本發(fā)明是一種針對千米深井提升機(jī)主軸并考慮失效模式概率相關(guān)時的機(jī)械產(chǎn)品的系統(tǒng)可靠性評估方法，屬于機(jī)械結(jié)構(gòu)可靠性技術(shù)研究領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

我國目前大多數(shù)煤井都是淺井，深至地面500～800m，而煤炭資源埋藏深度在1000～2000m的約占總儲量的53％，必須采用千米深井提升系統(tǒng)(包括提升機(jī)、提升容器、提升鋼絲繩等)。作為提升機(jī)的主要承載部件，主軸承擔(dān)了提升、下放載荷的全部扭矩，同時也承受著兩側(cè)鋼絲繩的拉力。隨著井深達(dá)到千米以上，提升機(jī)最大靜張力以及主軸卷筒的纏繞層數(shù)大大增加，導(dǎo)致鋼絲繩在卷筒上產(chǎn)生遠(yuǎn)大于現(xiàn)有結(jié)構(gòu)的纏繞壓力，鋼絲繩作用在主軸上的拉力以及扭矩也顯著增加。當(dāng)井深達(dá)到2000m時，提升機(jī)終端靜載荷將達(dá)到240t以上，經(jīng)濟(jì)提升速度將達(dá)到20m/s以上，由此產(chǎn)生的巨大動載荷將嚴(yán)重危及主軸的使用壽命。因此，千米深井提升機(jī)對主軸的可靠性提出了更高的要求。

千米深井提升機(jī)主軸的故障種類較多，且形式各異，而強(qiáng)度失效和剛度失效是影響提升機(jī)安全、穩(wěn)定工作的最主要的失效模式。由于激勵作用的同源性和表征系統(tǒng)特征參數(shù)的同一性，使得提升機(jī)主軸的故障間普遍存在相關(guān)性，忽略這一特征將難以獲得準(zhǔn)確的失效數(shù)據(jù)和可靠性信息。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

發(fā)明目的：本發(fā)明的目的是為解決千米深井提升機(jī)主軸多失效模式聯(lián)合失效狀態(tài)下的系統(tǒng)可靠性評估提供一種可行的概率建模與分析方法。

為了實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用了如下的技術(shù)方案：

一種千米深井提升機(jī)主軸多失效模式可靠性評估方法，首先，根據(jù)主軸的結(jié)構(gòu)尺寸建立主軸的參數(shù)化三維模型，其次，根據(jù)主軸隨機(jī)變量的概率屬性，建立隨機(jī)變量的抽樣矩陣，并使用有限元方法求解抽樣矩陣下主軸的強(qiáng)度和剛度響應(yīng)，再次，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立響應(yīng)與隨機(jī)變量矩陣之間的顯式函數(shù)，根據(jù)強(qiáng)度和剛度設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，分別建立強(qiáng)度和剛度失效模式下的顯式功能函數(shù)，然后，使用鞍點(diǎn)逼近方法計(jì)算兩種失效概率，最后，通過claytoncopula函數(shù)構(gòu)建兩種失效模式間的聯(lián)合失效概率模型，使用區(qū)間可靠性方法求解聯(lián)合失效下的系統(tǒng)可靠性。

其實(shí)現(xiàn)步驟具體如下：

步驟1、確定千米深井提升機(jī)主軸中尺寸參數(shù)、材料屬性參數(shù)及工況載荷的均值和方差，確定各參數(shù)的分布類型；

步驟2、根據(jù)提升機(jī)主軸的結(jié)構(gòu)參數(shù)，建立主軸的三維參數(shù)化模型，將主軸的三維參數(shù)化模型導(dǎo)入有限元軟件，進(jìn)行靜力學(xué)分析；

步驟3、根據(jù)步驟1所確定的主軸各個基本參數(shù)的均值和方差，結(jié)合抽樣方法，建立各基本參數(shù)的隨機(jī)抽樣矩陣；

步驟4、根據(jù)隨機(jī)抽樣矩陣每一行的參數(shù)值，重復(fù)生成新的主軸的三維模型，并重新進(jìn)行有限元分析，獲得新的應(yīng)力與應(yīng)變的響應(yīng)樣本；

步驟5、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法將隨機(jī)抽樣矩陣和應(yīng)力應(yīng)變值進(jìn)行擬合，得到主軸應(yīng)力應(yīng)變響應(yīng)與結(jié)構(gòu)性能參數(shù)變化的函數(shù)關(guān)系；

步驟6、根據(jù)提升機(jī)主軸強(qiáng)度和剛度的要求，分別建立強(qiáng)度和剛度失效狀態(tài)下的可靠性功能函數(shù)；根據(jù)基本參數(shù)的均值和方差，計(jì)算其三階矩和四階矩，進(jìn)而根據(jù)已建立的功能函數(shù)，求得功能函數(shù)的均值、方差、三階矩和四階矩，使用鞍點(diǎn)逼近方法分別計(jì)算強(qiáng)度和剛度失效的失效概率；

步驟7、通過統(tǒng)計(jì)方法獲得強(qiáng)度失效與剛度失效間的關(guān)聯(lián)系數(shù)，通過claytoncopula函數(shù)建立強(qiáng)度與剛度失效的聯(lián)合失效分布，進(jìn)而結(jié)合區(qū)間可靠性方法求解失效相關(guān)時的系統(tǒng)失效概率。

步驟1具體為：

確定提升機(jī)主軸的結(jié)構(gòu)尺寸和材料屬性的均值和方差；

確定提升機(jī)主軸的工況，由此確定各工況下主軸所承擔(dān)的靜載荷、動載荷、彎矩和扭矩等載荷的均值和方差；

確定上述各參數(shù)的分布類型。

步驟2具體為：

通過提升機(jī)主軸的參數(shù)化建模，生成建模的命令流文件，導(dǎo)出建立的主軸模型，保存在工作目錄中，

通過提升機(jī)主軸的有限元分析，生成分析過程的命令流文件，并導(dǎo)出包含分析結(jié)果的文本文件，保存在同一工作目錄下；

根據(jù)主軸的材料性能參數(shù)，建立主軸的有限元模型，并施加彎矩、扭矩及最大靜載荷等外載荷，

其中，主軸的結(jié)構(gòu)參數(shù)包括主軸各軸段的直徑、長度，各卷筒的直徑和長度等；材料性能參數(shù)包括彈性模量、泊松比和密度。

步驟4具體為：

在設(shè)定的工作目錄下，根據(jù)所生成的隨機(jī)抽樣矩陣，在建模過程的命令流文件中進(jìn)行變量值的修改，生成新的主軸模型；

使用有限元分析的命令流分析新生成的主軸模型，獲得新的應(yīng)力應(yīng)變響應(yīng)值；

重復(fù)上述步驟，直到隨機(jī)變量矩陣中的每組隨機(jī)變量值都獲得了對應(yīng)的應(yīng)力應(yīng)變響應(yīng)值。

步驟7具體為：

根據(jù)主軸隨機(jī)變量的分布類型進(jìn)行隨機(jī)抽樣，并通過步驟6所建立的可靠性功能函數(shù)獲得強(qiáng)度與剛度失效之間的計(jì)算值；

使用統(tǒng)計(jì)方法求得兩失效模式間的秩相關(guān)系數(shù)，并計(jì)算claytoncopula的待定參數(shù)；

使用claytoncopula計(jì)算強(qiáng)度與剛度的聯(lián)合失效概率；

使用二階窄界限理論，代入步驟6所得到的強(qiáng)度失效概率和剛度失效概率以及聯(lián)合失效概率，計(jì)算提升機(jī)主軸的系統(tǒng)失效概率。

本發(fā)明方法的優(yōu)點(diǎn)和積極效果在于：

1)采用wsp(wootton,sergent,phan-tan-luu)抽樣方法能夠建立提升機(jī)主軸中多維隨機(jī)變量的抽樣矩陣，在保證非線性函數(shù)擬合精度的基礎(chǔ)上，降低基于有限元分析的試驗(yàn)設(shè)計(jì)次數(shù)；

2)考慮了強(qiáng)度與剛度失效間的概率相關(guān)性，相對于失效獨(dú)立假設(shè)，能夠更加準(zhǔn)確和合理地評估提升機(jī)主軸的系統(tǒng)可靠性；

3)提升機(jī)主軸強(qiáng)度與剛度失效表現(xiàn)為較強(qiáng)的正相關(guān)性，采用claytoncopula能夠準(zhǔn)確地建立這種正相關(guān)的概率模型，避免了gaussiancopula只能描述對稱相關(guān)的缺點(diǎn)，從而提高提升機(jī)主軸系統(tǒng)可靠性評估的精度。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的千米深井提升機(jī)主軸多失效模式可靠性評估方法的實(shí)現(xiàn)流程圖。

圖2為提升機(jī)主軸的二維結(jié)構(gòu)圖。

圖3為claytoncopula函數(shù)的概率密度圖。

圖4為claytoncopula函數(shù)的散點(diǎn)圖。

其中，d1為主軸與左側(cè)軸承配合處的直徑，l1為主軸與左側(cè)軸承配合處的長度，d2為主軸安裝套筒處的直徑，d3為主軸與右側(cè)軸承配合處的直徑，l2為主軸與右側(cè)軸承配合處的長度。

具體實(shí)施方式：

下面結(jié)合附圖和實(shí)施例對本發(fā)明做進(jìn)一步的說明。

如圖1所示，本發(fā)明所提出的考慮多失效模式的系統(tǒng)可靠性評估方法，包含如下步驟：

步驟1、通過現(xiàn)場測繪和提升機(jī)主軸的設(shè)計(jì)圖紙，獲取尺寸參數(shù)、材料屬性及工況載荷的均值和方差，確定各參數(shù)的分布類型；

步驟2、根據(jù)提升機(jī)主軸的結(jié)構(gòu)參數(shù)，建立主軸的三維參數(shù)化模型，將主軸的三維參數(shù)化模型導(dǎo)入有限元軟件，進(jìn)行靜力學(xué)分析。

步驟3、根據(jù)步驟1所確定的主軸各個基本參數(shù)的均值和方差，結(jié)合wsp(wootton,sergent,phan-tan-luu)抽樣方法，建立各基本參數(shù)的隨機(jī)抽樣矩陣；

步驟4、根據(jù)隨機(jī)抽樣矩陣每一行的參數(shù)值，重復(fù)生成新的主軸的三維模型，并重新進(jìn)行有限元分析，獲得新的應(yīng)力與應(yīng)變的響應(yīng)樣本；

步驟5、使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法將隨機(jī)抽樣矩陣(輸入樣本)和應(yīng)力應(yīng)變值(響應(yīng)樣本)進(jìn)行擬合，得到主軸應(yīng)力應(yīng)變響應(yīng)與結(jié)構(gòu)性能參數(shù)變化的函數(shù)關(guān)系；

步驟6、根據(jù)提升機(jī)主軸強(qiáng)度和剛度的要求，分別建立強(qiáng)度和剛度失效狀態(tài)下的可靠性功能函數(shù)；根據(jù)基本參數(shù)的均值和方差，計(jì)算其三階矩和四階矩，進(jìn)而根據(jù)已建立的功能函數(shù)，求得功能函數(shù)的均值、方差、三階矩和四階矩，使用鞍點(diǎn)逼近方法分別計(jì)算強(qiáng)度和剛度失效的失效概率；

步驟7、通過統(tǒng)計(jì)方法獲得強(qiáng)度失效與剛度失效間的關(guān)聯(lián)系數(shù)，通過claytoncopula函數(shù)建立強(qiáng)度與剛度失效的聯(lián)合失效分布，進(jìn)而結(jié)合區(qū)間可靠性方法求解失效相關(guān)時的系統(tǒng)失效概率。

實(shí)施例:

為了更充分地了解該發(fā)明的特點(diǎn)及工程適用性，本發(fā)明針對如圖2所示擬建的千米深井提升機(jī)主軸結(jié)構(gòu)，進(jìn)行強(qiáng)度和剛度相關(guān)的系統(tǒng)可靠性求解。

該主軸結(jié)構(gòu)承受彎矩和扭矩作用。綜合主軸的結(jié)構(gòu)尺寸和載荷條件，可以建立主軸隨機(jī)抽樣矩陣，并通過有限元方法獲得主軸應(yīng)力應(yīng)變的響應(yīng)樣本矩陣。通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立響應(yīng)與輸入矩陣的顯式函數(shù)關(guān)系，進(jìn)而根據(jù)提升機(jī)主軸的強(qiáng)度準(zhǔn)則和剛度準(zhǔn)則建立兩種失效模式的顯式極限狀態(tài)方程，即強(qiáng)度失效的極限狀態(tài)方程以及剛度失效的極限狀態(tài)方程。表1給出了本實(shí)施例中主軸隨機(jī)變量的概率信息。其中，d1為主軸與左側(cè)軸承配合處的直徑，l1為主軸與左側(cè)軸承配合處的長度，d2為主軸安裝套筒處的直徑，d3為主軸與右側(cè)軸承配合處的直徑，l2為主軸與右側(cè)軸承配合處的長度。

表1主軸中隨機(jī)變量的概率統(tǒng)計(jì)特性

該實(shí)施例中利用本發(fā)明中所提出的失效概率的求解方法得到強(qiáng)度失效模式下的失效概率為pf1＝0.003241，剛度失效概率為pf2＝0.005173。通過隨機(jī)抽樣方法生成隨機(jī)主軸結(jié)構(gòu)隨機(jī)變量的n個樣本值，并代入兩種失效模式的顯式極限狀態(tài)方程，分別計(jì)算得到n個響應(yīng)值，并利用matlab中的命令計(jì)算得到強(qiáng)度響應(yīng)向量和剛度響應(yīng)向量之間的相關(guān)系數(shù)，并估計(jì)claytoncopula函數(shù)的待定參數(shù)。將失效概率pf1和pf2代入公式

式中，m表示提升機(jī)主軸失效模式的個數(shù)，pf1表示提升機(jī)主軸失效模式中的最大失效概率，pfi表示第i個失效模式的失效概率，pfij表示第i個和第j個失效模式間的聯(lián)合失效概率，pfs表示提升機(jī)主軸失效相關(guān)的系統(tǒng)失效概率。

得到考慮主軸結(jié)構(gòu)強(qiáng)度和剛度相關(guān)性的失效概率為pfs＝0.008536。通過仿真方法計(jì)算得到的系統(tǒng)失效概率為pfsm＝0.008746。

綜上所述，本方法提出了一種針對千米深井提升機(jī)主軸，考慮強(qiáng)度和剛度失效相關(guān)性的系統(tǒng)可靠性求解方法。首先，根據(jù)主軸的結(jié)構(gòu)尺寸建立主軸的參數(shù)化三維模型，其次，根據(jù)主軸隨機(jī)變量的概率屬性，建立隨機(jī)變量的抽樣矩陣，并使用有限元方法求解抽樣矩陣下主軸的強(qiáng)度和剛度響應(yīng)，再次，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法建立響應(yīng)與隨機(jī)變量矩陣之間的顯式函數(shù)，根據(jù)強(qiáng)度和剛度設(shè)計(jì)準(zhǔn)則，分別建立強(qiáng)度和剛度失效模式下的顯式功能函數(shù)，然后，使用鞍點(diǎn)逼近方法計(jì)算兩種失效概率，最后，通過claytoncopula函數(shù)構(gòu)建兩種失效模式間的聯(lián)合失效概率模型，使用區(qū)間可靠性方法求解聯(lián)合失效下的系統(tǒng)可靠性。

本發(fā)明未詳細(xì)闡述的部分屬于本領(lǐng)域研究人員的公知技術(shù)。