(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202110919732.0 (22)申请日 2021.08.1 1 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113673051 A (43)申请公布日 2021.11.19 (73)专利权人 北京理工大 学 地址 100081 北京市海淀区中关村南大街5 号院 (72)发明人 牛磊　严楠　董海平　叶耀坤　 马兵　 (74)专利代理 机构 北京智桥联合知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11560 专利代理师 金光恩 (51)Int.Cl. G06F 30/17(2020.01) G06F 30/27(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06F 119/02(2020.01) (56)对比文件 CN 108491284 A,2018.09.04 CN 10916 5425 A,2019.01.08 CN 110096796 A,2019.08.0 6 US 5608659 A,1997.03.04 CN 110096796 A,2019.08.0 6 Gopichand Agn ihotram et al. .A comparative study of Mo nte Carl o methods to compute rare event probabi lities of failure in reliability models. 《Proceedings of the 6th AC M India Computing Convention》 .2013,1- 6. 刘阔等.一种基 于Kriging模型的机 械结构 可靠性分析方法. 《东北 大学学报(自然科 学 版)》 .2017,第38卷(第07期), 审查员 刘芳 (54)发明名称 低冲击分离螺母的机构分离可靠性分析方 法 (57)摘要 本发明公开了一种低冲击分离螺母机构分 离可靠性分析方法， 该方法包括： 对低冲击分离 螺母机构分离的主要失效模模式进行分析， 建立 所述失效模式的极限状态函数， 并确定影响分离 的随机变量及其分布类型； 根据主要失 效模式的 极限状态函数构建初始Kriging模型； 计算扩展 失效概率及相应估计值的变异系数； 计算修正因 子及估计值的变异系数； 根据所述扩展失效概率 及修正因子计算失 效概率， 得到多失效模式下低 冲击分离螺母机构分离的可靠度。 利用本发明， 可以准确地确定分离 螺母机构分离的可靠性。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 113673051 B 2022.08.30 CN 113673051 B 1.一种低冲击分离 螺母机构分离可靠性分析 方法， 其特 征在于， 包括： 对低冲击分离螺母机构分离的主要失效模式进行分析， 建立所述主要失效模式的极限 状态函数， 并确定影响分离的随机变量及其分布类型； 根据主要失效模式的极限状态函数构建初始Krigi ng模型； 计算扩展失效概 率及相应估计值的变异系数； 计算修正因子及估计值的变异系数； 根据所述扩展失效概率及修正因子计算失效概率， 得到多失效模式下低冲击分离螺母 机构分离的可靠度； 所述主要失效模式包括以下任意一种或多种： 内套筒启动阶段失效模式、 内套筒运动 阶段失效模式、 螺母瓣启动阶段失效模式、 螺母瓣 运动阶段失效模式； 所述内套 筒启动阶段失效模式的极限状态函数为： g1＝Fshear+Ff,oring1+Ff,oring2+Ff,nut‑Fs； 式中， Fs为点火器输出推力， Fshear剪切销剪切力、 Ff,oring密封圈摩擦力、 Ff,nut为内套筒 与螺母瓣之间的摩擦力； 所述内套 筒运动阶段失效模式的极限状态函数为： g2＝xsle‑xunlock1； 式中， xsle为内套筒位移函数； xunlock1为解除对螺母瓣的约束临界位移； 所述螺母瓣启动阶段失效模式的极限状态函数为： 式中， Fpre为预紧力， μbolt、 μpiston和 μend分别是螺母瓣与活塞、 螺栓、 端盖之间的摩擦系 数； 所述螺母瓣 运动阶段失效模式的极限状态函数 具体表示 为： g4＝xnut,rad‑xunlock2； 式中， xnut为螺母瓣径向位移； xunlock2为螺母瓣 解除螺栓约束有效径向位移； 所述根据 所述扩展失效概率及修正因子计算失效概率， 得到多失效模式下低冲击分离 螺母机构分离的可靠度包括： 结合所述扩展失效概率 及所述修正因子 计算失效概率估计值 及其变异系数 计算低冲击分离 螺母机构分离的多失效模式可靠度为： 2.如权利要求1所述的低冲击分离螺母机构分离可靠性分析方法， 其特征在于， 所述根 据主要失效模式的极限状态函数构建初始Krigi ng模型包括： 根据确定的随机变量的概率密度函数fX(x)抽取少量的初始样本点 输入到极限状态函数， 并计算相应函数值， 构成训练集H；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113673051 B 2由训练集H拟合得到初始Krigi ng模型 3.如权利要求1所述的低冲击分离螺母机构分离可靠性分析方法， 其特征在于， 所述计 算扩展失效概 率及相应估计值的变异系数包括： 根据初始Kriging模型 构建重要抽样概率密度函数， 得到重要抽样样本池 对重要抽样 样本池SIS进行K‑means聚类分析 得到K个形心； 将K个形心输入到极限状态函数， 并计算 函数值； 将K个形心及其相应函数值加入训练样本集H中， 更新所述训练样本集H； 由更新后的训练集H更新Krigi ng模型 由交叉验证法计算 修正因子αc的估计值 判断所述重要抽样概 率密度函数的收敛性； 在得到最终收敛的Kriging模型 及相应的重要抽样样本池SIS后， 根据输入变量 的概率密度函数fX(x)产生Nδ个样本 并由下式估计扩展效率及其相应估 计值的变异系数； 其中， 4.如权利要求1所述的低冲击分离螺母机构分离可靠性分析方法， 其特征在于， 所述计 算修正因子及估计值的变异系数包括： 基于收敛的Krigi ng模型及相应的重要抽样 样本重建Krigi ng模型为 由重建的Krigi ng模型 计算样本池SIS中各样本的学习函数U； 由学习函数U在 重要抽样样本池SIS中选择更新样本点xθ， 将更新样本点{xθ,g(xθ)}再次 加入训练样本集H中， 直到U(xθ)≥2时学习终止； 基于重建的Krigi ng模型 计算修正因子及其相应的变异系数。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113673051 B 3