【《应力-强度干涉理论的研究现状文献综述》2900字】

应力-强度干涉理论的研究现状文献综述可靠性的基本概念为研究对象在规定的工作条件下和在规定的时间内完成规定功能的能力。对于n中取k系统而言，其作为一种内涵丰富的系统，关于它的可靠性方面的相关研究包括但不限于n中取k:G系统与n中取k:F系统之间对偶结构的联系和转换，以及相同组件和不同组件构成的、负载分担的和共同载荷的、可修的和不可修的、有备件的、加权的等条件下的建模分析REF_Ref65080699\r\h[8]。人们对n中取k系统可靠性的研究较为充分，早年的研究有例如，RushdiREF_Ref65620047\r\h[69]应用枢轴分解来分析n中取k系统的可靠度；Barlow等REF_Ref65620428\r\h[70]针对n中取k系统的可靠度计算提出了一种线性时间算法和基于BASIC语言的计算机程序；LiuREF_Ref65620978\r\h[71]提出了一种由非独立同分布组件构成的负载分担n中取k系统可靠性模型等。廖炯生REF_Ref65624939\r\h[72]、金星等REF_Ref65660417\r\h[73]REF_Ref65660419\r\h[74]则是国内较早研究n中取k系统可靠性的学者。近些年，有关n中取k系统的可靠性研究也吸引了众多研究者的关注，例如DembińskaREF_Ref9380769\r\h[75]研究了一种组件寿命服从联合离散分布的n中取k系统的可靠性，Byun等REF_Ref67687240\r\h[76]利用基于矩阵的系统可靠性分析方法建立了n中取k系统的可靠性增长模型，将组件失效的统计相关性纳入建模过程中等等REF_Ref9380742\r\h[6]REF_Ref67687257\r\h[77]REF_Ref59921739\r\h[78]REF_Ref59921741\r\h[79]REF_Ref61279169\r\h[80]REF_Ref61279188\r\h[81]。而应力-强度干涉方法作为一种经典的可靠性理论，被广泛应用于工业零部件和系统的可靠性分析与建模中REF_Ref527385916\r\h[82]REF_Ref527386326\r\h[83]REF_Ref527386327\r\h[84]REF_Ref9379184\r\h[85]，具有通用性强、精度高、简便易用等特点，还适用于各种失效模式，例如屈服、屈曲、疲劳和断裂等。因此，应力-强度干涉方法虽然不一定是当今可靠性分析领域最强大和针对性最强的方法，但是在工程领域中始终是许多可靠性工程师手中最得力和常用的分析工具REF_Ref527386263\r\h[86]。同样地，应力-强度干涉模型对于n中取k系统的可靠性分析也是非常适用的。在实践中，当某个零部件的强度大于其受到的应力（或载荷）时，通常认为其能够正常工作，也就是有效，而当受到的载荷（或应力）大于其自身的强度时，可以预见到该零部件会发生破坏，也就是失效，通过应力和强度之间的大小关系来评判零部件失效与否，这是一种关乎可靠性的最直观的应力-强度干涉思想。而用应力-强度干涉的思想来解决组件或者系统的可靠性分析问题，最早也是由重要度概念的提出者Birnbaum等REF_Ref65098730\r\h[87]REF_Ref65098732\r\h[88]REF_Ref65098733\r\h[89]提出的。在应力-强度干涉理论体系中，可靠度的定义为导致失效的应力（或载荷）小于其对应的抵抗失效的强度的概率，即，其中的应力l和强度s均为广义概念，应力是指任何会引起组件或系统失效的载荷或因素，而强度是指抵抗失效或相应载荷的能力。根据实际经验，受到生产过程、环境载荷、材料性能等各种随机因素的影响，组件或系统受到的应力，以及组件的强度都不是确定的常量，它们都是服从某种分布规律的，均为随机变量，所以使用应力-强度干涉模型时，应力和强度都被视为分布的形式来分析，如图1-2所示，假设应力和强度都服从正态分布，图中和分别代表应力和强度的概率密度函数，失效概率与干涉区域的面积成正比。故可靠度R的原理性公式可以表示为 (1-1)与之对应，失效概率q可以表示为为 (1-2)图1-2应力-强度干涉关系模型在机械领域，应力-强度干涉模型是一类常用和基础的可靠度评估方法，被广泛应用于机械系统和零部件的可靠性分析与计算REF_Ref9379184\r\h[85]REF_Ref527386263\r\h[86]REF_Ref523125718\r\h[90]REF_Ref55809130\r\h[91]，同时为了适应越来越复杂的实际问题需求，例如共因失效问题REF_Ref527386217\r\h[60]、模型离散化问题REF_Ref529611153\r\h[92]、应力与强度之间的相关性问题REF_Ref529611155\r\h[65]REF_Ref529611156\r\h[93]等等，很多基于应力-强度干涉模型的适用范围更广的可靠度评估方法被提出来。传统的应力-强度干涉模型，乃至于常见的传统系统可靠性模型，通常是基于组件失效统计独立的假设，但对于大多数工程系统，尤其是机械装备和系统而言，忽略系统中组件的失效相关性是一个过于理想化的假设，无法适应越来越复杂的可靠性分析需求。为了弥补这一缺陷，基于应力-强度干涉模型的共同载荷模型(Commonloadmodel,CLM)REF_Ref527386206\r\h[94]和扩展的共同载荷模型(Extendedcommonloadmodel,ECLM)REF_Ref527385887\r\h[5]REF_Ref65772971\r\h[95]被提出，能够实现对相关性失效场景的描述和建模。Guey等REF_Ref9380628\r\h[96]进一步发展了共同载荷模型，提出了一种逆应力-强度干涉(Inversestress-strengthinterference,ISSI)模型。Xie等REF_Ref527386217\r\h[60]REF_Ref527386435\r\h[97]REF_Ref59744797\r\h[98]对传统的应力-强度干涉模型理论进行了一系列的拓展研究，获得了丰富的理论成果，提出了系统级应力-强度干涉模型，将共因失效因素纳入了系统可靠性评估中，并指出了共因失效出现的根本原因，系统级应力-强度干涉模型在应用于高阶冗余系统可靠性分析时表现出很好的简便性和适用性。虽然人们基于应力-强度干涉提出了很多各类复杂系统的可靠度模型，但是其中大部分模型都没有将载荷作用次数和组件强度退化因素的影响纳入建模过程中，而忽略这些因素可能会导致在可靠度分析中，理论结果与实际情况之间出现较大误差。传统的应力-强度干涉模型仅适用于静态系统，只能反映当载荷作用一次或特定次数时的应力与强度之间关系的概率特征，不能反映载荷作用次数、载荷的随机性和强度退化等因素的影响，为了解决这一问题，王正等REF_Ref67687715\r\h[99]提出了一种基于系统级应力-强度干涉模型的动态可靠度模型，考虑荷载作用次数对系统和组件可靠性的影响以及对组件强度造成的退化作用，可以准确地评估可靠度与重复随机载荷之间的动态关系，可用于单独组件REF_Ref523125718\r\h[90]以及存在共因失效的n中取k系统的可靠度建模分析REF_Ref67687849\r\h[100]REF_Ref22546531\r\h[101]，并将建立的动态可靠性模型应用于航空发动机压气机转子系统REF_Ref22544676\r\h[102]和皮带传动系统REF_Ref22545011\r\h[103]的可靠性评估。此外，近年来还有Lin等REF_Ref22542250\r\h[104]通过改进的应力-强度干涉模型模型研究了强度退化和失效相关性对航空发动机叶片可靠性的影响，Wong等REF_Ref22547024\r\h[105]采用应力-强度干涉模型模型建立了考虑强度退化的航空发动机叶片模糊可靠度。系统级应力-强度干涉模型和基于应力-强度干涉的动态可靠度模型对于n中取k系统的可靠性相关指标有着深入的探讨，但是基于应力-强度干涉模型的重要度分析较为鲜见。对于组件与系统的可靠性评估，蒙特卡罗法(MonteCarlo(MC)Method)有其独特的优势，其本质是以概率与统计理论为基础，通过大量随机模拟试验来找到问题解的一种仿真计算方法，避免了在工程实践中通过大样本的实物试验来获得组件或系统可靠性数据，可以大大节省成本，同时降低试验周期。如果以应力-强度干涉原理为指导，在计算机算力突飞猛进的今天，蒙特卡罗法可以说是一种非常自由、高效以及准确的方法，不仅可以用来评估组件和系统的可靠度，也可以对现有的理论模型进行仿真验证，并且其在复杂系统的组件重要度评估方面也有相当的潜力。此外，现有的基于应力-强度干涉模型的可靠度模型往往基于系统中的组件均服从相同的强度分布这一假设REF_Ref527386217\r\h[60]REF_Ref67687849\r\h[100]，然而，由于某些原因（例如生产批次的不同、材料的性能差异或组件已服役时间不同等），每个组件强度的分布可能是不同的，那么显而易见它们的重要度基本是不相同的。参考文献RausandM,HøylandA.Systemreliabilitytheory:models,statisticalmethods,andapplications[M].NewYork:JohnWiley&Sons,2004.MengFC.Comparingtheimportanceofsystemcomponentsbysomestructuralcharacteristics[J].IEEETransactionsonReliability,1996,45(1):59-65.BirnbaumZW.Ontheimportanceofdifferentcomponentsinamulticomponentsystem[R].MultivariateAnalysisⅡ,KrishnaiahPR(ed.).NewYork:AcademicPress;1969:581–592.KuoW,ZhuX.ImportanceMeasuresinReliability,Risk,andOptimization:PrinciplesandApplications[M].NewYork:JohnWiley&Sons,2012.SiS,ZhaoJ,CaiZ,etal.Recentadvancesinsystemreliabilityoptimizationdrivenbyimportancemeasures[J].FrontiersofEngineeringManagement,2020,7(3):335-358.ArulmozhiG.Exactequationandanalgorithmforreliabilityevaluationofk-out-of-n:Gsystem[J].ReliabilityEngineering&SystemSafety,2002,78(2):87-91.谢里阳,李翠玲.相关系统失效概率的次序统计量模型及共因失效原因分析[J].机械强度,2005,27(1):66-71.KuoW,ZuoMJ.Optimalreliabilitymodeling:principlesandapplications[M].NewYork:Wiley,2003.LambertHE.Faulttreesfordecisionmakinginsystemsanalysis[D].LivermoreCalifornia(USA):UniversityofCalifornia,1975.VeselyWE.Atime-dependentmethodologyforfaulttreeevaluation[J].NuclearEngineering&Design,1970,13(2):337-360.FussellJB.Howtohand-calculatesystemreliabilityandsafetycharacteristics[J].IEEETransactionsonReliability,1975,24(3):169-174.VeselyW,DavisT,DenningR,etal.Measuresofriskimportanceandtheirapplications[R].Columbus:BattelleColumbu