基于Monte Carlo-神经网络的系统相关失效概率模型

相关失效的存在大大降低冗余系统的安全作用,在工程实际中必须加以考虑。根据可靠性数学理论及零件失效机理分析,把零件失效概率看作是基于应力的条件概率,推导系统相关失效概率的数学表达式。通过MonteCarlo法仿真,得到零件条件失效概率的分布类型;并从已知的低阶失效数据中提取相关失效信息,建立神经网络模型,得到其分布参数。利用该模型可以预测系统中的任意阶相关失效概率,也可以用来预测组成零件相同、环境相同但不同大小的其它系统的相关失效概率。例示其应用方法并检验其预测能力,结果证明该方法准确可靠。