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    隨機變量非正態(tài)分布且相關(guān)的機械零件單模失效可靠度分析

    2015-03-20 08:01:26劉華漢楊光輝呂海霆
    大連理工大學學報 2015年1期
    關(guān)鍵詞:狀態(tài)方程正態(tài)正態(tài)分布

    劉華漢,蔣 瑋,楊光輝,呂海霆

    (大連理工大學 機械工程學院,遼寧 大連 116024)

    0 引 言

    機械產(chǎn)品的可靠性設(shè)計不同于電子產(chǎn)品可靠性設(shè)計.對機械系統(tǒng)來說有3種不同形式的相關(guān)性問題:一是考慮引起零件單模失效的隨機變量相關(guān)性問題,二是考慮零件失效模式之間相關(guān)性問題,三是機械系統(tǒng)零件間的相關(guān)性問題.而對于機械系統(tǒng)中單個零件的可靠度分析,應(yīng)充分考慮上述前兩種相關(guān)性問題.目前的研究工作集中在零件失效模式間相關(guān)性問題及機械零件(單模失效)間的相關(guān)性問題[1-10]的研究方面,而對于機械零件隨機變量相關(guān)的單模失效問題的研究鮮有報道.

    機械零件可靠度計算的基本理論為應(yīng)力-強度干涉理論(又稱為應(yīng)力-強度相干模型),在以往的文獻中,此理論都是在應(yīng)力和強度完全獨立的情況下導出的,但實際上并不是所有的零件可靠性問題中的應(yīng)力和強度完全獨立,例如軸系零件設(shè)計變量的荷載、強度等因素之間存在程度不同的相關(guān)性[11].同時,在需要考慮構(gòu)件的自重時,構(gòu)件的應(yīng)力和強度之間也存在相關(guān)性[12].喻天翔等[13]通過非線性變換,建立了僅考慮應(yīng)力、強度兩個隨機變量相關(guān)時的零件單模失效可靠度模型,并探討了相關(guān)系數(shù)對零件單模可靠度的影響及相對誤差,但假設(shè)隨機變量的分布都為正態(tài)分布且只考慮應(yīng)力、強度兩個變量相關(guān).

    引起機械零件廣義應(yīng)力與強度隨機性的因素主要有材料、加工、制造、安裝、荷載等,如同種材料性能分布的不均勻、制造精度誤差.正是由于這些參數(shù)的隨機性才有了可靠度的概念.要想得到這些因素的實際隨機性參數(shù)是比較困難的,因此在理論分析中常常假設(shè)這些因素服從常見的分布,如正態(tài)分布、威布爾分布、指數(shù)分布等.現(xiàn)有的大多數(shù)文獻中假設(shè)隨機參數(shù)服從正態(tài)分布,但很多情況下并非如此.這時就需要探求隨機變量因素服從其他分布時的可靠度計算公式,探求將非正態(tài)分布轉(zhuǎn)化為正態(tài)分布的方法,利用正態(tài)分布運算的成熟的計算技術(shù)來求得零件可靠度.

    本文針對引起機械零件單模失效的隨機變量為不相關(guān)正態(tài)隨機變量、相關(guān)正態(tài)隨機變量、不相關(guān)非正態(tài)隨機變量、相關(guān)非正態(tài)隨機變量4種情況,借鑒結(jié)構(gòu)可靠性求解理論,尋求建立機械零件單模失效可靠度求解模型的統(tǒng)一方法.主要是建立相關(guān)非正態(tài)隨機變量的可靠度求解理論模型.不相關(guān)正態(tài)隨機變量的可靠度理論是求解其他3種情況的基礎(chǔ).最后,通過齒輪傳動的實例說明本文所提方法的有效性.

    1 零件單模失效可靠度求解統(tǒng)一模型建立

    全面考慮引起機械零件單模失效的各個因素:隨機變量是否服從正態(tài)分布,隨機變量之間是否具有相關(guān)性,隨機變量之間是否為線性關(guān)系.機械零件單模失效可靠度求解統(tǒng)一模型框圖如圖1所示.設(shè)零件單模失效的極限狀態(tài)方程為M=G(X),其中X=(X1X2…Xn)T為隨機變量,它們共同影響失效狀態(tài)函數(shù)中的應(yīng)力強度.這些隨機變量中可能含有非正態(tài)隨機變量,各個隨機變量之間可能存在相關(guān)性.下面將對統(tǒng)一模型由簡單到復雜展開說明.

    圖1 機械零件單模失效可靠度模型Fig.1 Single failure mode reliability model of the mechanical components

    1.1 隨機變量正態(tài)分布不相關(guān)時零件單模可靠度求解理論

    此為求解零件可靠度最簡單也是基礎(chǔ)的模型,如圖1中Ⅰ框所示,計算步驟如下:

    步驟1 正態(tài)隨機變量正則化為標準正態(tài)隨機變量.

    假設(shè)影響極限狀態(tài)方程的隨機變量為Y=(Y1Y2…Yn)T,極限狀態(tài)方程為

    其中Yi~N(μi,σ2i),各隨機變量不相關(guān),通過式(2)正則化為標準正態(tài)隨機變量Z=(Z1Z2…Zn)T,則極限狀態(tài)方程轉(zhuǎn)化為式(3)的形式:

    步驟2 零件單??煽慷鹊那蠼?

    將極限狀態(tài)方程(1)以正則化后的標準正態(tài)隨機變量表示為式(3),則式(3)分為兩種情況:隨機變量Zi的線性組合或非線性組合,下面分別表述:

    (1)若極限狀態(tài)方程(3)為n維標準正態(tài)隨機變量Zi的線性組合:

    可靠度指數(shù)

    可靠度

    (2)若極限狀態(tài)方程(3)為非線性組合,則可采用兩種方法求解.

    ①一 次 二 階 矩(first-order second-moment,F(xiàn)OSM)法[17].

    將式(3)在平均值處一階泰勒展開,僅保留一階項:

    零件單模可靠度可由式(5)、(6)求得.

    ②改進的一次二階矩(advanced first-order second-moment,AFOSM)法[18].

    通過求解式(9)得到可靠度指數(shù)β,代入式(6)求得可靠度.對于式(9)的求解可以采用Lagrange乘子迭代法導出的公式進行迭代計算,將在2.1中詳細介紹.

    1.2 隨機變量正態(tài)分布相關(guān)時零件單模可靠度求解理論

    假設(shè)影響極限狀態(tài)方程的隨機變量為X*=(X*1X*2…X*n)T,極限狀態(tài)方程為

    步驟1 正態(tài)隨機變量正則化為標準正態(tài)隨機變量.

    按照式(2)、(3)的形式將相關(guān)的非標準正態(tài)隨機變量X*=(X*1X*2…X*n)T正則化為相關(guān)的標準正態(tài)隨機變量Y*=(Y*1Y*2…Y*n)T,然后根據(jù)下述步驟2、步驟3進行零件單??煽慷鹊那蠼?

    步驟2 相關(guān)的標準正態(tài)隨機變量轉(zhuǎn)化為不相關(guān)的正態(tài)隨機變量.

    將相關(guān)的標準正態(tài)隨機變量Y*=(Y*1Y*2…Y*n)T線性變換為不相關(guān)的正態(tài)隨機變量Y=(Y1Y2…Yn)T,Yi~N(μi,σi2).

    變換過程如下:

    設(shè)隨機變量Y*=(Y*1Y*2…Y*n)T的協(xié)方差矩陣為

    由線性代數(shù)理論可知,矩陣CY* 可通過式(12)線性變換成對角矩陣:

    其中A是一個正交矩陣,它的列向量等于矩陣CY* 的特征向量,對角矩陣CY由式(13)計算:

    對角矩陣CY的對角元素σ2Yi等于矩陣CY* 的第i個特征值.由式(12)可得互不相關(guān)的正態(tài)隨機變量Y=(Y1Y2…Yn)T.

    步驟3 變量正態(tài)分布相關(guān)時零件單??煽慷惹蠼?

    經(jīng)過步驟1、步驟2所述方法變換后,可靠度的求解轉(zhuǎn)化為1.1中討論的問題,按照1.1中提供的方法就可以得到考慮隨機變量正態(tài)分布且相關(guān)時的零件單模失效下的可靠度.

    1.3 含有非正態(tài)隨機變量且相關(guān)時零件單模可靠度求解理論

    研究發(fā)現(xiàn),自然界中大多數(shù)的物理量在經(jīng)過無數(shù)次的統(tǒng)計分析后都近似服從正態(tài)分布,因此有關(guān)正態(tài)分布函數(shù)的性質(zhì)、特征、數(shù)字特征等研究也最多,發(fā)展了許多可用的結(jié)論及大量的可供參考查閱的數(shù)據(jù).基于此現(xiàn)行對于由高維極限狀態(tài)函數(shù)表示的可靠度關(guān)系式的求解都是以各隨機變量服從正態(tài)分布為前提下得出的.然而面對多維極限狀態(tài)函數(shù)中含有非正態(tài)隨機變量的情形,只有將非正態(tài)隨機變量轉(zhuǎn)化為正態(tài)隨機變量,才能利用現(xiàn)有成熟的、計算精度高的可靠度理論進行機械零件可靠度的求解,本節(jié)將對隨機變量中含有非正態(tài)隨機變量的情形進行研究.

    假設(shè)機械零件單模失效的極限狀態(tài)方程為

    其中X=(X1X2…Xn)T,為影響應(yīng)力、強度分布的隨機變量,X中含有非正態(tài)隨機變量且各隨機變量之間具有相關(guān)性.此種情況下機械零件單模失效可靠度求解步驟如下:

    步驟1 將X中的非正態(tài)隨機變量轉(zhuǎn)化為正態(tài)隨機變量.

    (1)Rosenblatt變換(Rosenblatt transformation,RT)[14]

    Rosenblatt證明:任意非正態(tài)隨機變量X,理論上都可以通過Rosenblatt變換轉(zhuǎn)化為線性無關(guān)的標準正態(tài)隨機變量Z.但這種變換具有局限性,需要知道n維隨機變量X的聯(lián)合累積分布函數(shù),具體變換形式如下:

    設(shè)n維隨機變量X的聯(lián)合累積分布函數(shù)為FX(X),則n維標準正態(tài)線性無關(guān)隨機變量Z可以通過式(15)得到:

    按順序反求式(15)中的方程,可以得到n維標準正態(tài)線性無關(guān)隨機變量Z:

    式(16)中的條件概率密度函數(shù)通過聯(lián)合概率密度函數(shù)按式(17)、(18)求得:

    同理可通過逆變換按順序反求式(16)得到X=(X1X2…Xn)T.由式(16)變換求得不相關(guān)標準正態(tài)隨機變量Z=(Z1Z2…Zn)T.

    (2)R-F變換[15]

    設(shè)Xi為臨界破壞面上的特定點,通過令原始分布FXi(Xi)和當量正態(tài)分布在特定點Xi處具有相等的概率密度函數(shù)和累積分布函數(shù),則可求得當量正態(tài)分布的均值和標準差

    由式(19)得

    變換得到正態(tài)隨機變量X*= (X*1X*2…X*n)T.

    步驟2 含有非正態(tài)隨機變量且相關(guān)時零件單??煽慷惹蠼?

    利用Rosenblatt變換方法進行非正態(tài)隨機變量的正態(tài)化時,必須利用隨機變量的聯(lián)合概率密度函數(shù),這一點在實際中較難實現(xiàn);但經(jīng)過此種變換后,含有非正態(tài)隨機變量且相關(guān)的隨機變量經(jīng)轉(zhuǎn)換后直接轉(zhuǎn)化為不相關(guān)的標準正態(tài)隨機變量,此時利用1.1中所述的方法就可以快速地求出其可靠度.

    R-F變換方法簡單,較容易在計算機上實現(xiàn),并不需要聯(lián)合概率密度函數(shù).將非正態(tài)隨機變量正則化為標準正態(tài)隨機變量Y*= (Y*1Y*2…Y*n)T;然后按照1.2中所述方法將相關(guān)正則化正態(tài)隨機變量Y*= (Y*1Y*2…Y*n)T線性變換為不相關(guān)正態(tài)隨機變量Y= (Y1Y2…Yn)T;最后按照1.1中所述方法求解得到考慮隨機變量為非正態(tài)分布且相關(guān)時機械零件單模可靠度值.

    2 機械零件單模失效可靠度求解算法

    本章將根據(jù)第1章介紹的機械零件單模失效可靠度求解統(tǒng)一模型理論探討可靠度求解的計算機實現(xiàn)算法,機械零件單模極限狀態(tài)方程為式(14)描述的n維方程,含有非正態(tài)隨機變量,且各隨機變量之間存在相關(guān)性.算法中非正態(tài)隨機變量利用R-F變換方法正則化為正態(tài)隨機變量;可靠度指數(shù)β的求解采用H-L 方法,利用Lagrange乘子迭代法導出的公式進行迭代計算.

    2.1 Lagrange乘子迭代法推導

    Lagrange乘子迭代法詳細敘述如下:

    設(shè)

    求L的極小值得

    則式(23)可表示為

    因此

    所以

    將式(28)代入式(26)得

    將式(29)代入式(21)得

    采用數(shù)值方法可以計算出

    則式(24)、(29)、(30)即可組成Lagrange乘子迭代法計算的迭代公式.

    2.2 機械零件單??煽慷惹蠼馑惴?/h3>

    假設(shè)影響零件單??煽慷鹊姆钦龖B(tài)隨機變量為X=(X1X2…Xn)T,由以上敘述得到可靠度求解算法的完整步驟如下:

    步驟1 設(shè)置初始點x=(x1x2…xn)T.

    步驟2 在設(shè)計點x=(x1x2…xn)T處利用式(19)、(20)進行R-F 變換,得到,將非正態(tài)隨機變量在xi處轉(zhuǎn)換為正態(tài)隨機變量x*i.

    步驟4 對相關(guān)的標準正態(tài)隨機變量y*=(y*1y*2…y*n)T按照式(11)~(13)線性變換為互不相關(guān)的正態(tài)隨機變量y= (y1y2…yn)T.

    步驟5 將y=(y1y2…yn)T由式(2)正則化為互不相關(guān)的標準正態(tài)隨機變量z=(z1z2…zn)T,形成臨界破壞面g(z)=0.

    步驟6 在z處計算

    步驟7 將zT=βηα代入g(z)=0并解得β=β+min.

    步驟8 采用步驟7計算得到的β重新計算zT=βηα.

    重復步驟6~8直到計算結(jié)果收斂(以z穩(wěn)定作為收斂指標).

    步驟12 由式(5)求得可靠度指數(shù),式(6)求得機械零件單模失效可靠度.

    3 算 例

    本文以某1.6 MW 風力發(fā)電機平行級直齒圓柱齒輪傳動為研究對象,通過對風機齒輪箱傳動系統(tǒng)受力分析得到直齒圓柱齒輪傳動各項參數(shù):齒輪材料及熱處理為17CrNiMo6低碳合金鋼、滲碳淬火,小齒輪轉(zhuǎn)矩T1=2.542 8×107N·mm,小齒輪轉(zhuǎn)速n1=1 600r/min,齒數(shù)Z1=19,Z2=94,齒輪模數(shù)m=12mm,齒寬系數(shù)φd=0.4,重合度εa=1.36,齒輪精度7 級,表面粗糙度Ra=3.2,使用壽命為20a,高速、輕微振動.本文僅針對齒輪傳動的齒面接觸疲勞可靠性進行分析.

    按國家標準規(guī)定的方法計算或查線圖得到與齒面接觸疲勞可靠性相關(guān)各參量的均值[19]和文獻[20]中給出的方法估算原則得到各參量的均值和標準差如下:Ft=(81 785.964 9,4 089.298 2)N,d1=(228,1.14)mm,b=(91.2,0.456)mm,KV=(1.323,0.145 5),KHβ=(1.348 4,0.044 5),KHα=(1.225 4,0.040 4),ZV=(0.949 2,0.031 3),KA=(1.5,0.049 5),σHlim=(1 450,174)MPa,ZN=(1,0.033),ZL=(1,0.033),ZR=(2.783 6,0.091 9),ZW=(1,0.005),ZX=(0.958,0.004 8),ZH=(2.494 6,0.012 473),ZE=(189.8,0.949)定義極限狀態(tài)方程為

    以上各參數(shù)的含義及應(yīng)力σH、強度σ′Hlim的計算式參考國家標準GB 3480—1997.下面分3 種情況對該齒輪傳動的可靠度進行求解.

    (1)假設(shè)各隨機變量均服從正態(tài)分布,其均值和方差如前所述,各隨機變量之間相互獨立,此種情況下根據(jù)文獻[21]提供的方法計算得到可靠度指標β=1.374 112,R=0.915 330 5.

    (2)假設(shè)各隨機變量均服從正態(tài)分布,相關(guān)隨機變量之間的相關(guān)性以齒面接觸疲勞應(yīng)力-強度干涉理論中應(yīng)力σH與強度σ′Hlim之間的相關(guān)性代替,相關(guān)系數(shù)為ρ.由文獻[21]方法得到該齒輪傳動的齒面接觸疲勞應(yīng)力S為σH~N(2 887.905 4,205.214 62),齒面接觸疲勞強度δ為σ′Hlim~N(3 670.270 5,531.088 12),則得到可靠度指標

    當相關(guān)系數(shù)ρ在區(qū)間[-1,1]內(nèi)變化,得到可靠度指數(shù)β、可靠度R隨ρ變化曲線如圖2所示.

    圖2 ρ-β、ρ-R 曲線Fig.2 ρ-β,ρ-Rcurves

    由圖2可知,在相關(guān)系數(shù)ρ從-1 增大到1(即應(yīng)力、強度相互獨立到應(yīng)力、強度完全相關(guān))時,可靠度指數(shù)β從1.063 1增大到2.400 8,相應(yīng)的可靠度R從0.856 010增大到0.991 802,可靠度R的相對變化率為15.86%,變化較大.此時若忽略應(yīng)力、強度之間的相關(guān)性將會產(chǎn)生兩種結(jié)果:若實際為正相關(guān),此時利用獨立假設(shè)理論就會低估系統(tǒng)本身可靠性,通過改變設(shè)計來提高其可靠度時設(shè)計成本增高,造成不必要的浪費;若實際為負相關(guān),則高估了系統(tǒng)的可靠性,按照此可靠性設(shè)計的產(chǎn)品,因過早的失效破壞而達不到設(shè)計要求.

    以簡單的應(yīng)力、強度雙變量相關(guān)的模型為基礎(chǔ),分析相關(guān)系數(shù)對不同零件單模可靠度的影響.以應(yīng)力、強度相互獨立時可靠度為基準,求解可靠度隨相關(guān)系數(shù)在[0,1]內(nèi)的變化曲線,通過對多種具有不同基準可靠度的機械零件ρ-R曲線分析知,基準可靠度越小,考慮與不考慮相關(guān)系數(shù)時的可靠度差別越大.因此可以得出結(jié)論,當在假設(shè)變量相互獨立情況下求得的可靠度較大時(如0.999),變量之間的相關(guān)性可以忽略,以它們相互獨立求得可靠度,這樣不僅簡化了計算,還不會影響機械零件可靠性優(yōu)化設(shè)計的精度.

    (3)假設(shè)各隨機變量服從正態(tài)分布,通過分析國家標準GB 3480—1997 中各隨機參數(shù)的計算知某些隨機變量之間具有相關(guān)性:Ft、KV、KHα、KHβ、ZV、b與d1具有相關(guān)性;KHβ與b具有相關(guān)性.

    定義可靠度極限狀態(tài)方程中各隨機變量為

    根據(jù)各隨機變量計算式設(shè)定相關(guān)隨機變量相關(guān)系數(shù)為

    假設(shè)相關(guān)隨機變量線性變換為非相關(guān)變量后的隨機變量為z=(z1z2…zn)T,利用本文介紹的求解算法求解此種情況下的可靠度,設(shè)初始值為z=(1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1)T,以前后兩次迭代z向量之間的距離作為收斂判據(jù):經(jīng)過3次迭代后可靠度指數(shù)β穩(wěn)定在4.216 7,并且經(jīng)過6次迭代后距離L達到7.637 1×10-5.所以求得的可靠度為R=Φ(4.216 7)=0.999 987 6.

    (4)假設(shè)隨機變量Ft、KV、KHα、KHβ、ZV、b、d1服從對數(shù)正態(tài)分布,7個變量間的相關(guān)性情況與(3)中所述相同;其他隨機變量服從正態(tài)分布;所有隨機變量的均值和標準差同上.利用本文介紹的求解算法,求解此種情況下的可靠度.外層經(jīng)5次循環(huán),內(nèi)層循環(huán)分別為63、65、67、68、69次時,可靠度指數(shù)β穩(wěn)定在4.202 1,此時精度為1×10-6.所以求得的可靠度為R=Φ(4.202 1)=0.999 987 2.

    由以上討論可知,本文介紹的變量相關(guān)的機械零件單??煽慷惹蠼馑惴ㄊ强尚械?,且具有較高的收斂速度,對于復雜的變量相關(guān)的可靠度的求解具有重要的應(yīng)用價值.另外,從考慮各個變量之間的相關(guān)性與將只考慮廣義應(yīng)力、強度之間單相關(guān)性求得的可靠度可以看出,差別很大,因此在求解變量相關(guān)可靠度時,為使求得的可靠度比較精確,應(yīng)盡量將各個相關(guān)變量的相關(guān)性做單獨處理,不要將其等效為應(yīng)力、強度之間的相關(guān)性.

    4 結(jié) 論

    (1)本文以系統(tǒng)中機械零件的單模失效為研究對象,通過探討影響單模失效極限狀態(tài)方程的隨機變量的不同特征:是否含有非正態(tài)隨機變量、隨機變量間是否相關(guān),建立了考慮含有非正態(tài)隨機變量和隨機變量具有相關(guān)性時的機械零件單模失效下可靠度求解的統(tǒng)一模型,并對統(tǒng)一模型求解的理論進行了詳細的論述.

    (2)基于所建立的機械零件單模失效下的可靠度求解統(tǒng)一模型,提出了高效的計算機求解算法.

    (3)通過算例說明了隨機變量之間的相關(guān)性對零件單模失效可靠度的影響,表明在零件單模失效求解中忽略隨機變量的相關(guān)性將會帶來較大的誤差.通過分析得到,當基準可靠度較大時(如0.999 9),變量之間的相關(guān)性可以忽略,這樣在不影響優(yōu)化設(shè)計精度的前提下簡化了可靠度的計算.

    (4)本文提出的理論為含有非正態(tài)隨機變量時零件單模失效下可靠度的求解提供了一個很好的方法.實例證明,所提出的計算機實現(xiàn)算法收斂速度快,具有很強的實用性.

    本文所建立的機械零件單模失效下可靠度求解模型可應(yīng)用于機械零件任意一種失效模式下的可靠度求解,如熱疲勞、磨損、溫度失效等,這對機械零件考慮多模失效下可靠度理論的發(fā)展也具有指導作用.

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