基于自适应神经网络的多模式小失效概率分析方法

针对水陆两栖飞机的襟翼运动机构小失效概率可靠性分析问题,首先通过开展气动载荷模拟分析得到注水灭火典型剖面的载荷历程曲线,并将其简化加载于襟翼运动机构模型中进行仿真分析.然后考虑摩擦系数、装配位置等因素的随机不确定性,建立了具有襟翼机构卡滞和运动精度不足两种失效模式的可靠性模型.为了提升分析效率,建立了一种基于自适应神经网络的可靠性分析方法.通过引入超球抽样使得样本点在整个标准正态空间内均匀分布,利用最优超球面将样本空间进行划分,大大缩减了样本空间.同时提出了一种新的学习函数来避免对不重要的区域进行探索,以找到最佳训练点进行模型更新.最后通过数值算例验证算法的计算效率和精度,进而实现了水陆两栖飞机襟翼运动机构可靠性的高效高精度分析.