数据-物理联合驱动的系统层可靠性建模方法

本申请提出了一种数据‑物理联合驱动的系统层可靠性建模方法，通过机械系统的外部载荷工况和有限元模型获得损伤参量数据；选定一个基准变量，基于损伤参量数据集，应用机器学习模型分别建立系统外部载荷‑基准变量、基准变量‑零件损伤参量代理模型；获取外部载荷数据信息，通过外部载荷‑基准变量机器学习模型获取基准变量的概率分布；通过基准变量‑零件损伤参量机器学习模型反映系统中各零件之间的失效相关关系；基于基准变量的概率分布和零件间的失效相关关系，应用系统层可靠性建模方法，建立数据‑物理联合驱动的系统层可靠性模型，以求解复杂载荷工况下的系统可靠度，提高系统可靠性评估的准确性和合理性。