一、用三级评定方法评估部件剩余寿命（论文文献综述）
李鑫[1]（2021）在《铁路机车设备画像理论及关键技术研究》文中指出铁路机务专业是铁路运输系统的重要行车专业,主要负责各型机车的运用组织、整备保养和综合检修。作为重要的铁路运输生产设备,机车的运输生产效率、设备质量状态、整备检修能力、安全管理水平等均会对铁路运输生产能力的稳健提升和经营管理工作的稳步发展产生重要影响。随着各种监测检测设备以及各类信息管理系统的广泛应用,围绕机车积累了形式多样的海量数据,数据增量及质量均大幅提升,数据价值日益体现,铁路行业对于完善机车健康管理的需求十分迫切。当前铁路机务专业在进行机车健康管理的过程中,存在分析方法较少、大数据挖掘不足、管理决策科学性较弱、综合分析平台缺失等问题。铁路机车设备画像理论及关键技术研究作为实现机车健康管理的重要手段,致力于加强机车数据资源的整合利用,通过客观、形象、科学的标签体系全面而精准地刻画机车的质量安全状态,并以此为基础深入挖掘潜藏的数据价值,实现机车事故故障关联分析、安全状态预警盯控、质量安全态势预测、检修养护差异化施修、稳健可靠管理决策等目的,支撑起铁路运输生产及质量安全管理工作的科学化、数字化、智能化发展。本文主要对铁路机车设备画像理论及其一系列关键技术进行了研究与应用,取得了以下创新成果:（1）提出了铁路机车设备画像理论。通过梳理机车设备画像的含义及研究意义,明确了构建铁路机车设备画像理论的必要性及其定位。基于此,给出铁路机车设备画像理论的定义与内涵,梳理了符合现阶段机车运输生产管理需要的铁路机车设备画像理论的构成,阐述了关键技术的研究方法及之间的逻辑关系。同时,设计相匹配的应用架构,介绍了其所包含的核心应用、赋能应用、总体目标等6个方面内容。这为系统性地开展机车健康管理相关研究提供了崭新的理论和方法支持。（2）构建了基于设备画像的铁路机车画像标签体系。通过整合利用机车多维度数据,提出了机车设备画像3级标签体系技术架构,全面分析所包含的数据采集层、标签库层和标签应用层,详细阐释各级标签的内容构成,形成机车画像标签体系的构建方法。针对聚类这一标签产生方式,改进K均值（K-means）聚类算法的初始质心选取方法,提高标签获取的精度和稳定性。通过在某铁路局开展机车设备画像实地应用研究,获得了客观、精准、完整、可靠的机车画像。（3）提出了基于Ms Eclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘方法。针对机车事故故障在关联规则挖掘中具有不同支持度的特点,提出了改进的等价变换类（Eclat）算法——多最小支持度等价变换类（Ms Eclat）算法,以各项目的支持度值为排序依据重新构建数据集,进而运用垂直挖掘思想获得频繁项集;为了进一步提高Ms Eclat算法在大数据分析场景中的执行效率,将布尔矩阵和并行计算编程模型Map Reduce应用于算法的计算过程,得到优化的Ms Eclat算法,设计并阐述了相应的频繁项集挖掘步骤。通过比较,Ms Eclat算法及其优化算法在多最小支持度关联规则挖掘方面有着极大的计算效率优势。通过在某铁路局开展实际应用研究,验证了算法的有效性、高效性和准确性。（4）设计了基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络的机车质量安全态势预测模型。通过总结反向传播（BP）神经网络、粒子群优化（PSO）算法和差分进化（DE）算法的原理及优缺点,设计了基于时变概率且融入了防早熟机制的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型,详细阐释了这一预测模型的训练步骤。以某铁路局的机车质量评价办法为依托,选用灰色关联度分析方法选择出运用故障件数、碎修件数等7个评价项点,预测机车未来3个月的质量安全态势。经过实验对比,新提出的预测模型有着更好的收敛能力,对于机车质量评价等级预测及分值变化趋势预测的准确度分别可以达到98%和91%以上。最后开展了实际预测应用及分析,为科学把控机车质量安全态势提供了较好的技术方法。（5）设计了基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用。通过总结梳理铁路机车健康管理应用与铁路机车设备画像理论及机务大数据三者间的关系,设计了基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用的“N+1+3”总体架构及其技术架构。基于此,从设备、人员和综合管理3个方面介绍了机车运用组织、机车整备检修、辅助决策分析等7个典型应用场景,并特别给出这些场景的数据挖掘分析思路及框架,为铁路机车设备画像理论的扎实应用奠定了重要基础。最后,将本文所取得的相关研究成果在某铁路局开展实地的铁路机车健康管理应用实践,通过搭建人机友好的应用系统,完成一系列机务大数据挖掘分析算法模型的封装,实现了机车画像标签生成及设备画像分析、机车事故故障关联分析、机车质量评价分析、机车质量安全态势预测分析等多项功能。通过实际的工程应用,实现了铁路机车设备画像理论及其关键技术的创新实践,取得了良好的效果。全文共有图56幅,表21个,参考文献267篇。
李杰[2]（2021）在《珩磨缸套粗糙度和磨损预测及可靠性评估》文中进行了进一步梳理内燃机因其具有高效的能源转换与强劲的动力输出特性,受到了各国交通运输企业、国防军工部门和能源动力部门的广泛关注。论文以高性能内燃机缸套为研究对象,针对缸套珩磨表面Rk粗糙度集预测、珩磨加工参数优化、缸套磨损量预测和缸套服役可靠性评估等相关问题进行了研究。为高性能内燃机关键部件的精密加工和整机服役性能的提高提供相关参考。论文的主要内容如下:（1）基于人工神经网络（artificialneural network,ANN）建立了缸套珩磨表面粗糙度Rk、Rpk 和 Rvk 的反向传播神经网络（back propagation neural network,BPNN）和广义回归神经网络（generalized regression neural network,GRNN）预测模型,设计了三因素三水平的全因子试验进行了模型的训练与验证,并对GRNN预测模型里的光滑因子进行优选。结果表明:GRNN模型预测结果的决定系数均值为0.959,BPNN模型预测结果的决定系数均值为0.829,GRNN预测模型对粗糙度的预测结果更加精确,证明了 GRNN粗糙度预测模型的可行性和有效性。（2）基于响应面法（response surface methodology,RSM）建立了粗糙度 Rk、Rpk 和Rvk的响应回归模型,以三个粗糙度值同时相对最小为优化目标,结合带有精英策略的非支配排序遗传算法（elitistnon-dominated sorting genenietic algorithm,NSGA-Ⅱ）多目标优化算法对珩磨加工参数进行了优化,获得了粗糙度的Pareto前沿。结果表明:基于RSM建立的粗糙度多元回归模型具有较好的拟合效果。各珩磨参数对粗糙度影响的显着性顺序为:对于 Rk:V旋>P>V往;对于 Rpk:P>V旋>V往;对于 Rvk:P>V旋>V往。（3）基于灰色系统理论建立了缸套磨损量的灰色预测模型GM（1,1）,通过数据驱动优选了权重。结果表明:磨损量预测值与实测值之间的平均相对误差为4.8%,最大相对误差为7.1%,模型具有较好的预测精度,且优选权重的GM（1,1）预测误差更小,预测精度提高了 44.2%。（4）基于Wiener过程建立了考虑不同因素的缸套服役可靠性评估模型,分析了缸套服役可靠性的动态演变规律。结果表明:基于Wiener过程的模糊可靠性曲线变化趋势要比考虑漂移系数随机性的Wiener退化过程可靠性曲线陡峭一些,而比不考虑漂移系数随机性的Wiener退化过程可靠性曲线平缓很多。
董健[3]（2021）在《风电机组关键部件故障预警与寿命评估方法及其应用研究》文中研究表明2020年9月我国正式提出“2030年碳达峰,2060年碳中和”的减排目标,这为我国能源清洁低碳转型指明了方向、擘画了具体路线图,展现了中国应对气候变化的坚定决心和重信守诺的责任担当。风力发电作为清洁能源的主要利用方式之一,在未来必将更快速度、更大规模、更高质量的发展,这对风电装备设计制造及运维技术水平提出更高的要求。我国在大规模风力发电建设初期存在风电机组设备故障率高和运维成本高的突出问题,特别是关键大部件（齿轮箱、发电机及主轴承等）故障率偏高,严重影响发电量,增加风电场的后期运维和检修成本,给风电场运营带来较大的经济损失。随着风力发电行业逐步朝着大型化和海上化的发展趋势,这就对风电机组运行安全可靠性和经济性提出了更高要求。因此,不断提升风电机组关键部件状态监测及故障诊断技术水平,使部件监测范围更宽、故障预警更及时、故障诊断更准确,必将成为风电全行业的共识。本文的研究结果可为风电场关键部件的检修时机提供科学合理的依据,也可为风电场的安全经济运行提供重要的技术支持。本文针对风电机组关键部件故障诊断及寿命评估的关键技术问题,依托2015年度国家科技支撑计划项目“大型风电场智能化运行维护关键技术研究及示范（2015BAA06B03）”开展深入研究,主要的研究内容及结论如下。（1）基于振动信号复合分解结合特征降维的故障诊断方法:风电机组传动链结构复杂、故障模式多,振动监测信号存在多源耦合调制的特点,这就给快速全面提取微弱故障特征信息造成困难,针对这一关键问题,本文研究并提出一种振动信号复合分解结合主分量分析的降维处理方法。首先采用先进的集合经验模态分析方法（Ensemble Empirical Mode Decomposition,简称 EEMD）和局部均值分解方法（Local Mean Decomposition,简称LMD）对振动监测信号进行复合分解,以全面揭示隐含在振动监测信号中造成状态变化的微弱故障信息;其次选择分解出的高频分量进行特征提取,将两种分解方法得到的各个分量特征值进行融合,构成高维特征向量;最后采用主分量分析（Principal Component Analysis,简称PCA）进行降维处理,采用欧几里得距离或平方预测误差（Squared Prediction Error,简称SPE）指标作为反映状态变化的量化评价指标。通过风电机组实际故障信号分析实例,将该方法的分析效果与其它几种基于不同信号分析方法的特征提取及降维方法进行对比,结果表明,所提出的“复合分解结合主分量分析”的方法既满足特征提取精度要求又可提高特征识别效率。（2）基于盲解卷积结合稀疏分解的微弱故障特征提取方法:针对风电机组振动监测信号的干扰噪声强、故障信息分布频率范围宽、具有强非平稳性等特点,本文研究并提出一种将盲解卷积和稀疏分解相结合的振动信号分析方法。首先采用基于最小熵解卷积（MED）方法对振动监测信号进行预处理,从而抑制监测信号中的随机噪声成分,增强信号中的故障冲击成分;其次对经预处理的振动信号进行稀疏分解,根据风电机组传动链故障周期性冲击成分出现的最小间隔,对振动监测信号进行分段处理,采用匹配追踪算法对每一段信号分解,提取故障成分,再将得到的故障冲击成分按照顺序重构信号。通过对风电机组实际运行监测信号的分析对比,结果表明,该方法可以同时实现微弱故障信息增强和提取的目的,选择合适的解卷积滤波器参数,可以获得明显的振动信号提取效果。（3）基于运行监控数据分类识别的故障预警方法:风电机组运行监控系统（Supervisory Control And Data Acquisition,简称 SC ADA）中拥有海量的大数据,其中数据间各种逻辑关系复杂,干扰数据繁多,这就对快速准确的构建目标模型从而高效诊断和预测各类典型故障带来不小的困难,针对这一难点,本文利用SCADA系统中各类数据的属性构建了分类识别的建模方法。首先针对SCADA系统中同类监控指标的数据（齿轮箱油温）提出一种工况细化的故障预警方法,该方法针对风电机组并网段的不同叶轮转速分仓,建立齿轮箱油温正常行为模型并划定油温分布和变化率异常限值,采用定时执行、定量分析、定窗评估的手段实现齿轮箱油温异常检测和故障预警的功能;最后针对SCADA数据之间关联性较为直接且可以快速识别关联性的部件（叶片结冰故障）,采用BPAdaboost故障检测强分类器构建模型,其精度优于单一 BP神经网络构建的风电机组叶片结冰故障检测模型。（4）基于疲劳累计损伤理论的风电机组寿命评估系统:由于风电机组的结构、运行工况及环境条件具有复杂多变特点,国内对于处于设计寿命中后期的风电机组,针对整机及特殊关键结构部件寿命评估技术的研究基础相对薄弱,针对这一瓶颈问题,本文开发了一套风电机组关键部件疲劳载荷及寿命评估系统。首先构建了风电机组载荷数据库（包含空气密度、湍流强度和计算风速工况）;其次基于Miner疲劳累计损伤理论,开发出风电机组关键部件寿命评估系统。通过对两个风电场的关键部件剩余寿命预测作为算例进行验证,结果表明,该系统可实现对限电风电场的优化配置及预测会发生疲劳破坏的部位等功能。
王文洁[4]（2021）在《铁道车辆EA4T材质车轴裂纹扩展仿真与试验研究》文中认为车轴作为重要的铁路车辆关键部件,其在列车运行过程中不仅要承受车辆主要重量,还要经受来自轨道不平顺等激励,受力复杂。由损伤所引起的车轴断裂事故一经发生必会造成巨大灾难。为确保其在运行时具有良好可靠的服役性能,目前,基于断裂力学的损伤容限评定方法以及定期探伤,保障了车轴的服役安全。为制定科学、合理的车轴超声探伤周期,本文以EA4T材质车轴作为研究对象,开展裂纹扩展寿命研究。具体工作如下:（1）为确定疲劳裂纹扩展寿命预测模型,针对文献中变幅载荷条件下M（T）试样疲劳裂纹扩展试验,采用Paris和NASGRO方程进行剩余寿命估算,与文献结果进行对比,结果表明,NASGRO方程能更好的预测变幅载荷下的裂纹扩展寿命。（2）建立轮轴有限元模型,研究不考虑压装、考虑压装、压装与残余应力叠加这三种不同应力状态对卸荷槽处裂纹扩展行为的影响。最后利用NASGRO方程预测这三种应力分析模型的疲劳裂纹扩展寿命,与全尺寸EA4T车轴疲劳裂纹扩展试验结果比较,认为考虑二次应力能为寿命预测提供更加准确且保守的结果。（3）为获得基于我国线路条件下的车轴裂纹扩展行为特性,采用上述确定的车轴受力分析方案和寿命预测模型,以2mm深的裂纹作为初始条件,预测动车车轴在实测线路载荷谱裂纹扩展寿命,结果表明,当裂纹扩展到4.2mm深时,各等级的载荷均对裂纹扩展起作用。（4）研究了不同初始裂纹形状、深度和裂纹数量对疲劳裂纹扩展行为和疲劳裂纹扩展寿命的影响。本文考虑预测模型和二次应力状态两种影响因素以实现输入参数从小试样到全尺寸车轴的可传递性,提高了车轴裂纹扩展寿命预测精度。图63幅,表9个,参考文献77篇。
周婷[5]（2021）在《压力容器瓶颈曲面裂纹扩展与寿命预测模型研究》文中研究指明为了提高压力容器在工程应用中的可靠性,对压力容器寿命预测模型优化。压力容器瓶颈与瓶身为质地均匀的厚壁圆筒,且一次性成型,不存在焊接情况,其筒壁受力均匀,但其瓶颈与瓶身接合曲面由于结构的不连续,而产生二次应力,受力复杂,容易产生裂纹。因此本文以压力容器瓶颈与瓶身接合曲面为研究对象,分析其应力状态,优化压力容器的寿命预测模型。最后计算压力容器的临界裂纹,预测其寿命周期。本文主要研究内容分为以下四部分。1.优化曲面起裂模型。鉴于应力值的大小将会直接影响起裂角的大小,而压力容器瓶颈与瓶身接合曲面处受到复杂二次应力作用,由此在压力容器瓶颈与瓶身接合曲面添加弯矩模块,对压力容器的应力模型进行优化,进而完成压力容器瓶颈与瓶身曲面起裂模型的优化。并考虑压力容器的几何尺寸在一定程度上影响应力值的大小,因此创建不同尺寸的压力容器仿真算例来验证优化后的起裂角模型具有稳定性,能适用于多种尺寸形状的压力容器。2.修正应力强度因子。针对裂纹位于曲面且起裂角不为0°的问题,考虑压力容器壁厚h、瓶颈与瓶身接合曲面曲率半径R、初始裂纹长度L以及起裂角α对应力强度因子的影响,对应力强度因子K进行修正,并完成修正后的应力强度因子可靠性的验证。3.优化寿命周期模型。通过优化后的裂纹扩展模型计算裂纹扩展量,再由材料的临界应力强度因子求解出压力容器的临界裂纹尺寸(6(（8）,完成对Paris寿命预测模型的优化。4.寿命周期模型验证。对优化后的寿命模型验证主要从两方面进行验证,其一是将兰州理工大学的开源数据与优化后的Paris模型计算的裂纹扩展速率进行结果对比分析。其二是建立传统Manson-Coffin寿命预测模型,并将其计算出的寿命周期与优化后的Paris寿命预测模型进行对比。由此得到优化后的Paris寿命预测模型可靠度。
张博[6]（2021）在《工业汽轮机转静子组件稳态运行安全分析》文中提出工业汽轮机作为国家发展的重大装备,其制造的先进性是我国综合实力的重要体现。作为驱动设备,工业汽轮机已经广泛应用于化工、发电、核动力等行业。随着国民经济和近代工业的发展,传统蒸汽轮机技术在我国也有了快速的发展,总体上向着更高功率密度和更高进汽参数发展。在工业汽轮机广泛应用的同时,要保证汽轮机机组在恶劣环境下的安全可靠工作,必须进行转静子组件在运行状态下的强度计算和可靠性分析。本文以某型号高压工业汽轮机为研究对象,以通用有限元分析软件ANSYS/Workbench为平台,进行整机汽缸热固耦合分析,完成初始稳态运行下的强度校核,对汽轮机各压力级进行变工况计算,分析参数波动对汽轮机定功率运行的影响,对汽轮机末端第八级动叶盘进行动静强度校核,为服役期间的安全检查以及形成完整的汽轮机部件可靠性分析规范提供参考。以工业汽轮机汽缸及其组件为研究对象,对其水压试验工况、初始稳态运行、10万小时运行工况下的温度场、应力场和汽密性等进行计算,通过引入Norton-Bailey蠕变本构方程和Cocks-Ashby多轴韧度系数,进行考虑多轴效应的汽缸蠕变强度校核。研究结果表明,汽缸在水压试验工况、初始稳态及长时运行后的结构强度及汽密性满足正常工作要求,其中高温蠕变使汽缸原有应力场发生明显松弛,在进汽缸蒸汽室管口、进汽流道内和高温螺栓孔周蠕变积累较大,在服役期间安全检查时应当引起厂商重视。进行汽轮机主蒸汽温度及压力参数波动后,汽轮机定功率稳定运行的变工况简化计算,实现了各级蒸汽温度及压力变化的准确计算。编制汽轮机对流换热系数计算平台,通过Matlab驱动实现了汽轮机变工况重分析,分析进汽参数波动对汽轮机各级温度场、应力场及蠕变行为的影响。分析结果表明,进汽参数变化对各级温度场、应力场和应变场的影响规律和程度不同,但不会导致明显的位置重分布,对各级温度场和高温区域蠕变会产生较大影响,对前三级和末端两级的应力场影响较大。最后以汽轮机第八级动叶片组成的叶盘为研究对象,采用循环对称方法研究不同约束条件下叶片及叶盘的动静态特性,校核叶盘结构的静强度,并利用Campbell图和干涉图对叶盘进行振动安全分析。结果表明,叶盘动静态强度满足设计要求。
孙鑫[7]（2021）在《基于安全衰减路径压力容器表面裂纹安全评价与剩余寿命研究》文中研究说明金属压力容器是与众多行业密切相关并且广泛应用的重要设备,尤其是在空气动力技术试验、国防工业、核电工业、化学工业、海洋工程等领域,具有举足轻重的作用和地位。同时,压力容器也是爆炸危险性高的特殊设备,国内外都重视其安全运用,都从国家的角度进行技术管理。因此,关于压力容器安全性评价的基础理论和技术研究一直是人们关注的重要课题。在压力容器缺陷安全评定基础理论研究中,世界各国该技术领域的专家学者用近半个世纪时间,依据线弹性断裂理论和弹塑性断裂理论对金属压力容器缺陷的失效机理、安全评定准则及其工程应用技术方法进行了卓有成效的研究。其中经过实际应用检验的大量研究成果已经形成了众多评定标准与技术规范。在过去的20年里,压力容器朝着大规模、复杂、高科技的方向发展。特别是在空气动力测试、核动力工程、火力发电工程以及潜艇上使用的大规模复杂的金属压力容器。由于其固有的先天性和迟发性、多样性和复杂性、隐蔽性和突出性的缺陷,往往造成重大灾难性安全事故,如泄漏、断裂等安全事故时有发生。不少突发性安全事故的原因并非现有标准对缺陷安全评定的技术手段有什么问题,而是现有技术标准仅能对缺陷的安全性进行评定,也就是说,我们可以得出缺陷是否安全的结论,但无法给出缺陷的安全程度。因此,近年来,在对现有的安全性评价技术进行重新审视和改善的同时,压力容器缺陷的安全裕度和疲劳剩余寿命的研究开始受到关注。表面裂纹是压力容器缺陷一种常见形式,如果处理不当,还有可能发展为穿透裂纹,直接导致容器的破坏,对压力容器中的表面裂纹进行安全评估,完成剩余寿命预测,对确定整个结构的剩余寿命,提出更有效的设备检查维修计划有着重要意义。本文研究来自国家自然科学基金项目《基于衰减路径速度积的压力容器缺陷安全裕度及剩余寿命研究》。本文主要对压力容器中表面疲劳裂纹进行研究分析,分析了压力容器在疲劳应力作用下裂纹的萌生和扩展机理,通过扩展有限元软件ABAQUS及FRANC3D对压力容器表面裂纹进行数值模拟,分析不同初始长深比的表面裂纹扩展规律及疲劳寿命结果,进而给出表面裂纹扩展长深关联函数,在关联函数基础上使用压力容器缺陷安全评估系统及仿真平台仿真获得表面裂纹的安全衰减路径,在衰减路径不同裂纹扩展阶段特征识别的基础上,结合低周疲劳试验数据,建立表面裂纹安全裕度表征模型与全生命周期扩展寿命计算模型,其中重点研究了基于J积分理论的裂纹弹塑性崩溃扩展阶段的寿命估算模型,并通过有限元仿真验证模型的适用性。最后,利用python语言及ABAQUS二次开发接口,开发了压力容器表面裂纹安全评定有限元协同分析平台。
谢阳[8]（2021）在《考虑疲劳裂纹扩展时变性的衰减路径速度积安全裕度模型研究》文中认为大型压力容器作为承压类特种设备在工程领域中具有举足轻重的作用,制造过程中不可避免的会产生夹渣、松孔等先天缺陷。在使用过程中由于随机载荷、交变应力等因素导致先天缺陷的扩展,从而引发压力容器的整体安全可靠性大幅降低。其中先天缺陷的扩展最主宏观表现形式为裂纹扩展,包括埋藏裂纹、表面裂纹和穿透裂纹。传统方法对于含裂纹缺陷安全裕度的计算,通常从静态的角度判断含裂纹缺陷压力容器的剩余安全裕度大小,但是却无法准确表征动态安全裕度的范围。为此,本文基于裂纹缺陷的扩展变化规律研究裂纹扩展的衰减路径,以龙伟教授提出的路径速度积概念为基础,尝试提出了更准确的路径速度积的计算公式,发展了更有效的具有工程应用价值的安全裕度表征方法,为含裂纹缺陷压力容器的可靠性提供有效分析方法,保证设备运行的安全性,减少重大安全事故发生率和财产损失。首先,针对不同类型、不同初始值的裂纹形式对安全衰减路径和路径速度积安全裕度模型的影响,研究了裂纹在扩展过程中的变化规律,得到不同类型裂纹扩展的关联函数。通过对裂纹扩展机理的分析,建立了埋藏裂纹、表面裂纹在扩展过程中深度和长度的关联变化函数。基于Paris公式得到了裂纹扩展规律公式,应用Newman等数值计算应力强度因子的方法并考虑闭合效应,获得了埋藏裂纹和表面裂纹的扩展规律关联函数。通过改变Paris公式中材料系数的大小证明裂纹扩展变化与材料有关,为此利用Python计算机语言编程,得到不同初始值下裂纹的变化规律图,经曲线拟合得到两种裂纹在不同裂纹初始点下关于深度和长度方向变化的关联函数表达式。理论计算表明,基于Paris公式获得的表面裂纹的关联函数与以往试验测量数据结果符合得较好,最大相对误差为7.5%。对于无深度和长度关系的穿透裂纹,讨论了考虑评定安全和闭合效应情况下,基于表面观测的裂纹长度求解裂纹前沿最远扩展点长度的单项关联函数。由关联函数模型,分析了不同裂纹类型在R6失效评定图上的衰减路径。然后,以衰减路径失效评定图为基础,根据路径速度积的重要概念,考虑了裂纹扩展的动态特征和时变性,提出了包含Paris公式在内的路径速度计算公式,建立了以路径速度积为核心的压力容器剩余安全裕度模型。通过GB/T19624-2019计算评定点的方法,得出衰减路径模型,讨论了表面裂纹在仿真衰减路径过程中出现断点的典型情况。考虑裂纹扩展下的时变性,基于衰减路径提出了路径速度积模型,用于表征含缺陷压力容器的动态安全裕度。对表面裂纹进行实例分析,通过关联函数模型、衰减路径模型和路径速度积模型的转化,定义并绘制了直观的路径速度积-衰减路径曲线,以方便表征剩余安全裕度的大小。通过与以往射线法和模糊评定法的对比表明,本文建立的基于路径速度积的安全裕度模型与以往模型结果符合得较好,且安全评定的结果偏于保守。最后,搭建了含缺陷压力容器动态安全裕度模型的可视化工程应用平台。利用Visual Basic（VB）语言将提出的关联函数模型、衰减路径模型和路径速度积模型进行可视化平台编程,以方便数据的传输和交换,实现各个模型工程应用化,快速判定含缺陷大型压力容器的剩余安全裕度大小。
田和鑫[9]（2021）在《风电齿轮箱的性能退化建模与可靠性分析》文中研究说明风能是一种清洁能源,合理地利用风能可以极大缓解全球气候和环境的压力。风力发电是利用风能的重要手段,而风力发电机组是风能转化为电能的媒介。风电齿轮箱是风力发电机组中的核心组件之一,其结构复杂,组成零部件较多,故障模式呈现多样化。齿轮箱的设计、制造及可靠性能够较好地体现整个机组的制造水平。因此,分析风电齿轮箱的可靠性是至关重要的。本文以某型号2MW风电齿轮箱为研究对象,主要开展了如下研究工作:（1）应用传统的故障模式、影响及危害性分析（Failure Mode,Effects and Criticality Analysis,FMECA）方法对整个风电齿轮箱进行故障分析,通过风险优先数确定风电齿轮箱系统中危害性较大的零部件。（2）针对传统的FMECA方法在故障模式严酷度、发生频度和可探测度三个评价要素等级的描述、评价要素权重的确定以及故障模式重要程度排序三个方面存在的不足,引入模糊集理论量化专家评分;利用层次分析法和熵权法分别对三个评价要素的主客观权重赋值;应用逼近理想解排序法进行故障风险排序。通过改进的FMECA方法确定风电齿轮箱中零部件故障模式的危害性排序,并与传统方法所得结果进行对比。（3）基于Gamma随机过程和Copula理论对风电齿轮箱高速级齿轮的疲劳强度退化失效模式进行研究。以Gamma随机过程描述齿轮强度退化失效过程,通过材料的P-S-N曲线估计Gamma随机过程中的未知参数,构建齿轮强度退化失效过程模型。应用Copula函数模型来表征高速级传动系统中两齿轮和各齿轮失效模式间的相关关系,并通过Monte Carlo方法验证所建模型的可行性。（4）根据外部冲击对产品性能退化失效过程的影响,对产品失效过程进行详细的描述,建立随机冲击下产品的竞争失效过程模型。考虑到模型函数难以得到解析解,采用Monte Carlo方法对所建模型的可行性进行验证,同时研究不同参数对产品可靠度的影响程度。
智鹏鹏[10]（2020）在《轨道车辆结构可靠性分析与优化设计方法研究》文中研究指明随着现代轨道车辆结构日益复杂化和轻量化,对其质量水平提出了更高的要求,面对关键和复杂设计需求的增加,愈加需要对工程实际中存在的几何尺寸、材料属性、载荷等不确定性因素高度关注,并进行精确地度量与评估,以减少其对结构性能的影响,确保轨道车辆结构的可靠性和安全性。但是,传统轨道车辆结构分析一般基于确定的结构参数和载荷条件,并借助数值仿真分析和静/动态试验验证其是否满足标准要求,导致分析结果偏于保守且较为理想化。而基于不确定性的结构分析考虑了工程信息中的不确定性,能够真实地对结构零部件性能进行估计,预判其存在失效的可能性,进而减少主要的不可靠性因素,预防事故的发生。同时,考虑参数不确定性的结构优化能够使轨道车辆设计中的分析模型更加精细,获得兼顾可靠性和优异性能的设计方案。为此,本文考虑参数的不确定性从结构可靠性与优化设计两方面开展适用于轨道车辆结构的设计方法研究,对现有不确定性分析与优化理论体系进行拓展和完善,为轨道车辆在研制阶段的可靠性设计提供理论支持和技术支撑。本文的主要研究内容包括以下几个方面:（1）提出考虑参数不确定性的结构静/疲劳强度分析方法。为了验证结构性能分析中考虑参数不确定性的必要性,基于D-最优试验设计和有限元分析确定设计参数波动下的结构静强度,应用响应面代理模型建立不确定性设计参数与结构静强度的函数表达式,并分析参数的不确定性对结构静强度的影响,进而采用Monte Carlo（MC）方法分析结构静强度可靠性;同理,基于疲劳分析理论构建不确定性影响下结构疲劳强度的评估模型,并采用重要性抽样法分析设计参数的不确定性对结构疲劳强度的影响,结合改进的Goodman-Smith疲劳极限图,评估结构疲劳强度可靠性。所提方法定量分析参数不确定性对结构性能的影响,解决了传统确定性分析相对保守的问题。（2）提出适用于轨道车辆结构设计的单/多工况结构可靠性分析方法。面对结构在复杂载荷工况下可靠性分析准确性的提升问题,结合Chebyshev不等式和6σ原则,建立描述区间变量的分段函数模型,提出新模型中区间变量的生成策略及可靠度计算方法,实现结构在单工况下的可靠度精确计算,减少基于概率分布假设导致分析结果的离散性。此外,改进差分进化粒子群算法（IDEPSO）优化子集模拟（SS）,结合改进Ditlevsen方法和最优准则,提出一种基于IDEPSO-SS的多工况结构可靠性分析方法,揭示多工况及其相关性对结构可靠度的影响规律,并确定多工况下结构的最优失效次序。该方法拓宽了可靠性分析方法的应用范围,同时克服了现有模型在多种组合工况下实现轨道车辆结构性能分析的不足。（3）提出基于随机过程的轨道车辆结构静/疲劳强度时变可靠性分析方法。考虑由载荷引起的结构可靠性的时变性与动态性,采用泊松随机过程和概率分布特征描述载荷的作用次数及大小,伽马随机过程描述材料强度的退化,在考虑参数不确定性的条件下建立结构的时变可靠性模型,分析参数的不确定性及时间对结构静强度可靠性的影响。在此基础上,基于线路试验和疲劳损伤理论计算结构的等效应力,利用连续时间模型和伊藤引理,建立时变等效应力与疲劳强度模型,进而提出轨道车辆结构的等效时变动态应力-强度干涉模型,分析结构服役寿命与疲劳可靠度的关系。该模型直观反映了服役寿命（时间）对等效应力和疲劳强度的影响,适用于任意服役寿命（时间）下以动应力为基础的焊接结构疲劳可靠性分析。（4）提出一种基于多级响应面代理模型的模糊优化设计方法。针对隐式结构的多变量优化问题,利用MC方法对结构设计参数进行灵敏度分析,并对其进行分级。采用模糊理论处理设计参数边界约束的不确定性,结合D-最优试验设计和多项式响应面代理模型,依次建立结构的多级响应面模糊优化模型,并应用遗传算法（GA）和非线性规划（NP）对其进行求解。通过与单级响应面代理模型对比,所提方法的计算精度和效率较高,解决了其在多优化变量条件下,拟合精度差及优化效率低的问题。（5）提出一种多目标时变可靠性模糊优化设计方法。为了表征时间对显式结构综合性能的影响,在对其性能指标进行理论推导的基础上,结合连续时间模型和伊藤引理,建立其时变刚度模型和时变强度可靠性模型。同时,采用模糊理论对结构的设计参数进行不确定性量化,应用物理规划法提高设计人员对优化目标的偏好,建立具有时变刚度约束和时变强度可靠性约束的多目标模糊优化设计模型,发展了结合DoE抽样的混合优化求解策略,通过对比三种混合优化策略下的模糊/非模糊优化设计,验证了考虑结构时变可靠度和优化变量模糊性的必要性。该方法在提高优化结果准确性和可靠性的同时,解决了结构设计中因忽略时间因素导致的优化结果偏于危险的问题。
二、用三级评定方法评估部件剩余寿命（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、用三级评定方法评估部件剩余寿命（论文提纲范文）
（1）铁路机车设备画像理论及关键技术研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 必要性及可行性分析 |
| 1.2.1 必要性 |
| 1.2.2 可行性 |
| 1.3 本文拟解决的主要问题 |
| 1.4 本文研究的主要内容 |
| 1.5 本文组织架构及技术路线 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 国内外研究现状及发展趋势 |
| 2.1 机务大数据研究及应用 |
| 2.1.1 国外 |
| 2.1.2 国内 |
| 2.2 机车检修现状 |
| 2.3 设备画像 |
| 2.3.1 画像的概念 |
| 2.3.2 构成要素 |
| 2.3.3 模型与方法 |
| 2.4 标签技术 |
| 2.4.1 画像标签的定义 |
| 2.4.2 标签分类 |
| 2.4.3 标签构建原则 |
| 2.4.4 标签构建方法 |
| 2.5 设备健康管理 |
| 2.5.1 国外设备健康管理现状 |
| 2.5.2 国内设备健康管理现状 |
| 2.5.3 我国铁路机务专业PHM技术发展差距 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 铁路机车设备画像理论 |
| 3.1 机车设备画像概述 |
| 3.2 铁路机车设备画像理论构建 |
| 3.2.1 铁路机车设备画像理论的定义与内涵 |
| 3.2.2 铁路机车设备画像理论的构成 |
| 3.2.3 铁路机车设备画像理论的应用架构 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 基于设备画像的铁路机车标签体系构建 |
| 4.1 问题概述 |
| 4.2 面向设备画像的标签技术 |
| 4.3 机车画像标签体系构建 |
| 4.3.1 机车画像标签体系技术架构 |
| 4.3.2 机车画像标签体系 |
| 4.4 基于聚类的机车第三级标签获取方法 |
| 4.4.1 K-means算法 |
| 4.4.2 K-means算法的改进 |
| 4.4.3 K-means算法与改进算法的比较验证 |
| 4.5 机车画像标签体系构建实例 |
| 4.5.1 K-means改进算法的应用 |
| 4.5.2 机车完整标签体系的产生 |
| 4.6 本章小结 |
| 5 基于MsEclat算法的铁路机车事故故障多最小支持度关联规则挖掘 |
| 5.1 问题概述 |
| 5.2 MsEclat算法的背景知识 |
| 5.2.1 垂直格式数据集 |
| 5.2.2 支持度、置信度与提升度 |
| 5.2.3 概念格理论 |
| 5.2.4 多最小支持度下的频繁项集判定 |
| 5.2.5 面向有序项目集合的最小支持度索引表 |
| 5.2.6 基于等价类的可连接性判定 |
| 5.3 MsEclat算法原理 |
| 5.3.1 Eclat算法简述 |
| 5.3.2 改进的Eclat算法—MsEclat算法 |
| 5.4 优化的Ms Eclat算法 |
| 5.4.1 基于布尔矩阵的T_(set)位运算求交 |
| 5.4.2 基于MapReduce的等价类并行运算 |
| 5.4.3 大数据场景下优化的MsEclat算法的频繁项集挖掘步骤 |
| 5.5 算法比较验证 |
| 5.5.1 MsEclat算法与水平挖掘算法的对比 |
| 5.5.2 MsEclat算法与其优化算法的对比 |
| 5.6 机车事故故障关联规则挖掘分析 |
| 5.6.1 待分析项目的选取 |
| 5.6.2 关联规则挖掘结果分析 |
| 5.7 本章小结 |
| 6 基于PSO+DE混合优化BP神经网络的铁路机车质量安全态势预测 |
| 6.1 问题概述 |
| 6.2 机车质量等级评价 |
| 6.3 基于机车质量评价项点的特征选择 |
| 6.3.1 灰色关联度分析 |
| 6.3.2 机车质量等级的比较特征选择 |
| 6.4 PSO+DE混合优化BP神经网络 |
| 6.4.1 BP神经网络原理 |
| 6.4.2 PSO算法原理 |
| 6.4.3 DE算法原理 |
| 6.4.4 基于时变概率的PSO+DE混合优化BP神经网络预测模型 |
| 6.5 机车质量安全态势预测分析 |
| 6.5.1 预测模型训练 |
| 6.5.2 预测模型训练结果分析 |
| 6.5.3 预测模型应用分析 |
| 6.6 本章小结 |
| 7 基于铁路机车设备画像理论的铁路机车健康管理应用总体设计 |
| 7.1 机务大数据与机车健康管理 |
| 7.2 铁路机车健康管理应用设计 |
| 7.2.1 设计目标及定位 |
| 7.2.2 总体架构设计 |
| 7.2.3 技术架构设计 |
| 7.3 铁路机车健康管理应用的典型应用场景分析 |
| 7.3.1 设备质量综合分析 |
| 7.3.2 人员运用综合把控 |
| 7.3.3 运输生产综合管理 |
| 7.4 本章小结 |
| 8 某铁路局机车健康管理应用实践 |
| 8.1 应用开发方案 |
| 8.1.1 系统开发环境 |
| 8.1.2 数据调用方式 |
| 8.1.3 分析模型定时任务调用方式 |
| 8.2 机车数据管理功能 |
| 8.2.1 基本数据管理 |
| 8.2.2 视频数据管理 |
| 8.2.3 机务电子地图 |
| 8.3 机车画像标签生成及分析功能 |
| 8.3.1 机车画像标签管理 |
| 8.3.2 单台机车画像分析 |
| 8.3.3 机车设备画像分析 |
| 8.4 机车事故故障关联分析功能 |
| 8.5 机车质量评价分析功能 |
| 8.5.1 单台机车质量安全分析 |
| 8.5.2 机务段级机车质量安全分析 |
| 8.5.3 机务部级机车质量安全分析 |
| 8.5.4 全局机务专业质量安全综合分析 |
| 8.6 机车质量安全态势预测分析功能 |
| 8.7 本章小结 |
| 9 总结与展望 |
| 9.1 本文总结 |
| 9.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 图索引 |
| FIGURE INDEX |
| 表索引 |
| 学位论文数据集 |
| TABLE INDEX |
| 作者简历及攻读博士学位期间取得的科研成果 |
（2）珩磨缸套粗糙度和磨损预测及可靠性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 符号说明 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 缸套珩磨表面粗糙度评定参数介绍 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 表面粗糙度预测及多目标优化研究现状 |
| 1.3.2 磨损量预测研究现状 |
| 1.3.3 基于Wiener过程的可靠性评估研究现状 |
| 1.4 本文主要研究内容 |
| 2 基于BPNN和 GRNN的缸套珩磨表面粗糙度预测 |
| 2.1 试验设计及测量结果 |
| 2.2 表面粗糙度的BPNN预测模型建模及预测 |
| 2.2.1 建立BPNN预测模型 |
| 2.2.2 基于BPNN预测模型的粗糙度预测结果 |
| 2.3 表面粗糙度的GRNN预测模型建模及预测 |
| 2.3.1 建立GRNN预测模型 |
| 2.3.2 基于GRNN预测模型的粗糙度预测结果 |
| 2.4 结果讨论与分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 缸套表面粗糙度响应面法分析及Pareto多目标协同优化 |
| 3.1 试验方案及测量结果 |
| 3.1.1 试验方案 |
| 3.1.2 测量结果 |
| 3.2 表面粗糙度的响应面法建模分析 |
| 3.3 表面粗糙度回归模型优化 |
| 3.4 基于Pareto最优解的多目标协同优化 |
| 3.4.1 多目标优化问题的概念 |
| 3.4.2 缸套表面粗糙度的多目标优化 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于灰色系统理论的缸套磨损量预测 |
| 4.1 灰色预测模型及其精度检测方法简介 |
| 4.1.1 灰色预测模型简介 |
| 4.1.2 灰色预测模型精度检测方法 |
| 4.2 退化数据的获取及预处理 |
| 4.2.1 缸套磨损数据获取 |
| 4.2.2 数据预处理 |
| 4.3 磨损量的灰色预测模型 |
| 4.3.1 灰色模型原理 |
| 4.3.2 GM(1,1)模型检验 |
| 4.4 数据驱动的GM(1,1)模型 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 基于Wiener过程的缸套服役可靠性评估 |
| 5.1 Wiener过程简介 |
| 5.2 不考虑漂移系数随机性的维纳退化过程建模 |
| 5.2.1 缸套服役可靠性建模 |
| 5.2.2 模型参数估计及可靠性预测 |
| 5.3 考虑漂移系数随机性的维纳退化过程建模 |
| 5.3.1 缸套服役可靠性建模 |
| 5.3.2 模型参数估计及可靠性预测 |
| 5.4 基于Wiener过程的模糊可靠性预测模型 |
| 5.4.1 模糊事件与模糊集合 |
| 5.4.2 模糊可靠性预测模型建模分析 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 全文结论 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录1 |
| 攻读学位期间主要研究成果 |
（3）风电机组关键部件故障预警与寿命评估方法及其应用研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究目的与意义 |
| 1.2 国内外研究动态 |
| 1.2.1 基于解析模型的故障诊断预警方法 |
| 1.2.2 基于振动监测信号特征的关键部件故障诊断预警研究现状 |
| 1.2.3 基于运行监控数据的关键部件故障诊断预警研究现状 |
| 1.2.4 风电机组关键部件疲劳寿命评估研究现状 |
| 1.3 研究目的和主要内容 |
| 1.3.1 任务来源和研究目标 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 第2章 风电机组关键部件失效机理及监测技术 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 风电机组基本结构 |
| 2.3 风电机组故障模式及关键部件失效机理 |
| 2.3.1 风电机组故障模式 |
| 2.3.2 齿轮箱失效机理 |
| 2.3.3 主轴及轴承失效机理 |
| 2.3.4 发电机失效机理 |
| 2.3.5 叶片失效机理 |
| 2.4 风电机组关键部件状态监测技术与系统 |
| 第3章 振动信号复合分解结合特征降维的故障诊断方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 风电机组传动链故障振动信号特征 |
| 3.2.1 轴承故障振动信号特征 |
| 3.2.2 故障齿轮啮合副的振动信号特征 |
| 3.2.3 风电机组故障振动信号实例 |
| 3.3 基于集合经验模态分解(EEMD)的故障特征提取 |
| 3.3.1 经验模态分解(EMD)方法 |
| 3.3.2 集合经验模态分解(EEMD)方法 |
| 3.3.3 双馈机组分析案例 |
| 3.3.4 直驱机组分析案例 |
| 3.4 基于局部均值分解(LMD)的故障特征提取 |
| 3.4.1 局部均值分解(LMD)方法 |
| 3.4.2 双馈机组分析案例 |
| 3.4.3 直驱机组分析案例 |
| 3.5 基于复合分解+PCA的特征提取方法 |
| 3.5.1 主分量分析(PCA) |
| 3.5.2 基于复合分解+PCA的特征提取方法 |
| 3.5.3 分析实例:设备状态分类 |
| 3.5.4 分析实例:故障趋势 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于解卷积降噪与稀疏分解的故障特征提取 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 盲解卷积方法 |
| 4.2.1 最小熵解卷积原理 |
| 4.2.2 最大相关峭度(MCKD)解卷积原理 |
| 4.3 稀疏分解方法原理 |
| 4.4 直驱风电机组振动信号分析实例 |
| 4.4.1 MED滤波 |
| 4.4.2 MCKD滤波 |
| 4.4.3 稀疏分解 |
| 4.4.4 MED结合稀疏分解 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 基于运行监控数据分类识别的故障预警方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 SCADA数据预处理 |
| 5.2.1 数据清洗 |
| 5.2.2 数据预处理 |
| 5.3 基于工况细化条件下数据统计分析的齿轮箱油温故障预警 |
| 5.3.1 齿轮箱油温SCADA数据源 |
| 5.3.2 齿轮箱油温故障预警建模 |
| 5.3.3 实例应用 |
| 5.4 基于BP_ADABOOST算法的叶片结冰故障检测方法 |
| 5.4.1 基于BP_Adaboost算法的叶片结冰故障检测原理 |
| 5.4.2 实例应用 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 基于疲劳累计损伤理论的风电机组寿命评估系统 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 风电机组关键部件疲劳寿命在线评估方法 |
| 6.2.1 疲劳寿命理论 |
| 6.2.2 关键部件疲劳寿命评估系统架构 |
| 6.2.3 数据读入 |
| 6.2.4 载荷数据库建立 |
| 6.2.5 风频分布计算 |
| 6.2.6 等效疲劳载荷的计算方法 |
| 6.3 风电机组关键部件疲劳寿命监测预警系统研发及应用 |
| 6.3.1 系统图形界面设计 |
| 6.3.2 输入输出信息 |
| 6.3.3 系统计算结果 |
| 6.3.4 系统精度控制 |
| 6.4 实例应用 |
| 6.4.1 甘肃某风电场在役风电机组寿命预测 |
| 6.4.2 山东某风电场在役风电机组寿命预测 |
| 6.5 本章小结 |
| 第7章 结论与展望 |
| 7.1 主要结论 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间发表的论文及其它成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研工作 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（4）铁道车辆EA4T材质车轴裂纹扩展仿真与试验研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 铁路车轴损伤容限评定方法 |
| 1.2.2 应力强度因子研究现状 |
| 1.2.3 裂纹扩展仿真研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 2 基于M(T)试样的裂纹扩展模型研究 |
| 2.1 疲劳裂纹扩展寿命的相关理论 |
| 2.1.1 疲劳裂纹扩展的描述 |
| 2.1.2 裂纹闭合理论 |
| 2.1.3 变幅载荷作用下的加速与迟滞现象 |
| 2.1.4 剩余寿命预测模型 |
| 2.2 M(T)试样裂纹扩展仿真 |
| 2.3 不同裂纹扩展模型结果分析 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 全尺寸车轴裂纹扩展试验与仿真研究 |
| 3.1 全尺寸车轴疲劳裂纹试验研究 |
| 3.1.1 全尺寸车轴疲劳裂纹试验方法 |
| 3.1.2 全尺寸车轴疲劳裂纹试验内容 |
| 3.1.3 全尺寸车轴疲劳裂纹试验结果 |
| 3.2 全尺寸车轴疲劳裂纹扩展仿真研究 |
| 3.2.1 考虑装配的全尺寸车轴应力场分析 |
| 3.2.2 考虑残余应力的车轴模型建立 |
| 3.3 试验与仿真结果对比分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 实测应力谱下全尺寸车轴裂纹扩展寿命预测 |
| 4.1 车轴载荷及动应力试验研究 |
| 4.1.1 车轴承受的载荷及简化 |
| 4.1.2 线路实测应力谱与台架试验谱 |
| 4.2 车轴有限元模型 |
| 4.3 车轴剩余疲劳寿命预测 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 影响车轴疲劳裂纹扩展寿命的因素 |
| 5.1 车轴表面损伤概述 |
| 5.2 初始裂纹形状对寿命预测的影响 |
| 5.3 不同初始裂纹深度对寿命预测的影响 |
| 5.4 裂纹数量对寿命预测的影响 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）压力容器瓶颈曲面裂纹扩展与寿命预测模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究工作的背景与意义 |
| 1.2 国内外研究历史与现状 |
| 1.2.1 寿命评估方法国内外研究现状 |
| 1.2.2 曲面裂纹扩展国内外研究现状 |
| 1.3 目前研究工作的不足 |
| 1.4 本文的技术难点 |
| 1.5 本文的主要内容 |
| 1.6 本文的结构安排 |
| 第二章 裂纹扩展基础与寿命预测原理 |
| 2.1 裂纹扩展原理 |
| 2.1.1 裂纹萌生原理 |
| 2.1.2 裂纹稳定扩展阶段 |
| 2.1.3 裂纹快速扩展阶段 |
| 2.2 寿命预测原理 |
| 2.2.1 ASME B31G的缺陷评定 |
| 2.2.2 BS7910 的缺陷评定 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 瓶颈与瓶身接合曲面的裂纹起裂模型 |
| 3.1 传统起裂模型的理论分析 |
| 3.2 优化起裂模型的理论推导 |
| 3.3 优化后的应力模型建立 |
| 3.4 优化后的起裂模型建立 |
| 3.5 优化后的起裂模型验证 |
| 3.5.1 不同瓶颈曲率下的起裂角仿真值与理论值对比 |
| 3.5.2 不同瓶颈与瓶身半径比下起裂角仿真值与理论值对比 |
| 3.6 本章小结 |
| 第四章 修正应力强度因子公式 |
| 4.1 修正应力强度因子公式的理论推导 |
| 4.2 应力强度因子求解方法 |
| 4.2.1 两节点位移外推法 |
| 4.2.2 两节点应力外推法 |
| 4.2.3 多节点位移外推法 |
| 4.2.4 多节点应力外推法 |
| 4.3 应力强度因子修正系数F与影响因素R、h、L、α的关系 |
| 4.4 基于修正后应力强度因子的裂纹扩展模型建立 |
| 4.5 修正后的应力强度因子验证 |
| 4.6 章节小结 |
| 第五章 压力容器寿命预测模型 |
| 5.1 裂纹扩展理论比较 |
| 5.2 XFEM裂纹扩展原理分析 |
| 5.2.1 关于XFEM的裂纹扩展判据 |
| 5.2.2 XFEM的位移模式 |
| 5.2.3 循环载荷下的裂纹扩展 |
| 5.3 裂纹扩展模型建立 |
| 5.4 求解裂纹扩展路径 |
| 5.4.1 裂纹扩展路径仿真分析 |
| 5.4.2 裂纹扩展速率仿真分析 |
| 5.5 优化后寿命预测模型建立 |
| 5.5.1 临界裂纹尺寸 |
| 5.5.2 基于优化后的Paris公式的寿命预测模型 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 压力容器寿命预测模型可靠性验证 |
| 6.1 基于开源数据的优化模型可靠性验证 |
| 6.2 与Manson-Coffin的寿命预测模型的寿命周期结果对比 |
| 6.2.1 Manson-Coffin寿命预测模型 |
| 6.2.2 Manson-Coffin模型与优化后的Paris模型的结果对比 |
| 6.2.3 Manson-Coffin模型与优化后的Paris模型的结果分析 |
| 6.3 章节小结 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 全文总结 |
| 7.2 研究过程的不足 |
| 7.3 未来展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（6）工业汽轮机转静子组件稳态运行安全分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 汽轮机结构强度研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 汽轮机高温蠕变强度研究现状 |
| 1.2.2 汽轮机变工况研究现状 |
| 1.2.3 汽轮机叶片振动特性与强度研究 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 2 工业汽轮机转静子强度理论和变工况计算方法 |
| 2.1 汽缸有限元计算方法 |
| 2.1.1 汽缸热固耦合分析的有限元计算方法 |
| 2.1.2 蠕变计算的有限元计算方法 |
| 2.1.3 旋转对称叶片的自由振动有限元计算 |
| 2.2 高温蠕变强度理论基础 |
| 2.3 汽缸变工况热力计算方法 |
| 2.3.1 水和水蒸汽热力参数计算方法 |
| 2.3.2 汽缸变工况计算方法 |
| 2.4 叶片共振及强度分析 |
| 2.4.1 汽轮机叶片强度安全性考核方法 |
| 2.4.2 汽轮机叶片及叶盘结构共振分析方法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 工业汽轮机汽缸高温强度分析 |
| 3.1 汽轮机汽缸结构与工作参数 |
| 3.1.1 汽缸有限元模型 |
| 3.1.2 汽缸材料特性 |
| 3.1.3 汽缸额定工况边界条件 |
| 3.2 汽轮机额定工况强度计算 |
| 3.2.1 汽缸水压试验校核 |
| 3.2.2 汽缸初始稳态温度场 |
| 3.2.3 汽缸初始稳态应力场 |
| 3.2.4 汽缸初始稳态位移场 |
| 3.2.5 汽缸长时蠕变强度分析 |
| 3.3 汽缸密封面汽密性分析 |
| 3.3.1 水压密封性能计算 |
| 3.3.2 初始稳态工况密封性能计算 |
| 3.3.3 蠕变工况密封性能计算 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 工业汽轮机变工况参数计算及敏感性分析 |
| 4.1 汽轮机变工况热力参数计算 |
| 4.1.1 水和水蒸汽热力参数计算 |
| 4.1.2 对流换热系数计算平台 |
| 4.1.3 Matlab驱动的汽轮机变工况简化计算 |
| 4.2 汽轮机进汽参数变化敏感性分析 |
| 4.2.1 温度场变化 |
| 4.2.2 应力场变化 |
| 4.2.3 应变场变化 |
| 4.2.4 位移场变化 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 工业汽轮机末级叶盘结构动静强度分析 |
| 5.1 叶片及叶盘结构的频率分析 |
| 5.1.1 叶片三维模型 |
| 5.1.2 不同约束条件下的模态分析 |
| 5.1.3 预应力模态计算及共振分析 |
| 5.1.4 基于干涉图法的汽轮机叶盘共振分析 |
| 5.2 叶盘结构的强度校核 |
| 5.2.1 轮槽-叶片模型的建立 |
| 5.2.2 不同边界条件下的叶片受力分析 |
| 5.2.3 叶片强度校核 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（7）基于安全衰减路径压力容器表面裂纹安全评价与剩余寿命研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 课题来源及研究意义 |
| 1.2.1 课题的来源 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 压力容器安全评定国内外研究现状 |
| 1.3.2 裂纹缺陷剩余寿命国内外研究现状 |
| 1.4 论文的研究内容 |
| 1.5 本章小结 |
| 2 压力容器安全评定方法及理论基础 |
| 2.1 质量控制标准和合乎使用准则 |
| 2.1.1 质量控制标准 |
| 2.1.2 合乎使用准则 |
| 2.2 线弹性断裂力学 |
| 2.2.1 裂纹分类 |
| 2.2.2 应力强度因子理论 |
| 2.2.3 能量释放率 |
| 2.3 弹塑性断裂力学 |
| 2.3.1 COD理论判据 |
| 2.3.2 J积分理论判定 |
| 2.3.3 失效评定图 |
| 2.4 断裂动力学 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 压力容器表面裂纹扩展数值模拟 |
| 3.1 裂纹数值模拟 |
| 3.1.1 ABAQUS裂纹扩展简介 |
| 3.1.2 FRANC3D裂纹扩展简介 |
| 3.1.3 ABAQUS与 FRANC3D联合仿真 |
| 3.2 压力容器表面裂纹数值模拟初始条件 |
| 3.3 数值模拟结果分析 |
| 3.3.1 分析步-应力云图 |
| 3.3.2 分析步-裂纹长深值 |
| 3.3.3 分析步-载荷寿命数值 |
| 3.3.4 深长比分析步衰减趋向 |
| 3.4 压力容器表面裂纹关联函数 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 面向安全衰减全生命周期压力容器剩余寿命估算模型 |
| 4.1 压力容器表面裂纹安全衰减路径 |
| 4.1.1 失效评定图平行法与射线法 |
| 4.1.2 表面裂纹安全衰减路径 |
| 4.2 失效路径速率积分 |
| 4.2.1 安全衰减时变性分析 |
| 4.2.2 安全衰减速率 |
| 4.2.3 安全裕度算法 |
| 4.3 面向全生命周期压力容器剩余寿命研究 |
| 4.3.1 失效评定图分段特征判识 |
| 4.3.2 剩余寿命估算模型 |
| 4.3.3 剩余寿命估算流程 |
| 4.4 低周疲劳仿真验证 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 压力容器表面裂纹有限元协同安全分析平台 |
| 5.1 系统分析与总体架构 |
| 5.1.1 系统需求分析 |
| 5.1.2 系统总体架构 |
| 5.2 集成开发环境与开发语言 |
| 5.3 平台主体模块介绍 |
| 5.3.1 平台主界面 |
| 5.3.2 数据管理模块 |
| 5.3.3 失效路径速率仿真模块 |
| 5.3.4 有限元分析模块 |
| 5.3.5 剩余寿命预测模块 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 工作总结 |
| 6.2 论文创新点 |
| 6.3 工作展望 |
| 参考文献 |
| 附录 Ⅰ：XFEM 裂纹仿真二次开发代码 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（8）考虑疲劳裂纹扩展时变性的衰减路径速度积安全裕度模型研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外含裂纹缺陷压力容器安全评估现状与进展 |
| 1.2.1 国外含裂纹缺陷压力容器安全评估研究现状 |
| 1.2.2 国内含裂纹缺陷压力容器安全评估研究现状 |
| 1.2.3 含裂纹缺陷压力容器安全评估的发展趋势 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.3.1 课题来源 |
| 1.3.2 研究内容和技术路线 |
| 2 含缺陷压力容器安全评定基础理论 |
| 2.1 裂纹的萌生与扩展 |
| 2.1.1 裂纹的萌生 |
| 2.1.2 裂纹的扩展 |
| 2.2 裂纹的分类 |
| 2.3 断裂力学 |
| 2.3.1 线弹性断裂力学理论 |
| 2.3.2 弹塑性断裂力学理论 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 裂纹的扩展规律和关联函数研究 |
| 3.1 裂纹扩展规律准则 |
| 3.2 埋藏裂纹的扩展规律和关联函数 |
| 3.2.1 扩展变化规律分析 |
| 3.2.2 应力强度因子 |
| 3.2.3 埋藏裂纹扩展的数值分析与迭代计算 |
| 3.2.4 关联函数 |
| 3.3 表面裂纹的扩展规律关联函数 |
| 3.3.1 扩展变化规律分析 |
| 3.3.2 应力强度因子 |
| 3.3.3 关联函数 |
| 3.3.4 关联函数试验对比 |
| 3.4 穿透裂纹的扩展规律和关联函数 |
| 3.4.1 扩展变化规律分析 |
| 3.4.2 应力强度因子 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 压力容器安全裕度模型研究 |
| 4.1 失效评定图中评定点的计算 |
| 4.1.1 缺陷表征方法 |
| 4.1.2 应力大小的确定 |
| 4.1.3 材料参数和应力强度因子确定 |
| 4.1.4 Kr和Lr的确定 |
| 4.2 传统安全裕度研究方法模型 |
| 4.2.1 射线法安全裕度模型 |
| 4.2.2 衰减路径法安全裕度模型 |
| 4.2.3 模糊评定法安全裕度模型 |
| 4.3 路径速度积安全裕度模型 |
| 4.3.1 衰减路径与速率拐点 |
| 4.3.2 考虑时变性的路径速度与失效路径表征 |
| 4.3.3 路径速度积剩余安全裕度表征 |
| 4.4 寿命计算 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 压力容器工程应用平台 |
| 5.1 应用平台总体架构 |
| 5.2 平台主要功能展示 |
| 5.3 本章小结 |
| 6 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A 主要符号说明 |
| 附录 B 关联函数建模的Python语言程序 |
| B.1 埋藏裂纹关联函数建模程序 |
| B.2 表面裂纹关联函数建模程序 |
| 作者在攻读硕士学位期间科研成果简介 |
| 致谢 |
（9）风电齿轮箱的性能退化建模与可靠性分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 风电齿轮箱可靠性的研究现状 |
| 1.2.2 FMECA方法的研究现状 |
| 1.2.3 性能退化建模的研究现状 |
| 1.3 本文主要研究内容 |
| 第二章 FMECA方法及风电齿轮箱概述 |
| 2.1 故障模式、影响及危害性分析 |
| 2.2 风电齿轮箱概述 |
| 2.2.1 风电齿轮箱的结构及原理 |
| 2.2.2 风电齿轮箱常见故障模式 |
| 2.3 风电齿轮箱FMECA |
| 2.3.1 风电齿轮箱FMEA |
| 2.3.2 风电齿轮箱CA |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于改进FMECA方法的风电齿轮箱故障分析 |
| 3.1 评价信息的量化 |
| 3.1.1 模糊集理论 |
| 3.1.2 基于模糊集理论的评价信息量化 |
| 3.2 评价要素权重的确定 |
| 3.2.1 基于层次分析法的评价要素主观权重的确定 |
| 3.2.2 基于熵权法的评价要素客观权重的确定 |
| 3.2.3 基于乘法合成法的评价要素综合权重的确定 |
| 3.3 基于TOPSIS的故障风险排序 |
| 3.4 风电齿轮箱故障危害性分析 |
| 3.4.1 量化评价信息 |
| 3.4.2 确定评价要素的权重 |
| 3.4.3 故障风险排序 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 考虑强度退化的齿轮可靠性分析 |
| 4.1 强度退化模型 |
| 4.1.1 Gamma随机过程 |
| 4.1.2 材料的P-S-N曲线 |
| 4.1.3 基于Gamma过程的强度退化模型 |
| 4.2 Copula理论 |
| 4.2.1 Copula函数的基本概念 |
| 4.2.2 Copula函数的基本性质 |
| 4.2.3 相关性测度 |
| 4.2.4 常用Copula函数 |
| 4.2.5 Copula函数的参数估计 |
| 4.2.6 模型评价和选择 |
| 4.3 风电齿轮箱高速级齿轮可靠性分析 |
| 4.3.1 风电齿轮箱高速级齿轮的疲劳强度退化模型 |
| 4.3.2 风电齿轮箱高速级齿轮的可靠性分析 |
| 4.3.3 考虑失效相关性的风电齿轮箱高速级齿轮传动可靠性分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第五章 考虑随机冲击的齿轮可靠性分析 |
| 5.1 系统描述 |
| 5.1.1 冲击模型概述 |
| 5.1.2 产品失效过程的假设 |
| 5.2 随机冲击下竞争失效过程建模 |
| 5.2.1 突发失效过程建模 |
| 5.2.2 退化失效过程建模 |
| 5.2.3 竞争失效过程建模 |
| 5.3 应用示例 |
| 5.4 本章小结 |
| 第六章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 攻读硕士学位期间取得的成果 |
（10）轨道车辆结构可靠性分析与优化设计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 可靠性分析方法研究现状 |
| 1.2.1 不确定性的来源与分类 |
| 1.2.2 可靠性分析的主要方法 |
| 1.2.3 可靠性分析方法在轨道车辆结构性能分析中的应用 |
| 1.3 结构优化设计的研究现状 |
| 1.3.1 结构优化设计的研究现状简述 |
| 1.3.2 优化设计方法在轨道车辆结构优化中的应用 |
| 1.4 存在的主要问题 |
| 1.5 本文主要研究内容及组织结构 |
| 第二章 结构可靠性分析与优化设计基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 应力-强度干涉模型 |
| 2.2.1 静态应力-强度干涉模型 |
| 2.2.2 动态应力-强度干涉模型 |
| 2.2.3 时变动态应力-强度干涉模型 |
| 2.3 基于概率的可靠性求解方法 |
| 2.3.1 一次和二次可靠度方法 |
| 2.3.2 Monte Carlo和子集模拟方法 |
| 2.3.3 代理模型方法 |
| 2.4 结构优化设计模型 |
| 本章小结 |
| 第三章 参数不确定性对结构静/疲劳强度的影响分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 考虑参数不确定性的结构静强度分析 |
| 3.2.1 基于D-最优试验设计的响应面代理模型 |
| 3.2.2 参数不确定对结构静强度影响的可靠度表示 |
| 3.2.3 工程算例分析 |
| 3.3 考虑参数不确定性的结构疲劳强度分析 |
| 3.3.1 多轴疲劳强度分析方法 |
| 3.3.2 改进Goodman-Smith疲劳极限图的绘制 |
| 3.3.3 参数不确定对结构疲劳强度影响的可靠度表示 |
| 3.3.4 基于试验的疲劳强度分析模型验证 |
| 3.3.5 基于RSSM的疲劳强度分析 |
| 本章小结 |
| 第四章 面向载荷工况的结构可靠性分析方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 基于6σ的单工况结构可靠性分析方法 |
| 4.2.1 基于6σ的结构区间变量的确定 |
| 4.2.2 区间变量的生成策略及结构可靠度计算 |
| 4.2.3 工程算例分析 |
| 4.3 基于IDEPSO-SS的多工况结构可靠性分析方法 |
| 4.3.1 IDEPSO-SS算法的基本原理 |
| 4.3.2 多工况结构可靠性分析方法 |
| 4.3.3 工程算例分析 |
| 本章小结 |
| 第五章 基于随机过程的结构时变可靠性分析方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 考虑参数不确定性的结构静强度时变可靠性分析方法 |
| 5.2.1 基于泊松和伽马随机过程的应力-强度时变性描述 |
| 5.2.2 结构静强度的时变可靠性分析模型 |
| 5.2.3 工程算例分析 |
| 5.3 基于等效时变动态应力-强度干涉模型的结构疲劳强度可靠性分析方法 |
| 5.3.1 线路试验及数据处理 |
| 5.3.2 时变等效应力模型 |
| 5.3.3 时变疲劳强度模型 |
| 5.3.4 等效时变动态应力-强度干涉模型 |
| 5.3.5 工程算例分析 |
| 本章小结 |
| 第六章 多变量/时变可靠性条件下的结构模糊优化设计方法 |
| 6.1 引言 |
| 6.2 基于多级RSSM的结构模糊优化设计 |
| 6.2.1 基于多级RSSM的模糊优化设计方法 |
| 6.2.2 基于MC方法的优化变量确定及分级 |
| 6.2.3 模糊优化数学模型的建立 |
| 6.2.4 各级RSSM的构建及优化 |
| 6.2.5 多级RSSM模糊优化设计的有效性验证 |
| 6.3 基于时变可靠性的结构多目标模糊优化设计 |
| 6.3.1 结构性能指标的理论推导 |
| 6.3.2 基于随机过程的时变可靠性模型 |
| 6.3.3 多目标模糊优化模型的建立 |
| 6.3.4 工程算例分析 |
| 本章小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1 结论 |
| 7.2 展望 |
| 创新点摘要 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的成果及参与的科研项目 |
| 致谢 |
四、用三级评定方法评估部件剩余寿命（论文参考文献）
- [1]铁路机车设备画像理论及关键技术研究[D]. 李鑫. 中国铁道科学研究院, 2021(01)
- [2]珩磨缸套粗糙度和磨损预测及可靠性评估[D]. 李杰. 西安理工大学, 2021
- [3]风电机组关键部件故障预警与寿命评估方法及其应用研究[D]. 董健. 华北电力大学(北京), 2021(01)
- [4]铁道车辆EA4T材质车轴裂纹扩展仿真与试验研究[D]. 王文洁. 北京交通大学, 2021
- [5]压力容器瓶颈曲面裂纹扩展与寿命预测模型研究[D]. 周婷. 电子科技大学, 2021(01)
- [6]工业汽轮机转静子组件稳态运行安全分析[D]. 张博. 大连理工大学, 2021(01)
- [7]基于安全衰减路径压力容器表面裂纹安全评价与剩余寿命研究[D]. 孙鑫. 四川大学, 2021
- [8]考虑疲劳裂纹扩展时变性的衰减路径速度积安全裕度模型研究[D]. 谢阳. 四川大学, 2021
- [9]风电齿轮箱的性能退化建模与可靠性分析[D]. 田和鑫. 电子科技大学, 2021(01)
- [10]轨道车辆结构可靠性分析与优化设计方法研究[D]. 智鹏鹏. 大连交通大学, 2020(01)