机电类产品的可靠性的度量方法

摘要

机电类产品的可靠性的度量方法，涉及专门适用于特定应用的数字计算的方法，本发明方法基于广义应力-广义强度干涉模型综合处理概率密度函数与隶属函数，实现了产品的可靠性的度量中随机信息与模糊信息的综合处理，得出机电类产品可靠性的可靠度值为并且通过计算机直观地显示了产品的可靠度曲线与可靠度量值，从而克服了现有的产品可靠度计算方法中，随机信息和模糊信息并存情况下产品的可靠度难以度量的缺点。

主权项

1.机电类产品的可靠性的度量方法，其特征在于步骤如下：第一步，机电类产品的广义应力数据和广义强度数据的获取和分类通过实验现场数据采集、参照相关标准或者同型号历史数据、参考相关专家经验或由厂家提供的产品的出厂值来获得待测机电类产品的广义应力数据和广义强度数据，当获得的广义应力数据(或广义强度数据)为1～99个时，将数据视为模糊数据，当输入的广义应力数据(或广义强度数据)≥100个时，将数据视为随机数据，将如此简化为随机数据或模糊数据的广义应力数据和广义强度数据输入单片机处理；第二步，机电类产品的广义应力数据和广义强度数据的处理将第一步获得并分类的机电类产品的广义应力数据和广义强度数据分别处理如下：将论域U内的随机广义应力数据s的概率密度函数表示为f(s)，随机广义强度数据r的概率密度函数表示为g(r)，模糊广义应力数据的模糊隶属函数表示为模糊广义强度数据的模糊隶属函数表示为第三步，机电类产品可靠性的度量在第二步机电类产品的广义应力数据和广义强度数据的处理的基础上，在单片机上进行可靠性度量分析，方法是：(3.1)当广义应力数据和广义强度数据均处理为概率密度函数时，$P={\int }_{\min U}^{\alpha }f\left(s\right)\mathrm{ds},$$Q={\int }_{\alpha }^{\max U}g\left(r\right)\mathrm{dr};$(3.2)当广义应力数据和广义强度数据均处理为隶属函数时，$P=\frac{{\int }_{\min U}^{\alpha }{\mu }_{\tilde{s}}\left(x\right)\mathrm{dx}}{{\int }_U{\mu }_{\tilde{s}}\left(x\right)\mathrm{dx}},$$Q=\frac{{\int }_{\alpha }^{\max U}{\mu }_{\tilde{r}}\left(y\right)\mathrm{dy}}{{\int }_U{\mu }_{\tilde{r}}\left(y\right)\mathrm{dy}};$(3.3)当广义应力数据处理为概率密度函数，广义强度数据处理为隶属函数时，$P={\int }_{\min U}^{\alpha }f\left(s\right)\mathrm{ds},$$Q=\frac{{\int }_{\alpha }^{\max U}{\mu }_{\tilde{r}}\left(y\right)\mathrm{dy}}{{\int }_U{\mu }_{\tilde{r}}\left(y\right)\mathrm{dy}};$(3.4)当广义应力数据处理为隶属函数，广义强度数据处理为概率密度函数时，$P=\frac{{\int }_{\min U}^{\alpha }{\mu }_{\tilde{s}}\left(x\right)\mathrm{dx}}{{\int }_U{\mu }_{\tilde{s}}\left(x\right)\mathrm{dx}},$$Q={\int }_{\alpha }^{\max u}g\left(r\right)\mathrm{dr};$(3.5)计算机电类产品可靠性的可靠度值：$R={\int }_0^1\mathrm{QdP}={\int }_0^1\mathrm{PdQ};$第四步，显示输出结果将第三步计算得到的P、Q和R值输出，其中P和Q分别为输出坐标系的x轴和y轴，R为输出的机电类产品可靠性的可靠度值，由此得到的可靠度曲线在显示器中显示出来。