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    基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法技術

    技術編號:44371355 閱讀:3 留言:0更新日期:2025-02-25 09:49
    本發明專利技術提供基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,包括訓練表征多應力與失效特征量映射關系的支持向量機模型、針對多應力試驗候選點構建包含三個因素的評分模型、在多應力試驗候選點中選擇評分最低的點進行試驗、利用最新的支持向量機模型獲得失效特征量閾值對應的最終多應力極限包絡等多個步驟,在節省大量試驗開銷和保留可靠性強化試驗核心特點的基礎上,將傳統可靠性強化試驗預先固化的試驗設計變為動態序貫試驗設計、單應力極限變為多應力極限、離散邊界變為連續邊界。

    【技術實現步驟摘要】

    本專利技術涉及可靠性試驗,尤其涉及一種基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法


    技術介紹

    1、可靠性強化試驗(ret)的目的是通過對產品施加不斷提高的環境應力和負載應力,盡可能發現產品中的設計和工藝缺陷、薄弱環節和性能參數變化趨勢,找出產品耐應力的極限,包括工作應力極限和破壞應力極限,并確定產品的工作應力裕度和破壞應力裕度。

    2、目前,傳統可靠性強化試驗設計方法得到的是低溫工作極限和破壞極限、高溫工作極限和破壞極限、快速溫變工作極限和破壞極限、振動應力工作極限和破壞極限這幾種單應力極限,并且是按照試驗前預先確定的應力步進值進行試驗,只能獲得離散的應力極限邊界。


    技術實現思路

    1、本專利技術提供一種基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,用以解決傳統可靠性強化試驗設計預先固化、實施效率較低、獲得的應力極限為離散的單應力極限、難以獲取連續多應力極限包絡的缺陷。

    2、為解決上述問題,本專利技術提供了一種基于支持向量機的可靠性強化試驗方法,包括:

    3、準備同一批次技術狀態相同的n個試驗件,完成初始性能測試;隨機抽取某1個試驗件,在設計極限以外進行初始試驗設計,測試并記錄失效特征量;

    4、判斷失效特征量是否超差;

    5、訓練表征多應力與失效特征量映射關系的支持向量機模型;

    6、獲得失效特征量閾值對應的當前狀態多應力極限包絡,作為當前狀態失效邊界域;

    7、構建多應力試驗候選點集合;

    8、針對多應力試驗候選點,構建包含三個因素的評分模型;

    9、在多應力試驗候選點中選擇評分最低的點進行試驗,測試并記錄失效特征量;

    10、更新多應力試驗候選點集合,將已做試驗的試驗點剔除;

    11、訓練表征多應力與失效特征量映射關系的支持向量機模型;判斷是否達到最大試驗次數nmax;

    12、若失效特征量超差,回退到上1個試驗點,再次試驗并測試,判斷失效特征量是否超差;

    13、利用最新的支持向量機模型獲得失效特征量閾值對應的最終多應力極限包絡,即最終失效邊界域。

    14、根據本專利技術提供的一種基于支持向量機的可靠性強化試驗方法,所述隨機抽取某1個試驗件,在設計極限以外進行初始試驗設計,測試并記錄失效特征量,包括:

    15、采用簡單隨機抽樣的方式抽取1個試驗件,針對可能導致產品失效的p個應力(s1、s2、…sp),在設計極限包絡(s1≤sd1、s2≤sd2、…sp≤sdp圍成的)以外各選擇q個應力水平,選用a因素b水平的ln1(ba)標準正交試驗矩陣設計p應力q水平的正交試驗,共nt組試驗,其中,a≥p,b≥q,記錄nt組試驗對應的失效特征量(f1、f2、…fnt)。

    16、根據本專利技術提供的一種基于支持向量機的可靠性強化試驗方法,所述訓練表征多應力與所述失效特征量映射關系的支持向量機模型,包括:

    17、確定核函數類型為徑向基函數,并確定徑向基函數的參數和懲罰因子;

    18、基于所述徑向基函數的參數和懲罰因子,將所述預設數量的應力作為支持向量機模型的輸入,對應的失效特征量作為輸出,進行訓練,得到支持向量機模型。

    19、根據本專利技術提供的一種基于支持向量機的可靠性強化試驗方法,所述獲取失效特征量的閾值對應的當前狀態多應力極限包絡,作為當前狀態失效邊界域,包括:

    20、在所述預設數量的應力的取值范圍內分別取預設個數的點;

    21、利用預設數量的重循環對所述預設個數的點對應的取值組合進行掃描,獲得所有應力組合的預測輸出值;

    22、以所述預測輸出值與失效特征量的閾值的差值小于或等于預設閾值對應的多個應力,作為應力取值組合;

    23、對所述應力取值組合進行擬合,得到多應力極限包絡,作為當前狀態失效邊界域。

    24、根據本專利技術提供的一種基于支持向量機的可靠性強化試驗方法,所述構建多應力試驗候選點集合,包括:

    25、在所述預設數量的應力的取值范圍內分別均勻取多個應力點;

    26、將不同的所述應力點進行排列組合,構建多應力試驗候選點集合。

    27、針對多應力試驗候選點,構建包含三個因素的評分模型,所述評分模型為:

    28、

    29、其中λ1、λ2、λ3分別為三個因素的權重,且滿足λ1+λ2+λ3=1;x為多應力集合,滿足x=[s1,...,sp];c為多應力試驗候選點集合,為試驗點xi與當前狀態多應力極限包絡的距離,為多應力試驗候選點與當前狀態多應力極限包絡相距最遠的距離,為多應力試驗候選點與當前狀態多應力極限包絡相距最近的距離;t為多應力試驗點集合,k(·,·)為支持向量機選用的核函數,表示將試驗點映射到特征空間之后的內積,為試驗點xi和xj在特征空間中張成角度的余弦值,當角度(范圍為[0°,90°])越大,該角度的余弦值越小,為多應力試驗候選點中與已有多應力試驗點張成角度的最大余弦值,即與已有多應力試驗點張成最小角度的多應力候選點;sim為第i個試驗候選點的p個應力(m=1,...,p),sm'為當前試驗點的p個應力(m=1,...,p),為第i個試驗候選點的評分。

    30、根據本專利技術提供的一種基于支持向量機的可靠性強化試驗方法,所述閾值g的取值范圍為(0,1)。

    31、本專利技術與現有技術相比優點在于:

    32、1)本專利技術兼具可靠性強化試驗的核心特點(以產品設計極限為試驗的起始應力,逐步施加更高的應力)、高效的自適應序貫試驗設計、連續的多應力極限包絡構建3大特征,實現以更少的試驗件、更少的試驗點獲得更豐富和連續的多應力失效信息。

    33、2)本專利技術構建了包含3個因素的評分模型:①距離當前模型構建失效邊界域距離較近;②與已有試驗點角度較大;③與已施加應力較為接近,在滿足可靠性強化試驗核心特點的基礎上,在試驗過程中動態地確定最優試驗點,實現高效的自適應序貫試驗設計。

    本文檔來自技高網...

    【技術保護點】

    1.一種基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于包括:

    2.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于,所述隨機抽取某1個試驗件,在設計極限以外進行初始試驗設計,測試并記錄失效特征量,包括:

    3.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于,所述訓練表征多應力與所述失效特征量映射關系的支持向量機模型,包括:

    4.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于,所述獲取失效特征量的閾值對應的當前狀態多應力極限包絡,作為當前狀態失效邊界域,包括:

    5.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于,所述構建多應力試驗候選點集合,包括:

    6.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于,所述針對多應力試驗候選點,構建包含三個因素的評分模型,所述評分模型為:

    7.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于,還包括:

    【技術特征摘要】

    1.一種基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于包括:

    2.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于,所述隨機抽取某1個試驗件,在設計極限以外進行初始試驗設計,測試并記錄失效特征量,包括:

    3.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其特征在于,所述訓練表征多應力與所述失效特征量映射關系的支持向量機模型,包括:

    4.根據權利要求1所述的基于支持向量機的多應力可靠性強化試驗方法,其...

    【專利技術屬性】
    技術研發人員:黃首清何貝琛王晶李芳勇張兆霖楊勇王浩宋超王鵬飛姚澤民
    申請(專利權)人:北京衛星環境工程研究所
    類型:發明
    國別省市:

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