基于通用生成函数的可靠性分析方法

提出了基于通用生成函数的可靠性分析方法。首先把连续随机变量离散化,并用离散变量的概率质量函数予以表示;其次根据通用生成函数运算法则计算极限状态函数的概率质量函数,再对极限状态函数的概率质量函数求各阶导数,得到极限状态函数的各阶矩;最后利用极大熵原理建立设计优化问题的数学模型,求解极限状态函数的概率密度函数和累积分布函数。文中所提出的方法避免了对极限状态函数进行灵敏度分析,也不需要求解设计验算点(MostProbable Point,MPP),适于求解混合离散变量和高度非线性问题。实例分析和与蒙特卡洛仿真对比结果验证了所提方法的有效性。     

认知不确定性的谐波齿轮减速器可靠性分析研究

以航天器使用的谐波齿轮减速器为研究对象,在不同信息来源的不确定性处理方法的基础上,研究认知不确定性和客观不确定性同时存在时的概率--非概率可靠性混合模型.建立航天器使用的谐波齿轮减速器的可靠性分析模型,并对模型中的参数进行了灵敏度分析.该方法不用搜索极限状态方程的设计验算点,有较高的鲁棒性.     

大行程升降舞台结构方案的二级模糊综合评判

提出了一种对大行程升降舞台进行结构方案选择的模糊综合评判法，该方法在对不同结构形式进行全面性能分析的基础上，以模糊变量的定量描述为手段，将综合性能的优劣用量化指标反映出来，从而可以从众多的可行方案中选出最佳方案，这种方法出为舞台机械和其它产品的选型提供了依据。     

认知不确定性的谐波齿轮减速器可靠性分析研究

以航天器使用的谐波齿轮减速器为研究对象,在不同信息来源的不确定性处理方法的基础上,研究认知不确定性和客观不确定性同时存在时的概率--非概率可靠性混合模型.建立航天器使用的谐波齿轮减速器的可靠性分析模型,并对模型中的参数进行了灵敏度分析.该方法不用搜索极限状态方程的设计验算点,有较高的鲁棒性.     

基于威布尔分布的疲劳剩余寿命可靠性预测方法

在变应力作用下,机械零件的疲劳寿命为具有分散性的随机变量.威布尔分布是一种连续的概率分布,可以用来描述各种不确定因素对机械零件疲劳寿命的影响.文中用三参数威布尔分布描述零件疲劳寿命的分布规律,建立疲劳剩余寿命的分布模型,并采用解析方法获得疲劳寿命分布参数的点估计值.对在同一应力水平下疲劳剩余寿命的分布规律进行了探讨,结果表明:当前年龄越大,可靠度曲线越陡峭,疲劳剩余寿命的可靠度越低;而年龄越小,疲劳剩余寿命的概率密度曲线越平坦,剩余寿命的分散性越大.     

基于广义σ-N曲面的涡轮盘疲劳寿命预测

以-N曲面为基础,并由应力幅值a和平均应力m构建Goodman型和Gerber型广义-N曲面方程,对涡轮盘进行疲劳寿命估算。由某型航空发动机涡轮盘算例结果显示,基于Gerber型等寿命曲线的估算寿命比Goodman型更接近于其真实额定寿命,且该方法无需循环应力等效转换,从而提高了疲劳寿命估算的精度。     

融合能耗指标与安全因子的移动医疗机器人通用路径规划

考虑在突发重大公共卫生事件期间存在的医疗物资搬运工作强度大、交叉传播风险高等问题，提出一种节能、安全且通用的移动医疗机器人无碰撞路径规划方法。首先，通过建立某方舱医院栅格地图环境模型，表征机器人自主移动过程的能量消耗指标，改进A^*算法原始搜索方向，构建了一种计及能量因素的邻接矩阵优化策略。然后提出一种邻接矩阵权值算子，融合权值算子和安全避障惩罚因子到A^*算法的估价函数中。同时，提出一种基于三次连续贝塞尔曲线的路径平滑方法，用于方舱医院栅格地图中生成曲率连续的平滑路径。仿真结果验证了所提方法的适用性，相较于传统路径规划方法，该方法具备节能性、安全性和平滑性特征，有效降低了医疗运输成本。     

基于YOLOv5神经网络检测模型的动态局部地图构建

在移动机器人自主移动过程中，人的活动会对路径规划结果产生重要的影响。传统SLAM对动态物体的识别和跟踪能力相对有限，动态物体上的特征点容易丢失，且在动态物体占据图像较大范围时，容易造成目标函数的优化方向错误。考虑单个单目相机对行人的位置信息进行检测的场景，通过单目相机获取图像信息，结合YOLOv5目标识别网络来检测图像中人物所占据的像素高度，再通过针孔相机模型还原出图像人物在相机坐标系下的三维坐标。基于YOLOv5网络模型检测出道路区域，运用Canny边缘检测算法计算出道路的边缘轨迹，找到两条轨迹在相机图像上的交汇点。最后根据相机的平面图像结合人物的三维坐标，以及道路轨迹的交汇点和道路宽度信息对图像进行重投影。通过公开数据集测试得到包含行人实时运动情况和道路边界在内的平面地图，可完成150 m深度内的行人位置定位，为快速计算图像的行人的位置深度提供了一种可行方案。