《机械系统可靠性分析新方法》探索了机械系统可靠性分析和可靠性设计的多种新方法，共15章，主要包括：基于基本杆组法的机构动态可靠性分析、基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计、机械系统可靠性分析的极值响应面法、基于极值响应面法的柔性机构动态可靠性分析、基于极值响应面法的柔性机构可靠性优化设计、可靠性分析的多重极值响应面法、耦合失效机械系统可靠性分析的遗传克里金-多重极值响应面法、基于智能极值响应面法的动态可靠性分析、机械系统可靠性优化设计的粒子群-智能极值响应面法、基于智能多重响应面法的多失效模式结构可靠性分析、基于多目标粒子群-智能多重响应面法的结构可靠性优化设计、可靠性分析的广义回归极值响应面法、疲劳-蠕变耦合损伤可靠性分析的分布协同广义回归响应面法、基于分布协同广义回归极值响应面法的可靠性分析方法、多目标协同可靠性优化设计。

1基于基本杆组法的机构动态可靠性分析
　　在结构可靠性分析中，当结构强度和施加于结构上的应力随时间变化而不可忽略时，考察结构的可靠性就必须考虑时间因素。这种同时考虑随机因素与时间因素的可靠性概念称为动态可靠性[1]。按照这一概念，机构可靠性属于动态可靠性。由于机构是运动的，机构在运动过程中随着位置（时间）不同，各构件的运动、应力和应变变化范围很大，各构件在一个运动周期内各时刻的可靠性一般是不相同的，所以机构整体的可靠度计算就不能按照一般串联系统那样简单地将各构件的可靠度（构件可靠度的*小值）相乘，而应该将各构件在每一时刻的可靠度相乘，这样计算的机构整体可靠度一般大于简单地将各构件的可靠度（*小值）相乘得到的可靠度。
　　进行机构系统可靠性分析，要先用多刚体系统动力学方法建立机构动力学方程，然后将机构运动时域离散成很多时间点，在各时间点上进行运动分析、动力分析和可靠性分析。而机构的多刚体系统动力学方程一般是个数相当多的微分方程组[2]，且机构随机变量数较多，这给机构动态可靠性分析的求解带来了很大困难，要得到这些数学模型的解析解更加困难，通常只能进行数值求解，但计算量大、计算成本高[1]。
　　基于基本杆组的机构动态可靠性分析方法的基本原理是将机构按组成原理拆分成若干个基本杆组，对每个基本杆组建立运动分析数学模型、动力分析数学模型[3]和动态可靠性分析模型，在运动分析、动力分析的基础上进行机构动态可靠性分析，并建立对应的程序模块，在对大型复杂机构进行动态可靠性分析时分别依次调用即可。
　　1.1基于基本杆组法的机构分析基本理论与方法
　　为了进行机构可靠性分析，必须先进行机构的运动分析和动力分析。本节*先简单介绍用于机构运动分析和动力分析的基本杆组法。
　　1.1.1基于基本杆组法的机构运动分析
　　1.单构件的运动分析
　　如图1.1所示单构件，已知：构件上点的位置坐标为，方向速度、方向速度，方向加速度、方向加速度，的位置角，点到构件上任意点的连线与夹角，构件角速度及角加速度。下面分析构件上任意点的位置坐标，以及其在方向和方向的速度、及加速度。注：一般来讲，构件为与构件相连的构件，故采用单个构件进行分析时也可不提及构件，同理也适用于其他构件。
　　图1.1单构件运动分析
　　1）位置分析
　　在图1.1中，构件上点A、M的位置坐标分别为，则点M的位置方程为
　　2）速度分析
　　将式（1.1）对时间求导并整理得点M在x、y方向的速度：
　　（1.2）
　　3）加速度分析
　　将式（1.2）对时间求导得点M在x、y方向的加速度：
　　2.RRRⅡ级杆组的运动分析
　　如图1.2所示RRRⅡ级杆组，由构件2、构件3及三个转动副B、C、D组成。已知：外部运动副B、D的位置坐标分别为，速度分别为vB、vD，加速度分别为aB、aD及杆长分别为l2、l3。下面分析内部运动副的位置坐标，在方向上的速度，在方向上的加速度，构件、构件的位置角，角速度、及角加速度。
　　1）位置分析在图1.2中，的距离为
　　则构件2、构件3无法组装，此时该Ⅱ级杆组不成立。与轴的夹角为
　　（1.7）当B、D的位置和杆长、确定以后，该Ⅱ级杆组有两种装配形式，如图1.2中和。当Ⅱ级杆组在图示实线位置时，式（1.7）中判别符；当Ⅱ级杆组在图示虚线位置时，式（1.7）中。一般机构初始位置确定后，Ⅱ级杆组的顺序不变，所以在编写程序时，应预先根据机构的初始位置确定式（1.7）中的值。因点C、B在同一构件上，由式（1.1）可得点C的位置方程：
　　RRPⅡ级杆组如图1.3所示，它由构件、滑块、两个转动副和、移动副（外部运动副其回转中心在无穷远处）组成。已知：点的位置坐标、速度、加速度；滑块导路上参考点的位置坐标、速度、加速度；构件的长度；滑块的位置角、角速度、角加速度。下面分析点的位置、速度、加速度；滑块相对参考点的位移、速度、加速度；构件的位置角.角速度、角加速度。
　　在式（1.20）中，若，此时Ⅱ级杆组不成立。若，则圆弧与导路PC相切，如图1.4（a）所示，这时有唯一解。若，则有三种情况：
　　一是当时，圆弧与导路相切（图1.4（a））。
　　二是当时，上述圆弧与导路有两个交点与（图1.4（b），这时有两个解与，即该Ⅱ级杆组有两种装配形式，其中：解对应于图中实线位置，式（1.20）中根号前的；解对应于图中虚线位置，式（1.20）中根号前的。
　　三是当时，上述圆弧与导路也有两个交点（图1.4（c），但分别位于参考点的两侧2，且应为负值。
　　解出以后，点的位置坐标为

目录
前言
1 基于基本杆组法的机构动态可靠性分析 1
1.1 基于基本杆组法的机构分析基本理论与方法 1
1.1.1 基于基本杆组法的机构运动分析 1
1.1.2 基于基本杆组法的机构动力分析 9
1.2 基于基本杆组法的机构动态可靠性分析模型的建立与求解 14
1.2.1 构件动态应力分析模型 14
1.2.2 机构动态强度可靠性分析模型的建立 16
1.2.3 机构动态强度可靠性分析模型的求解 17
1.3 算例 21
1.3.1 已知条件 21
1.3.2 求解 21
2 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计 35
2.1 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计模型 35
2.1.1 均值可靠性优化设计模型 36
2.1.2 概率可靠性优化设计模型 37
2.1.3 方差可靠性优化设计模型 37
2.1.4 混合可靠性优化设计模型 38
2.2 基于基本杆组法的机构动态可靠性优化设计模型的建立与求解 39
2.2.1 机构构件动态强度可靠性优化设计模型 39
2.2.2 机构整体动态强度可靠性优化设计模型 40
2.2.3 机构动态强度可靠性优化设计模型的求解 41
2.3 算例 44
2.3.1 已知条件 44
2.3.2 求解 44
3 机械系统可靠性分析的极值响应面法 47
3.1 蒙特卡罗法 47
3.2 响应面法 49
3.3 一次二阶矩法 52
3.4 极值响应面法 53
3.4.1 极值响应面法的基本原理 54
3.4.2 极值响应面法的数学模型 55
3.5 两步极值响应面法 56
4 基于极值响应面法的柔性机构动态可靠性分析 58
4.1 柔性机构动力学方程 58
4.1.1 柔性体的描述 58
4.1.2 柔性体的运动 61
4.1.3 柔性机构动力学方程 63
4.2 柔性机构动态可靠性分析模型的建立与求解 66
4.2.1 柔性机构动态刚度可靠性分析模型 66
4.2.2 柔性机构动态刚度可靠性分析模型的求解 67
4.2.3 柔性机构动态强度可靠性分析模型 69
4.2.4 柔性机构动态强度可靠性分析模型的求解 71
4.3 算例 75
4.3.1 已知条件 75
4.3.2 求解 76
5 基于极值响应面法的柔性机构可靠性优化设计 94
5.1 柔性机构动态可靠性优化设计的基本思想 95
5.2 柔性机构动态可靠性优化设计模型的建立及求解 96
5.2.1 柔性机构动态变形及应力数学模型 97
5.2.2 柔性机构动态刚度可靠性优化设计模型及求解 98
5.2.3 柔性机构动态强度可靠性优化设计模型及求解 101
5.3 算例 104
5.3.1 已知条件 104
5.3.2 求解 104
6 可靠性分析的多重极值响应面法 107
6.1 多重响应面法 107
6.2 基于多重极值响应面法的可靠性分析思想 109
6.3 算例 109
6.3.1 轮盘-叶片概述 109
6.3.2 轮盘-叶片的可靠性计算及分析 112
7 耦合失效机械系统可靠性分析的遗传克里金-多重极值响应面法 123
7.1 疲劳-蠕变耦合基本理论 123
7.2 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法 125
7.2.1 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法基本思想 125
7.2.2 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法数学模型 126
7.2.3 耦合失效遗传克里金-多重极值响应面法的可靠性分析 127
7.3 算例 128
7.3.1 叶片-轮盘结构随机输入变量的选取 129
7.3.2 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构确定性分析 129
7.3.3 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构数学模型 131
7.3.4 遗传克里金-多重极值响应面法的叶片-轮盘结构可靠性分析 133
7.3.5 方法验证 135
8 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析 137
8.1 智能极值响应面法 137
8.1.1 智能极值响应面法的基本思想 137
8.1.2 BP神经网络模型 138
8.1.3 粒子群优化算法搜寻网络初始*优权值和阀值 139
8.2 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析 140
8.2.1 机械动态可靠性的基本理论 140
8.2.2 基于智能极值响应面法的动态可靠性分析流程 140
8.3 算例 141
8.3.1 问题描述 141
8.3.2 已知参数及随机变量信息 142
8.3.3 建立IERSM模型 142
8.3.4 可靠性分析 144
8.3.5 方法验证 146
9 机械系统可靠性优化设计的粒子群-智能极值响应面法 147
9.1 机械系统可靠性优化模型 147
9.1.1 计算灵敏度 147
9.1.2 动态可靠性优化设计模型 148
9.2 粒子群-智能极值响应面法求解模型 149
9.2.1 PSO-IERSM基本思想 149
9.2.2 基于PSO-IERSM的可靠性优化设计流程 149
9.3 算例 151
9.3.1 智能极值响应面模型建立 151
9.3.2 计算灵敏度 152
9.3.3 可靠性优化设计模型建立 152
9.3.4 求解模型 153
9.3.5 方法验证 154
10 基于智能多重响应面法的多失效模式结构可靠性分析 155
10.1 智能多重响应面法 155
10.1.1 IMRSM模型 155
10.1.2 提高IMRSM模型精度的措施 156
10.2 基于IMRSM模型的多失效模式可靠性分析方法 157
10.2.1 多失效模式可靠性分析 157
10.2.2 基于IMRSM模型的多失效模式结构可靠性分析 157
10.3 算例 159
10.3.1 问题描述 159
10.3.2 流-热-固耦合分析 159
10.3.3 可靠性分析 161
10.3.4 方法验证 167
11 基于多目标粒子群-智能多重响应面法的结构可靠性优化设计 169
11.1 多失效模式结构可靠性优化模型 169
11.1.1 计算灵敏度 170
11.1.2 多目标可靠性优化模型 170
11.2 MOPSO-IMRSM模型 171
11.2.1 MOPSO-IMRSM基本思想 171
11.2.2 基于MOPSO-IMRSM模型的可靠性优化设计流程 172
11.3 算例 173
11.3.1 建立智能多重响应面模型 173
11.3.2 计算灵敏度 174
11.3.3 建立多目标可靠性优化模型 176
11.3.4 模型求解 176
11.3.5 方法验证 177
12 可靠性分析的广义回归极值响应面法 179
12.1 基本思想 179
12.2 基本理论 180
12.2.1 低循环疲劳寿命数学模型 180
12.2.2 广义回归极值神经网络数学模型 182
12.3 基于广义回归极值神经网络可靠性分析数学模型 184
12.4 算例 186
12.4.1 随机变量的选取 186
12.4.2 叶盘低循环疲劳寿命确定性分析 186
12.4.3 基于GRNNERSM叶盘低循环疲劳寿命模型的建立 188
12.4.4 基于广义回极值响应面法的叶盘低循环疲劳寿命可靠性分析 189
12.4.5 基于GRNNERSM的叶盘低循环疲劳灵敏度分析 190
12.4.6 方法验证 191
13 疲劳 -蠕变耦合损伤可靠性分析的分布协同广义回归响应面法 193
13.1 基本思想 193
13.2 基本理论 195
13.2.1 分布协同响应面法的数学理论 195
13.2.2 分布协同广义回归响应面数学模型 196
13.3 算例 197
13.3.1 输入随机变量的选取 197
13.3.2 确定性分析 198
13.3.3 基于DCGRRSM模型建立 200
13.3.4 DCGRRSM的疲劳-蠕变耦合损伤可靠性分析 203
13.3.5 方法验证 204
14 基于分布协同广义回归极值响应面法的可靠性分析方法 206
14.1 基本思想 206
14.2 基本理论 208
14.2.1 高温蠕变理论 208
14.2.2 DCGRERSM的数学理论 208
14.2.3 DCGRERSM可靠性分析数学理论 210
14.3 算例 211
14.3.1 有限元模型 211
14.3.2 随机变量的选取 212
14.3.3 各对象确定分析 213
14.3.4 基于 DCGRERSM模型建立 215
14.3.5 DCGRERSM的叶尖径向运行间隙可靠性分析 217
14.3.6 方法验证 218
15 多目标协同可靠性优化设计 220
15.1 基本思想 220
15.2 基本理论 221
15.2.1 灵敏度分析 224
15.2.2 叶尖径向运行间隙可靠性优化设计数学模型 225
15.3 算例 225
15.3.1 建立分布协同广义回归极值响应面模型 225
15.3.2 用分布式协同广义回归神经网络极值响应面法对叶尖径向运行间隙的灵敏度分析 226
15.3.3 叶尖径向运行间隙的多目标协同可靠性优化设计计算 229
参考文献 233