模糊可靠性计算方法

分析石油机械可靠性指标的模糊决策【摘要】可靠性是机械设备设计制造过程中需要重点关注的问题之一。

本文以石油机械设备为研究对象，结合实际案例的方式，详细分析了石油机械可靠性指标的模糊决策计算方式，旨在于引起相关工作人员的特别关注与重视。

【关键词】石油机械可靠性指标模糊决策计算分析以某油田无游梁式抽油机曲柄销部件为例，该曲柄销部件基本制造材料为40cr，调质处理硬度为hb241-286。

现针对该石油机械部件可靠性指标的模糊决策相关问题做详细分析与说明。

1 影响可靠度的因素及因素等级集的构建分析从实践应用的角度上来说，可能无游梁式抽油机曲柄销部件整体运行可靠性产生影响的模糊因素主要可以分为①.设计水平；②.制造水平；③.工作制度；④.材料强度；⑤.环境条件；⑥.重要程度；⑦.维修水平；⑧.荷载性质；⑨.制造成本，上述九个方面。

从可靠性指标模糊决策的角度上来说，可以将各个因素按照ui格式予以表示。

在此基础之上，可以构成影响无游梁式抽油机曲柄销部件可靠性水平的模糊因素因素集，具体的表达方式如下所示：u={ u1，u2，…，u9} （式1）在此基础之上，还需要就各个ui 取值与整个u因素集之间的对应关系进行详细分析。

具体涉及到以下几个方面的内容：（1）设计水平与可靠度呈反比例相关关系。

越高的设计水平，所对应零件可靠度越低；（2）制造水平与可靠度呈反比例相关关系。

越高的制造水平，所对应零件可靠度越低；（3）工作制度与可靠度呈正比例相关关系。

工作制度作用下所确定的24h内工作时间越短，所对应零件的可靠度越低；（4）材料强度与可靠度呈反比例相关关系。

越高的材料强度，所对应零件可靠度越低；（5）环境条件与可靠度呈反比例相关关系。

越为良好的环境条件，所对应零件可靠度越低；（6）零件重要度与可靠度呈正比例相关关系。

零件在整个石油机械设备中所处的重要性程度越低，所对应的零件可靠度越高；（7）维修水平与可靠度呈反比例相关关系，越高的维修水平，所对应零件可靠度越低；（8）荷载性质与可靠度呈正比例相关关系。

机械零件刚度的模糊可靠性设计方法何兆太 田晓君(黄石高等专科学校机械与动力工程系,湖北　黄石　435003)收稿日期:2001-09-02作者简介:何兆太(1949-),男,湖北大冶人,副教授,主要从事机械设计与制造专业的教学和研究工作。

摘　要　介绍了机械零件变形分布参数的确定和刚度隶属函数的选择方法,导出了零件刚度模糊可靠度的计算公式,并给出了应用实例。

关键词　机械零件　刚度　模糊可靠度中图分类号:TH123 文献标识码　A 文章编号:1008-8245(2002)01-0001-031　引言在模糊可靠性设计的文献中,论述机械零件静强度和疲劳强度设计的比较多,而涉及零件刚度设计的却很少。

实际上,在机械产品的设计中,零件刚度是不容忽视的问题。

如机床主轴由于刚度不足直接影响被加工零件的尺寸精度和粗糙度;起重机械桥架主梁因变形过大而无法正常工作;透平机械(汽轮机、燃气轮机、航空发动机、轴流风机等)隔板刚度差引起通流部分动静碰撞故障。

因此,研究这类零件的模糊可靠性的计算方法是十分必要的。

2　零件变形的分布参数由于载荷、材质和加工过程的离散性,同一型号的机械零件在实际工作中的变形是随机变量。

零件的变形这里主要是指挠度y 和转角θ。

运用实测数据统计法、T aylor 级数展开法或数值计算法,可确定y 和θ的均值y 、θ与标准差σy 、σθ。

一般在已知随机变量影响零件变形的诸函数时,可以用随机变量函数的数学期望与方差的近似计算公式求解零件变形的分布参数。

即y =f (x 1,x 2,…,x n )(1)θ=f (x 1,x 2,…,x n )(2)σ2y =∑ni =19y 9x i |x i =x i 2σ2i(3)σ2θ=∑n i =19θ9x i |x i =x i 2σ2i (4) 零件变形的分布一般服从或近似服从正态分布规律,其概率密度函数为:f (x )=12π・σexp -(x -x )22σ2(5)3　刚度为模糊变量时的数学表征零件刚度作为一个模糊变量,只能用模糊集合与隶属函数来描述。

三角模糊数的运算三角模糊数是一种常用的模糊数学方法，它在实际问题中起到了重要的作用。

本文将介绍三角模糊数的运算方法及其应用。

一、三角模糊数的定义三角模糊数是指一个三角形的模糊数，它由三个参数组成：模糊数的中心值、左侧模糊值和右侧模糊值。

中心值表示模糊数的期望值，左侧模糊值和右侧模糊值分别表示模糊数的可信度。

1. 加法运算对于两个三角模糊数A和B，它们的加法运算可以通过对应位置的参数进行相加得到。

即A和B的中心值相加，左侧模糊值相加，右侧模糊值相加。

这样得到的结果就是两个模糊数的和。

2. 减法运算对于两个三角模糊数A和B，它们的减法运算可以通过对应位置的参数进行相减得到。

即A和B的中心值相减，左侧模糊值相减，右侧模糊值相减。

这样得到的结果就是两个模糊数的差。

3. 乘法运算对于两个三角模糊数A和B，它们的乘法运算可以通过对应位置的参数进行相乘得到。

即A和B的中心值相乘，左侧模糊值相乘，右侧模糊值相乘。

这样得到的结果就是两个模糊数的乘积。

4. 除法运算对于两个三角模糊数A和B，它们的除法运算可以通过对应位置的参数进行相除得到。

即A和B的中心值相除，左侧模糊值相除，右侧模糊值相除。

这样得到的结果就是两个模糊数的商。

三、三角模糊数的应用三角模糊数在实际问题中有广泛的应用，如决策分析、控制系统、风险评估等领域。

下面以决策分析为例，介绍三角模糊数的应用。

在决策分析中，我们常常需要对不确定的因素进行评估。

三角模糊数可以用来描述这些不确定因素的模糊程度。

通过对模糊数的运算，我们可以得到更准确的评估结果。

例如，假设我们要评估某个产品的市场需求量。

由于市场需求量受到多个因素的影响，我们无法确定一个确切的数值。

这时，我们可以使用三角模糊数来描述市场需求量的不确定性。

我们可以通过调查和分析市场数据，得到市场需求量的模糊数。

假设市场需求量的中心值为1000，左侧模糊值为800，右侧模糊值为1200。

这表示我们对市场需求量的期望值是1000，同时我们相信市场需求量在800到1200之间。