申请/专利权人：北京航空航天大学;中国兵器装备集团兵器装备研究所

申请日：2023-10-20

公开（公告）日：2024-02-06

公开（公告）号：CN117521338A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F17/16;G06F17/18;G06F119/02;G06F111/08

优先权：["20221027 CN 2022113280344"]

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.27#实质审查的生效;2024.02.06#公开

摘要：本发明提供了一种基于Copula与多性能退化数据的枪械系统可靠性建模方法，其步骤包括:S1、通过失效机理分析确定关联枪械系统失效与否的关键性能参数及其失效阈值；S2、获取枪械系统各项关键性能参数的初始值；S3、开展射弹试验，获取枪械系统关键性能参数退化量数值矩阵；S4、根据数值矩阵，辨识枪械系统各项关键性能参数退化量所服从的边缘分布族及其统计参数；S5、辨识枪械系统各项关键性能参数退化量所服从的联合分布族及其统计参数；S6、构建枪械系统可靠性模型。本发明的方法利用了相比寿命数据蕴含更多信息的多性能退化数据，并借助Copula函数描述性能之间的相关性，不依赖于复杂的枪械系统层级结构，能够更为准确高效地实现枪械系统可靠性建模。

主权项：1.一种基于Copula与多性能退化数据的枪械系统可靠性建模方法,其特征在于：其包括以下步骤：S1、通过失效机理分析确定关联枪械系统失效与否的关键性能参数Z1，Z2，…，Zm及其失效阈值其中Z为关键性能参数，Zth为关键性能参数对应的失效阈值，m为关键性能参数的数量；其中，关联枪械系统失效与否的关键性能参数为枪械系统的弹性件力学特征参数、碰撞件形貌特征参数或点火件材料特征参数；S2、获取枪械系统各项关键性能参数在t＝0时刻的初始值其中i为第i个关键性能参数；S3、将枪械系统开展射弹试验，在设定时间节点tjj＝1，…，n获取其各项关键性能参数值zitji＝1，…，m，形成多条退化轨迹，并计算相应退化量，得到退化轨迹的数值矩阵Λ： 其中，t0＝0，Δzitj，tj-1＝-Δzitj-1，tj＝zitj-1-zitji＝1，…，m；j＝1，…，n表示枪械系统在tj-1到tj运行时段内关键性能参数Zi的退化量；S4、根据退化轨迹的数值矩阵Λ，利用极大似然估计，基于BIC准则，辨识枪械系统各项关键性能参数退化量所服从的边缘分布族及其统计参数:S41、确定以时间参数为索引的备选分布族φ1，φ2，…，φl；S42、任取退化轨迹的数值矩阵Λ第i行i＝1，2，…，m的数据：Λi，：＝[Δzit1，t0Δzit2，t1…Δzitn，tn-1]2假设其对应的随机过程服从某边缘分布族，即：ΔZitv，tu～ψitu，tv；θitu＜tv3其中，ψi泛指以时间参数tu，tv为索引的分布族，包含待估统计参数向量θi，下标u,v用来区分两个时间参数值不相同,其概率密度函数表示为： 构建对数似然函数 其中，j为时间下标，表示第j个时间点；S43、任取备选分布族中的第k个k＝1，2，…，l分布族φk，其统计参数空间为Θ，利用极大似然函数估计确定当ψi＝φk时的最优统计参数向量： 并计算相应的BIC值；S44、基于BIC准则，从备选分布族中确定ΔZi服从的最优边缘分布族及其统计参数，即: S5、依据步骤S4所获得的性能参数退化量的边缘分布族及其统计参数，利用Copula函数和极大似然估计，基于BIC准则，辨识枪械系统各项关键性能参数退化量所服从的联合分布族及其统计参数；S6、依据步骤S5所获得的枪械系统各项关键性能参数退化量所服从的联合分布族及其统计参数，得到枪械系统各项关键性能参数值在任意时刻t下的联合分布： 构建枪械系统可靠性模型，以可靠度函数Rst表征为： 其中，Pr为概率测度。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京航空航天大学;中国兵器装备集团兵器装备研究所 基于Copula与多性能退化数据的枪械系统可靠性建模方法

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