摘要
基于贝叶斯主动学习算法的唇形密封件可靠性分析方法,包括以下步骤;步骤1:由fX(x)产生输入变量的容量为N的样本池S,其中输入变量为油封压力P、密封唇厚度d、轴转速n、密封唇泊松比ν和杨氏模量E;步骤2:通过样本池中随机选择χ,生成大小为Nt的训练数据;步骤3:根据训练GPR模型步骤4:根据计算失效样本和得出的即为所求密封唇失效概率;步骤5:将S中具有最小U函数值的Ncand个点加入Scand;求每个x(j)∈Scand处的EIER值,找到EIER值最大的x+;计算y+=g(x+),将(x+,y+)加到步骤6:计算失效概率置信区间,最终的结果是本发明解决了现有技术中存在的失效概率预测误差较大和失效概率预测效率较低的问题。
技术关键词
主动学习算法
可靠性分析方法
唇形密封件
GPR模型
概率密度函数
样本
变量
燃油泵轴尾
泊松比
综合误差
抽样方法
定义
协方差矩阵
预测误差
数据
油封
参数
固定点
特征值
系统为您推荐了相关专利信息
累积分布函数
估计方法
概率密度函数
历史温度数据
误差
校验方法
多元线性回归模型
概率密度函数
指数
库存周转率
模糊C均值
概率密度函数
光伏发电功率
随机梯度下降
历史维修记录
Copula函数
产品寿命预测方法
产品寿命预测模型
多参数
生成对抗网络