本發明提供了一種基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛的Bayesian動態預測方法,屬于計算機技術領域,包括:根據構件的歷史裂紋長度及對應的時間增量,建立構件疲勞裂紋損傷性能隨機退化模型;利用基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛的Bayesian動態預測方法對構件疲勞裂紋損傷性能隨機退化模型的隨機參數進行更新,得到參數修正值;根據參數修正值,預測構件在未來某一時間段內的裂紋長度,根據裂紋長度建立構件疲勞裂紋長度安全余量方程;根據參數修正值和構件疲勞裂紋長度安全余量方程對構件疲勞裂紋損傷性能退化與時變可靠性進行評估。該方法降低了抽樣過程中不確定因素對抽樣結果的影響,能有效預測產品失效事件的發生,從而可以為預測維修策略的制定提供相應的依據。
聲明:
“基于馬爾可夫鏈蒙特卡洛的Bayesian動態預測方法” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)