Resumen

Con el objetivo de superar el problema de que la funcin de mecanismo del dispositivo de disparo de desbloqueo es difcil de obtener y no se puede realizar el correspondiente anlisis de fiabilidad, se propone un mtodo de anlisis de fiabilidad del movimiento basado en el modelo proxy de red neuronal CPSO-BR-BP. En primer lugar, el algoritmo de enjambre de partculas se optimiza a travs de la secuencia catica, y la red neuronal de retropropagacin (BP) se optimiza utilizando la Optimizacin de Enjambre de Partculas Caticas (CPSO) y el algoritmo de Regularizacin Bayesiana (BR). Se establece el modelo proxy de red neuronal CPSO-BR-BP, y se calcula la fiabilidad del desbloqueo del alambre de aleaciones con memoria de forma (SMA) basndose en la funcin estructural. Adems, segn la funcin estructural del proceso de separacin, se calcula la fiabilidad del movimiento basada en el modelo proxy y la funcin de pertenencia mejorada. Por ltimo, se establece un modelo de fiabilidad en serie basado en el proceso de desbloqueo y el proceso de separacin para calcular la fiabilidad de toda la mquina. La fiabilidad del dispositivo de disparo de desbloqueo se analiza mediante el mtodo propuesto. Los resultados muestran que el mtodo propuesto es eficiente desde el punto de vista computacional, con una fiabilidad calculada de 0,9987.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Mecanismo; Dispositivo activador de desbloqueo; Análisis de fiabilidad; Red neuronal CPSO-BR-BP; Aleaciones con memoria de forma; Fiabilidad del movimiento
• Keywords:Mechanism; Unlocking trigger device; Reliability analysis; CPSO-BR-BP neural network; Shape memory alloys; Motion reliability