可靠性原理与方法大作业
可靠性设计大作业
零部件的可靠性设计班级：学号：姓名：文威威摘要:本学期选修了电子设备可靠性工程，对这项科学有了更深的了解，进一步了解了本学科在工业生产和科学研究上的重要性。
据国外有关资料介绍，在船用电子设备的故障原因中，属设计不合理的占40%,电子元器件质量问题约占30%,曲操作和维护引起的故障占1 0 %,由制造工艺引起的故障约占1 0 %;对我国某炮瞄雷达现场故障统计数据分析表明，约有25%以上是山设计不合理所造成的。
引言:在可靠性技术迅速发展的今天，从指标试验评价发展到从指标论证、设计、原材料选择到工艺控制及售后服务的全过程的综合管理和评价，许多产品打出“零失效”的王牌。
产品的可黑性在很大程度上取决于设计的正确性, 而这乂基于零部件的可靠性设计。
零部件的可鼎性设计是以提高产品可靠性为LI的、以概率论与数理统汁理论为基础，综合运用数学、物理、丄程力学、机械工程学、人机工程学、系统工程学、运筹学等多方面的知识来研究机械工程的最佳设计问题。
利用可黑性设讣,可以降低元器件及系统的使用失效率，降低设备的成本，提高设备的可鼎性。
电子设备可靠性设计技术主要包括热设计、降额设汁、动态设计、三防设计、电磁兼容设计、振动与冲击隔离设计等。
正文：国内外的实践经验表明，机械结构的可靠性是由设计决定的，而由制造、安装和管理来保证的。
因此将概率设计理论和可黑性分析与设计方法应用于机械结构设讣中，才能得到既有足够安全可靠性，乂有适当经济性的优化结构。
这样，以估计结构系统可鼎度为LI标的、以概率统讣和随机过程理论为基础的、以各种结构分析技术为工具的多种结构可鼎性分析与设计方法迅速发展oRaize r综述了一次二阶矩法和以一次二阶矩法为基础的现代可靠性分析理论。
赵国藩等建立了广义随机空间内考虑随机变量相关性的结构可靠度实用分析方法，扩大了现有可幕度计算方法的适用范围。
并且贡金鑫和赵国藩还研究了原始空间内的可靠性分析方法，这种方法不需要将非正态随机变量映射或当量正态化为正态随机变量，因而特别适合于当随机变量的概率分布函数不存在显式时可靠度的讣算。
可靠性理论作业
如何提高系统可靠性摘要:系统可靠性是指部件、元件、产品或系统在规定条件下、规定时间内、实现规定功能的能力，它是对系统可靠性的定性评价。
介绍了提高系统可靠性的重要意义。
论述了可靠性设计的重要作用及提高系统可靠性的途径和方法。
关键词:系统可靠性提高方法可靠性特征量是用来表示产品总体可靠性高低的各种可靠性数量指标的总称。
对于产品来说,可靠性问题和人身安全、经济效益密切相关。
因此,研究产品的可靠性问题,显得十分重要.非常迫切.一、提高产品可靠性的意义。
1)提高产品可靠性,可以防止故障和事故障的发生,尤其是避免灾难性的事故发生. 2) 提高产品的可靠性,能使产品总的费用降低.提高产品的可靠性,首先要增加费用,如选用好的元器件,研制部分冗余功能的电路及进行可靠性设计、分析、实验，这些都需要经费。
然而，产品可靠性的提高使得维修费及停机检查损失费大大减小，使总费用降低。
3）提高产品的可靠性，可以减少停机时间，提高产品可用率，一台设备可顶几台用，可以发挥几倍的效益。
4）对于公司来讲，提高产品的可靠性，可以改善公司信誉，增强竞争力，扩大市场份额，从而提高经济效益。
二、提高系统可靠性的途径和方法。
1.构建系统本身固有可靠性。
可靠性工程实质上是对影响系统可靠性的薄弱环节的不断发现和不断改进的过程。
产品的可靠性并不是以此达到的，而时间次逼近的。
设计是决定系统固有可靠性的重要环节，在方案论证阶段，通过可靠性预计，比较不同方案的可靠性水平为最优化方案选择提供依据。
产品可靠性的基础是用于开展可靠性具体设计分析工作的基础数据库，基础数据库式设计经验的总汇，需要导入专家意见和设计经验的基础数据库的完备与否直接决定了开展可靠性设计分析工作的水平。
在构建阶段，需将装置的可靠性设计指标要求值分配到各部件，形成各部件可靠性设计指标要求值。
分配需要结合预计的结果，最终得到相对合理的各部件可靠性指标设计要求值。
2.维修可提高系统的可靠性设备的维修是是设备保持、恢复到或改善其由有关技术文件所规定的技术状态的全部技术和管理活动。
可靠性原理与方法 课堂作业1
解得：������8 ������ = ������ ∙ ������ &|) + 由于：������8 0 = 0 因此：������8 ������ =
8
������ = 0
|y )∙• J€•
补 2： 证： 当 i=1 时：
$ ������' ,ƒ &|) ������ 1
= 2.2364×10&Z
P 1 = 1 − λ 1 = 0.99978
4
补 1： 证： 由 Pv ������ + ������������ = Pv ������ − ������������������ Pv ������ − Pv&$ ������ P8 ������ + ������������ = P8 ������ − ������������������ P8 ������ − P$ ������
×0.21 × 1 − 0.2
Z
= 0.4096
1
$ P A$ = C Z ∙ p$ ∙ 1 − p 8 P A 8 = CZ ∙ p8 ∙ 1 − p 7 P A 7 = CZ ∙ p7 ∙ 1 − p Z P A Z = CZ ∙ pZ ∙ 1 − p
7 8 $ 1
= = = =
Z! $!& Z&$! Z! 8!& Z&8! Z! 7!& Z&7! Z! Z!& Z&Z!
91! 1!& 91&1! 91! 8!& 91&8! `` 7 + C91 ∙ p7 ∙
×0.011 × 1 − 0.01
``
可靠性习题(答案)
2-3失效服从指数分布时，为使1000小时的可靠度在80%以上，失效率必须低于若干？
2-4某产品寿命服从指数分布，投入运用到平均寿命时，产品可靠度为多少？说明什么问题？
2-5某铁路机车信号系统可靠度服从指数分布，投入运用后，平均四年，35，040小时失效一次，若调好后用一个月（720小时），问可靠度是多少？若调好后用了四年，可靠度又是多少？
输出
图3-4
3-5如图所示，A、B、C三个单元具有相同的功能，而D、E则具有另一种功能，欲使系统正常工作必须使上述两种功能的单元至少各有一个同时正常工作。设有单元可靠度为R，求此系统的可靠度。
D
输入输出
E
图3-5
3-6有一由不同功能单元A、B、C、D构成的系统，求各单元可靠度相同与不同时系统的可靠度。
1-7电路由电池Ⅰ与两个并联的电池Ⅱ、Ⅲ串联而成。设电池Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ损坏的概率分别为0.3、0.2和0.2，各个电池损坏与否是独立的。求电路由于电池损坏而发生故障的概率。
1-8 电路由五个元件联接而成，设各个元件发生故障是独立的，已知元件1、2发生断路故障的概率各为0.2，元件3、4、5发生断路故障的概率为0.5，求：
即150小时内晶体管正常的概率为2/3，损坏的概率为1/3
(1)使用的最初150小时内没有一个晶体管损坏的概率为
(2)这段时间只有一个晶体管损坏的概率为
2.70.8825；205.2小时
2.8解：由于n较大，p较小，用二项分布计算比较麻烦，可用泊松分布来近似计算。
泊松强度
(1)
(2) (3)
2.9解：（方法1）由于n较大，p较小，可用泊松分布来近似计算。
可靠性理论、案例及应用
8
案例
长征系列火箭的可靠性（三）
对无法采取冗余 措施的系统，如液体 火箭发动机进行了以 提高可靠性为目的的 改进设计，箭体结构 提高了剩余强度系数， 特别是针对历史上火 箭飞行试验中出现的 问题和薄弱环节，重 点解决了防多余物、 防虚焊、防断压线、 防松动、防漏电、防 电磁干扰、防过负荷、 防不相容、防漏液漏 气、防局部环境放大、 防装配应力、防应力 集中等问题。
3
一、 可靠性概念（二）
可靠性的重要性
对可靠性的重视度，与地区的经济发达程度成正比。例如，英国电讯（BT）关于可靠性管理/指 标要求有产品寿命、MTBF报告、可靠性框图、失效树分析（FTA）、可靠性测试计划和测试报告等； 泰国只有MTBF和MTTF的要求；而厄瓜多尔则未提到，只是提出环境适应性和安全性的要求。 产品的可靠性很重要，它不仅影响生产公司的前途，而且影响到使用者的安全（前苏联的“联盟 11号”宇宙飞船返回时，因压力阀门提前打开而造成三名宇航员全部死亡）。可靠性好的产品，不但 可以减少公司的维修费用，而且可以很快就打出品牌，大幅度提升公司形象，增加公司收入。 随着市场经济的发展，竞争日趋激烈，人们不仅要求产品物美价廉，而且十分重视产品的可靠性 和安全性。日本的汽车、家用电器等产品能够占领美国以及国际市场。主要的原因就是日本的产品可 靠性胜过我国一筹。美国的康明斯、卡勃彼特柴油机，大修期为12000小时，而我国柴油机不过1000 小时，有的甚至几十小时、几百小时就出现故障。我国生产的电梯，平均使用寿命（指两次大修期的 间隔时期）为3年左右，而国外的电梯平均寿命在10年以上，是我们的3倍；故障率，国外平均为0.05 次，而我国为1次以上，高出20倍，这样的产品怎么有竞争力呢！因此要想在竞争中立于不败之地， 就要狠抓产品质量，特别是产品可靠性，没有可靠性就没有质量，企业就无法在激烈的竞争中生存和 发展。因此，可靠性问题必须引起政府和企业的高度重视，抓好可靠性工作，不仅是关系到企业生存 和发展的大问题，也是关系到国家经济兴衰的大问题。
可靠性大作业
机械可靠性设计实验报告学院：机电学院班级：05021104姓名：张木学号：2011301279题目：齿轮：某种机器的齿轮，按国标规定的方法计算或查线图得到各参量的均值和标准差如下,求齿轮的可靠度。
分析：分别计算齿轮齿面接触疲劳强度的可靠度与齿轮齿根弯曲疲劳强度的可靠度后进行比较，取可靠性较小值作为齿轮的可靠度。
12(34644,519.66),(1,0.033),(1.484,0.1613),(1.68,0.0544)(1.603,0.052889),(1.16,0.03828),2(200,1),(148.75,0.74375),(4,0.02),(2.32,0.0116)(189.8,9.49)(),t A V H F H F n H E F N K K K K K K b mm d mm m mm Z Z N mm Z ββααε============2lim (0.81,0.00405),(0.957,0.004785)(1300,156),(1,0.033),(1.03,0.03399)(1.04,0.3432),(0.92,0.03036),(1,0.033),(1,0.033)H N R V L W X Z N mm Z Z Z Z Z Z βσ=========程序流程图：开始计算齿轮零件的齿面接触和齿根弯曲疲劳强度均值uT1，uT2和标准差sT1，sT2根据公式计算应力的均值ut1，ut2和标准差st1，st2然后根据应力和强度的连结方程计算可靠性系数SM1，SM2计算出可靠度R1，R2比较R1，R2，取较小值结束程序1：基于齿面接触强度的可靠性#include <iostream>#include <cmath>using namespace std;#define PI 3.141592653double fun(double x,double miu,double sigma){return 1/(sqrt(2*PI)*sigma)*exp(-((x-miu)*(x-miu))/2/sigma/sigma);}double integral(double miu,double sigma,double a,double b){double s,h;int i;int N=abs(a-b)/0.001;s=(fun(a,miu,sigma)+fun(b,miu,sigma))/2.0;h=(b-a)/N;for(i=1;i<N;i++)s+=fun(a+i*h,miu,sigma);return(s*h);}double sigmaadd(double sigma_c,double sigma_d){return sqrt(sigma_c*sigma_c+sigma_d*sigma_d);}double sigmacheng(double a,double sigma_a,double b,double sigma_b){returnsqrt(a*a*sigma_b*sigma_b+b*b*sigma_a*sigma_a+sigma_b*sigma_b*sigma_a*sigma_a); }double sigmachu(double a,double sigma_a,double b,double sigma_b){return 1/b*sqrt((a*a*sigma_b*sigma_b+b*b*sigma_a*sigma_a)/(b*b+sigma_b*sigma_b)); }int main(){double kf,sigma_kf,ka,sigma_ka,kv,sigma_kv,khb,sigma_khb;double khx,sigma_khx,b,sigma_b,d1,sigma_d1,sigma_v;double zh,sigma_zh,ze,sigma_ze,zt,sigma_zt,v;double zb,sigma_zb,sigmahlim,sigma_sigmahlim,zn,sigma_zn;double zr,sigma_zr,zv,sigma_zv,zl,sigma_zl,zw,sigma_zw;double zx,sigma_zx,ft,sigma_ft,kx,sigma_kx,result;double x,sigma_x,y,sigma_y,u,c,sigma_c,t,sigma_t,R,sigma_R;ft=34644;sigma_ft=519.66;ka=1;sigma_ka=0.033;kv=1.484;sigma_kv=0.1613;khb=1.68;sigma_khb=0.0544;kx=1.16;sigma_kx=0.03828;b=100;sigma_b=0.5;d1=148.75;sigma_d1=0.74375;zh=2.32;sigma_zh=0.0116;ze=189.8;sigma_ze=9.49;zt=0.81;sigma_zt=0.00405;zb=0.957;sigma_zb=0.004785;sigmahlim=1300;sigma_sigmahlim=156;zn=1;sigma_zn=0.033;zr=1.03;sigma_zr=0.03399;zv=1.04;sigma_zv=0.03432;zl=0.92;sigma_zl=0.03036;zw=1;sigma_zw=0.033;zx=1;sigma_zx=0.033;sigma_y=sigmacheng(zh,sigma_zh,ze,sigma_ze);y=zh*ze; sigma_y=sigmacheng(y,sigma_y,zt,sigma_zt);y=y*zt; sigma_y=sigmacheng(y,sigma_y,zb,sigma_zb); y=y*zb;sigma_x=sigmacheng(ka,sigma_ka,kv,sigma_kv);x=ka*kv; sigma_x=sigmacheng(x,sigma_x,khb,sigma_khb); x=x*khb; sigma_x=sigmacheng(x,sigma_x,kx,sigma_kx);x=x*kx;u=3.5;u=(u+1)/u;sigma_t=sigma_ft*u;t=ft*u;sigma_t=sigmachu(t,sigma_t,b,sigma_b);t=t/b;sigma_t=sigmachu(t,sigma_t,d1,sigma_d1); t=t/d1;sigma_c=sigmacheng(t,sigma_t,x,sigma_x); c=t*x;v=c;c=sqrt(sqrt(c*c-0.5*sigma_c*sigma_c));sigma_c=sqrt(v-sqrt(v*v-0.5*sigma_c*sigma_c));sigma_c=sigmacheng(c,sigma_c,y,sigma_y);c=c*y;sigma_sigmahlim=sigmacheng(sigmahlim,sigma_sigmahlim ,zn,sigma_zn);sigmahlim=sigmahlim*zn;sigma_sigmahlim=sigmacheng(sigmahlim,sigma_sigmahlim ,zr,sigma_zr);sigmahlim=sigmahlim*zr;sigma_sigmahlim=sigmacheng(sigmahlim,sigma_sigmahlim ,zv,sigma_zv);sigmahlim=sigmahlim*zv;sigma_sigmahlim=sigmacheng(sigmahlim,sigma_sigmahlim ,zl,sigma_zl);sigmahlim=sigmahlim*zl;sigma_sigmahlim=sigmacheng(sigmahlim,sigma_sigmahlim ,zw,sigma_zw);sigmahlim=sigmahlim*zw;sigma_sigmahlim=sigmacheng(sigmahlim,sigma_sigmahlim ,zx,sigma_zx);sigmahlim=sigmahlim*zx;R=sigmahlim-c;sigma_R=sigmaadd(sigma_sigmahlim,sigma_c);result=integral(R,sigma_R,0,R+100*sigma_R);cout<<result;return 0;}结果：齿面接触可靠度为0.982475程序2：基于齿根弯曲强度的可靠性#include <iostream>#include <cmath>using namespace std;#define PI 3.141592653double fun(double x,double miu,double sigma){return 1/(sqrt(2*PI)*sigma)*exp(-((x-miu)*(x-miu))/2/sigma/sigma);}double integral(double miu,double sigma,double a,double b){double s,h;int i;int N=abs(a-b)/0.001;s=(fun(a,miu,sigma)+fun(b,miu,sigma))/2.0;h=(b-a)/N;for(i=1;i<N;i++)s+=fun(a+i*h,miu,sigma);return(s*h);}double sigmaadd(double sigma_c,double sigma_d){return sqrt(sigma_c*sigma_c+sigma_d*sigma_d);}double sigmacheng(double a,double sigma_a,double b,double sigma_b){returnsqrt(a*a*sigma_b*sigma_b+b*b*sigma_a*sigma_a+sigma_b*sigma_b*sigma_a*sigma_a); }double sigmachu(double a,double sigma_a,double b,double sigma_b){return 1/b*sqrt((a*a*sigma_b*sigma_b+b*b*sigma_a*sigma_a)/(b*b+sigma_b*sigma_b)); }int main(){double ft,sigma_ft,ka,sigma_ka,kv,sigma_kv;double kfb,sigma_kfb,kx,sigma_kx,b,sigma_b;double mn,sigma_mn,result;double y,x,t,c,R,sigma_y,sigma_x,sigma_t,sigma_c,sigma_R;double yf,sigma_yf,ys,sigma_ys;double ye,sigma_ye,yb,sigma_yb,yst,sigma_yst;double sigmaflim,sigma_sigmaflim,ynt,sigma_ynt;double y1t,sigma_y1t,y2t,sigma_y2t,yx,sigma_yx;ft=34644;sigma_ft=519.66;ka=1;sigma_ka=0.033;kv=1.484;sigma_kv=0.1613;kfb=1.603;sigma_kfb=0.052899;kx=1.16;sigma_kx=0.03828;b=100;sigma_b=0.5;mn=4;sigma_mn=0.02;yf=2.36;sigma_yf=0.07788;ys=1.94;sigma_ys=0.06402;ye=0.715;sigma_ye=0.003575;yb=0.8;sigma_yb=0.004;yst=2.1;sigma_yst=0.0693;sigmaflim=310;sigma_sigmaflim=62;ynt=1;sigma_ynt=0.033;y1t=0.99;sigma_y1t=0.03267;y2t=1.065;sigma_y2t=0.035145;yx=1;sigma_yx=0.033;sigma_y=sigmacheng(yf,sigma_yf,ys,sigma_ys);y=yf*ys;sigma_y=sigmacheng(y,sigma_y,ye,sigma_ye);y=ye*y;sigma_y=sigmacheng(y,sigma_y,yb,sigma_yb); y=y*yb;sigma_x=sigmacheng(ka,sigma_ka,kv,sigma_kv);x=ka*kv;sigma_x=sigmacheng(x,sigma_x,kfb,sigma_kfb); x=x*kfb;sigma_x=sigmacheng(x,sigma_x,kx,sigma_kx);x=x*kx;sigma_t=sigmachu(ft,sigma_ft,b,sigma_b);t=ft/b;sigma_t=sigmachu(t,sigma_t,mn,sigma_mn);t=t/mn;sigma_sigmaflim=sigmacheng(sigmaflim,sigma_sigmaflim ,yst,sigma_yst);sigmaflim=sigmaflim*yst;sigma_sigmaflim=sigmacheng(sigmaflim,sigma_sigmaflim ,ynt,sigma_ynt);sigmaflim=sigmaflim*ynt;sigma_sigmaflim=sigmacheng(sigmaflim,sigma_sigmaflim ,y1t,sigma_y1t);sigmaflim=sigmaflim*y1t;sigma_sigmaflim=sigmacheng(sigmaflim,sigma_sigmaflim ,y2t,sigma_y2t);sigmaflim=sigmaflim*y2t;sigma_sigmaflim=sigmacheng(sigmaflim,sigma_sigmaflim ,yx,sigma_yx);sigmaflim=sigmaflim*yx;sigma_c=sigmacheng(t,sigma_t,y,sigma_y);c=t*y;sigma_c=sigmacheng(t,sigma_t,x,sigma_x);c=t*x;R=sigmaflim-c;sigma_R=sigmaadd(sigma_sigmaflim,sigma_c);result=integral(R,sigma_R,0,R+100*sigma_R);cout<<result;return 0;}结果：齿根弯曲疲劳强度可靠度为0.998602综上：齿轮的可靠度为0.982475。
可靠性原理的应用实例子
可靠性原理的应用实例引言可靠性是指系统在特定环境和特定条件下，按照特定要求完成规定功能的能力。
在工程领域中，可靠性的提高是一个非常重要的目标，因为它直接关系到产品的性能和用户的满意度。
可靠性原理是指通过合理的设计和管理，使系统能够在各种不确定条件下保持稳定和正常工作。
本文将介绍几个典型的可靠性原理的应用实例，通过对这些实例的分析和讨论，可以更好地理解可靠性原理的实际应用。
实例一：飞机引擎设计飞机引擎的设计是一个典型的应用可靠性原理的实例。
一个飞机引擎必须在各种恶劣的条件下正常工作，如高温、低温、高海拔等。
为了提高可靠性，飞机引擎设计者通常采用以下措施：•冗余设计：引擎内部的关键组件采用冗余设计，即多个相同或类似的组件并联工作，一旦有一个组件发生故障，其他组件可以继续正常工作，从而保证飞机的安全飞行。
•定期维护：引擎的各个组件需要定期检查和维护，以便发现和修复潜在故障，确保引擎的正常运行。
•故障检测与排除系统：飞机引擎通常配备有故障检测与排除系统，可以实时监测引擎的工作状态，一旦发现故障，及时采取措施进行修复或关闭引擎。
通过以上措施的应用，飞机引擎的可靠性得到了有效提高，保证了飞机的安全和航行的顺利进行。
实例二：电力系统设计电力系统的设计是另一个典型的应用可靠性原理的实例。
电力系统必须保证全天候稳定供电，在面对各种异常情况时仍能正常工作。
为了提高可靠性，电力系统设计者采用以下措施：•分级设计：电力系统分为多级供电，保证一级发生故障时，其他级别的供电系统能够接替工作。
•备用电源：电力系统配备备用电源，如柴油发电机组等，一旦主电源发生故障，备用电源能够及时接替供电，避免供电中断。
•过载保护：电力系统内置过载保护系统，可以在电流超出额定负荷时自动切断电源，避免设备过热，从而提高设备的可靠性。
通过以上措施的应用，电力系统的可靠性得到了提高，确保了电力供应的稳定和可靠。
实例三：软件系统设计软件系统的设计也是一个应用可靠性原理的重要领域。
机械可靠性作业
机械可靠性设计姓名：xxx学号：xxxxxxxxx专业：机械制造及其自动化学校：xxxxxxxxxxx2014 年12 月26 日第三部分系统可靠性1.系统的原理图、功能框图和功能流程图、系统的可靠性框图的区别，举例说明。
答：区别：系统的原理图是反应了系统及其组成单元之间物理上的连接与组合关系；功能框图、功能流程图是反映了系统及其组成单元之间的功能关系；可靠性框图是对于复杂产品的一个或一个以上的功能模式，用方框表示的各组成部分的故障或它们的组合如何导致产品故障的逻辑图；系统的原理图、功能框图及功能流程图是建立可靠性模型的基础。
举例：某链式刀库和机械手系统的原理图功能框图功能流程图系统的可靠性框图2.试以行星轮系的可靠性建模为例，说明行星轮系的工作原理和可靠性框图。
答：主要由行星轮g、中心轮k及行星架H组成。
其中行星轮的个数通常为2～6个。
但在计算传动比时，只考虑1个行星轮的转速，其余的行星轮计算时不用考虑，称为虚约束。
它们的作用是均匀地分布在中心轮的四周，既可使几个行星轮共同承担载荷，以减小齿轮尺寸；同时又可使各啮合处的径向分力和行星轮公转所产生的离心力得以平衡，以减小主轴承内的作用力，增加运转平稳性。
行星架是用于支承行星轮并使其得到公转的构件。
中心轮中，将外齿中心轮称为太阳轮，用符号a表示，将内齿中心轮称为内齿圈，用符号b表示。
二、行星轮系的分类根据行星轮系基本构件的组成情况，可分为三种类型：2K-H型、3K型、K-H-V型。
2K-H型具有构件数量少，传动功率和传动比变化范围大，设计容易等优点，因此应用最广泛。
3K型具有三个中心轮，其行星架不传递转矩，只起支承行星轮的作用。
行星轮系按啮合方式命名有NGW、NW、NN型等。
N表示内啮合，W 表示外啮合，G表示公用的行星轮g。
典型行星齿轮传动机构的基本特性。
行星轮系的可靠性框图简化后轮系传动简图图III 可靠性框图3.以身边的典型民用产品为例，进行FMEA分析，并建立故障树。
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图 1-1
对数分布的函数图像
1.2 参数对于函数的影响
指数分布只有一个参数λ，所以曲线的形状大致相同，但是λ的大小直接影响函数增减密度函数
图 1-2
对数分布的概率分布函数
3
《可靠性原理与方法》 | 071430212 高佩珩
图 1-3
指数分布的可靠度
如图 1-2，随着λ的减小，f(t)的下降速度趋于平缓，同理如图 1-3 和图 1-4，由于λ的减小， 可靠度 R(t)下降的速度减慢，F(t)上升的速度也随之减慢。
4
4.1 4.2
威布尔分布 ...................................................................................................................9
威布尔分布函数 ................................................................................................................... 9 参数对于函数的影响 .......................................................................................................... 9 参数m对图形的影响 .......................................................................................................... 10 参数η对图形的影响 ............................................................................................................ 11 参数σ对图形的影响 ............................................................................................................ 11
3.2.1 3.2.2 3.3 3.4
对数正态分布的寿命求解 .................................................................................................. 8 对数正态分布在工程中的应用 .......................................................................................... 9
5
5.1 5.2 5.3 5.4
编程源函数 ................................................................................................................ 13
ExponentialDistribution.m ............................................................................13 NormalDistribution.m ........................................................................................14 LognormalDistribution.m .................................................................................16 WeibullDistribution.m......................................................................................19
1
指数分布
1.1 指数分布函数
① 概率密度函数：������ ������ = ������������ *+, , (������ ≥ 0) ② 概率分布函数：F t =
7 f(t) dt *8
= 1 − e*<7 , (t ≥ 0)
③ 可靠度函数： R t = 1 − ������ ������ = e*<7 , t ≥ 0 指数分布的概率密度函数、概率分布函数和可靠度函数的图像，如图 1-1。可靠度函数 R(t)在 初期急剧下降，随着 t 的增加逐渐趋向于 0。
6
参考文献 .................................................................................................................... 23
2
《可靠性原理与方法》 | 071430212 高佩珩
Q(,) R(,) S KTL ,*I J KL J
,*I J
KL J , ,*I J exp (− )������������ , (−∞ ≤ ������ ≤ ∞) *8 KL J P8 ,*I J 2������������)] ∙ , exp (− )������������ , (−∞ ≤ KL J P8 ,*I J exp (− )������������ }, (−∞ , KL J
4.2.1 4.2.2 4.2.3
1
《可靠性原理与方法》 | 071430212 高佩珩
4.3 4.4
威布尔分布的寿命求解 ....................................................................................................12 威布尔分布在工程中的应用 ............................................................................................12
《可靠性原理与方法》
大作业
姓 学 专 班 学
名： 院： 业： 级： 号：
高佩珩 民航/飞行学院 交通运输(民航机务工程) 0714302 071430212
南京航空航天大学 二零一六年十月
《可靠性原理与方法》 | 071430212 高佩珩
目
目 1
1.1 1.2 1.3
录
录 .................................................................................................................................1 指数分布 .......................................................................................................................3
2.2.1 2.2.2 2.3 2.4
正态分布的寿命求解 .......................................................................................................... 6 正态分布在工程中的应用 .................................................................................................. 6
指数分布函数 ....................................................................................................................... 3 参数对于函数的影响 .......................................................................................................... 3 指数分布在工程中的应用 .................................................................................................. 4
1.3 指数分布在工程中的应用
指数分布是一种单参数分布函数，主要用于机械系统、电子元件及承受一定载荷而磨损量又小 的机械零部件的寿命、复杂大系统故障间隔时间与维修时间的描述。
2
正态分布
2.1 正态分布函数
① 概率密度函数：������ ������ = [1/( 2������������)] ∙ exp (− ② 概率分布函数：������ ������ = [1/( 2������������)] ∙ ③ 可靠度函数：R t = 1 − ������ ������ = [1/( ④ 故障率函数: λ t =
3
3.1 3.2
对数正态分布 ..............................................................................................................6
对数正态分布函数 ............................................................................................................... 6 参数对于函数的影响 .......................................................................................................... 7 参数µ对图形的影响 ............................................................................................................... 7 参数σ对图形的影响 ............................................................................................................... 8