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线性化行为模型的迭代统计公差分析（英文）
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作者 antoine dumas Jean-Yves DANTAN +2 位作者 Nicolas GAYTON Thomas BLES Robin LOEBL 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第5期353-360,共8页
目的:分析由制造过程产生的变化对机构行为造成的影响。主要分析线性化方法对失败率估计的影响,从而平衡模型线性化造成的误差、计算时间和结果准确性。创新点:简化优化步骤,将机构行为线性化为几个部分,取代整体蒙特卡洛法,并采用一种... 目的:分析由制造过程产生的变化对机构行为造成的影响。主要分析线性化方法对失败率估计的影响,从而平衡模型线性化造成的误差、计算时间和结果准确性。创新点:简化优化步骤,将机构行为线性化为几个部分,取代整体蒙特卡洛法,并采用一种迭代算法得到更加精确的结果。方法:1.采用带有非线性约束条件的几何线性化方法和基于失败率置信区间的算法(图3、4和5);2.以一个器件连接器为例,验证该算法在估计装配失败率上的作用。结论:1.线性化方法不影响蒙特卡洛仿真时间;2.线性化次数对计算时间和失败率估计准确率有很大影响(表1);3.线性化迭代统计方法相对于蒙特卡洛法在计算时间、计算精度和计算效率上有很大的优越性。 展开更多
关键词 公差分析 失败率 行为模型线性化 蒙特卡洛线性化
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