間；步驟二，由試驗(yàn)選取的樣本，確定極大似然函數(shù)L π ；=1 ；= 1+1其中，試驗(yàn)選取n個(gè)樣本，包括H1個(gè)失效樣本和n2個(gè)截尾樣本，n = H^n2, ^.(Yj)表示第j個(gè)失效樣本的累積損傷失效概率密度函數(shù)，Rj(Yj)表示第j個(gè)截尾樣本的累積損傷可靠度函數(shù)；步驟三，對參數(shù)徹、α、B和η ^估計(jì)，具體步驟為第一步開始遺傳算法，給定群體規(guī)模P0PULATI0N_NUM、最優(yōu)個(gè)體個(gè)數(shù)VALUATI0N_ NUM、交配概率PM、變異概率PC和進(jìn)化代數(shù)上限K，初始進(jìn)化代數(shù)k = 0，定義空種群 population和children，以Z = {a0, α，B, n0}作為遺傳算法中個(gè)體的基本形式；第二步隨機(jī)生成P0PULATI0N_NUM個(gè)個(gè)體，以式(4)的極大似然函數(shù)作為遺傳算法的目標(biāo)函數(shù)確定每個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f，并按適應(yīng)度f從大到小的順序插入到種群population 中；第三步依據(jù)交配概率PM從種群population中，隨機(jī)選取個(gè)體采用平均和雜交方法進(jìn)行交配產(chǎn)生子代個(gè)體，并根據(jù)式的極大似然函數(shù)確定每個(gè)子代個(gè)體的適應(yīng)度f，將子代個(gè)體放入種群children中；依據(jù)變異概率PC從種群population中選擇個(gè)體進(jìn)行變異，并根據(jù)式(4)確定每個(gè)變異個(gè)體的適應(yīng)度f，將變異個(gè)體也放入種群children中；第四步將種群children中的所有個(gè)體插入種群population中，根據(jù)適應(yīng)值f從大到小的順序?qū)ΨN群population中的所有個(gè)體進(jìn)行排序，保留種群population中的前 P0PULATI0N_NUM個(gè)個(gè)體，將其余個(gè)體刪除，清空種群children ；第五步判斷種群population中第VALUATI0N_NUM個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度f是否跟第1個(gè)個(gè)體相同，如果是，進(jìn)入第七步直線，否則繼續(xù)直線第六步；第六步更新進(jìn)化代數(shù)k = k+l，判斷進(jìn)化代數(shù)是否等于K，如果是，進(jìn)入第七步，否則跳轉(zhuǎn)到第三步執(zhí)行；第七步開始模式搜索算法，取式的極大似然函數(shù)的倒數(shù)作為模式搜索算法的目標(biāo)函數(shù)，將種群population中前VALUATI0N_NUM個(gè)最優(yōu)個(gè)體作為模式搜索的初始基點(diǎn)X。， 設(shè)定初始步長 pattern_search_deta,搜索精度 pattern_search_e,收縮因子 pattern_ search_beta，加速因子pattern_search_alpha，另取與)(。維數(shù)相同的零向量X和Y，令Y = \ ；第八步令X = Y，判斷步長pattern_search_deta是否小于搜索精度pattern_ SearCh_e，如果是，方法運(yùn)行結(jié)束，輸出X作為參數(shù)估計(jì)結(jié)果；否則繼續(xù)執(zhí)行；第九步從基點(diǎn)X按步長patterrusearctudeta沿當(dāng)前坐標(biāo)軸進(jìn)行軸向搜索，初始搜索是沿第一個(gè)坐標(biāo)軸進(jìn)行的，先沿該軸的正方向增加patterrusearctudeta，確定目標(biāo)函數(shù)值，如果函數(shù)值減小，將所得到的解作為基點(diǎn)Y，然后執(zhí)行第十步；如果不減小，則沿該軸的負(fù)方向增加patterrusearctudeta，確定目標(biāo)函數(shù)值，如果函數(shù)值減小，將所得到的解作為基點(diǎn)Y，然后執(zhí)行第十步，如果函數(shù)值不減小，直接執(zhí)行第十步；第十步，判斷當(dāng)前坐標(biāo)軸是否是最后一個(gè)坐標(biāo)軸，如果是轉(zhuǎn)第十一步執(zhí)行，如果不是， 轉(zhuǎn)第九步搜索下一個(gè)坐標(biāo)軸；第十一步判斷基點(diǎn)Y的目標(biāo)函數(shù)值是否小于基點(diǎn)X，如果是轉(zhuǎn)至第十二步進(jìn)行模式搜索；否則將步長減小pattern_searCh_beta，然后轉(zhuǎn)第八步執(zhí)行；第十二步取方向向量D = Y-X，沿方向向量D，通過加速因子pattern_search_alpha 得到基點(diǎn)Y’ = Y+D * pattern_searCh_alpha，判斷基點(diǎn)Y’的目標(biāo)函數(shù)值是否小于基點(diǎn)Y， 如果是，令Y = Y’，然后轉(zhuǎn)第八步執(zhí)行，如果不是直接轉(zhuǎn)第八步執(zhí)行；步驟四，確定參數(shù)％、α』和Ilci后，根據(jù)式( 確定任意載荷譜下的航天驅(qū)動組件的壽命ο
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)損傷累積模型的建模方法，其特征在于，所述的步驟二建立混合分布模型的具體方法為第一步試樣從時(shí)間、=0開始到時(shí)間、在應(yīng)力靈下試驗(yàn)，得到的失效概率F1 (t)為
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)損傷累積模型的建模方法，其特征在于，所述的步驟三中確定的失效樣本的累積損傷失效概率密度函數(shù) fj (Yj)為
全文摘要
本發(fā)明提出一種航天驅(qū)動組件綜合應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)損傷累積模型的建模方法，屬于航天驅(qū)動組件可靠性及壽命評估領(lǐng)域。本發(fā)明方法針對主要故障模式為疲勞的航天驅(qū)動組件，采用綜合應(yīng)力進(jìn)行加速壽命試驗(yàn)，對實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，確定從開始時(shí)間t0到時(shí)間ti在應(yīng)力下累積的失效概率，然后確定失效樣本和截尾樣本的綜合應(yīng)力加速模型，得到加速模型的極大似然函數(shù)，最后對模型中的相關(guān)參數(shù)進(jìn)行估計(jì)以得到最終的加速模型，根據(jù)廣義艾林模型能確定任意載荷譜下的壽命值。本發(fā)明方法適用于航天驅(qū)動組件綜合多應(yīng)力加速壽命試驗(yàn)，能夠縮短試驗(yàn)時(shí)間，節(jié)省試驗(yàn)費(fèi)用，能夠有效地利用試驗(yàn)樣本和已經(jīng)做過常規(guī)壽命試驗(yàn)的截尾樣本，對航天驅(qū)動組件的壽命進(jìn)行比較準(zhǔn)確的評估。
文檔編號G06N3/00GK102509023SQ201110378290
公開日2012年6月20日 申請日期2011年11月24日 優(yōu)先權(quán)日2011年11月24日
發(fā)明者張超, 王少萍, 石健 申請人:北京航空航天大學(xué)