柔性机构运动参数动态可靠性分析方法研究
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于霖冲
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，
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，白广忱
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北京航空航天大学能源与动力工程学院, （100083）
2
嘉应学院计算机科学与技术系, （514015）
E-mail（ylc@jyu.edu.cn）
摘 要： 研究目的是提出柔性机构运动参数动态可靠性分析方法，给出了柔性机构运动参
数动态可靠性分析的广义模型。将驱动力（矩）、摩擦和阻尼力（矩）等作为随机变量，应
用蒙特卡罗方法，取得动态参数样本，再利用人工神经网络方法，根据抽取的样本对网络进
行训练，统计网络输出的动态参数分布，得到机构动态可靠度。空间站柔性展开机构动态可
靠度计算实例表明该方法减少了计算时间。
关键词：柔性；机构；人工神经网络；蒙特卡罗；动态可靠性
1 引 言
在高速、大柔度情况下，由于变形和运动的耦合，动态响应为强非线性。考虑构件柔性
的动力学方程为复杂的微分代数方程DAEs（Differential Algebraic Equations），求解较困难
[1]
。
进行可靠性分析时，极限状态方程很难以解析形式表达。在这种情况下，随机模拟方法是主
要的手段之一。随机模拟方法求解可靠度的精度随模拟次数的增加而提高，但计算成本较高。
许多学者对提高随机模拟方法的计算效率,降低其计算成本进行了有成效的研究
[2-5]
。其中，
周则恭等利用重要性抽样方法改进了蒙特卡罗（Monte-Carlo，简称MC）随机模拟方法
[2]
，
减少了抽样次数；Papadrakakis等利用人工神经网络（Artificial Neural Network，简称ANN）
方法与MC方法结合分别求解了静态结构的可靠度和基于可靠度约束的结构优化
[3,4]
；侯国祥
等利用ANN方法同MC方法相结合，计算了涡轮增压器压气机叶片的强度可靠性，并与一次
二阶矩法、设计验算点法的结果进行了比较
[5]
。
本文将多柔体系统的动力学分析与柔性机构可靠性研究相结合，利用 MC 随机模拟方法
1
本课题得到国家自然科学基金(50275006)和教育部博士点基金（20020006036）资助。
http://www.paper.edu.cn
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