Применение теории нечетких данных в задачах оценки долговечности

Цель. Задачи в исследованиях усталости материалов, являясь актуальными с точки зрения инженерной практики, обладают большой долей неопределенности. Кривая усталости содержит цензурирования (что означает прошедшие запланированный цикл нагружений и не разрушившиеся к концу испытаний образцы), а блок нагружения, составляемый для расчета долговечности, может быть составлен по-разному с достаточной долей субъективных решений. Блок нагружения предназначен для расчета долговечности и для составления плана испытаний и должен в полной мере отражать всю предполагаемую историю эксплуатации. Оба этих фактора рассматриваются в статье как элементы нечеткой логики. Рассмотрено создание научно обоснованного блока нагружения, который учитывал бы возможные режимы работы в правильной пропорции и с учетом вариабельности. Это связано с тем, что усталостное повреждение накапливается в течение всего срока работы машины и должно быть научно оценено для адекватной оценки в вероятностном аспекте.

Методы. Так как режимы эксплуатации некоторой конкретной детали точно не определены (и не могут быть определены по логике случайного использования машин), рассматриваются проекции случайных нечетких распределений. Удалось научно обосновано учесть конечное множество эксплуатационных режимов в их разумной пропорции. На примере анализа нагружения ответственной детали подвижного состава построены распределения и оценено возможное распределение ресурса детали. Полученные на основе разработанного метода результаты позволят оценить риски эксплуатации и спрогнозировать потребное число запчастей. Рассмотрение цензурированных элементов выборки при построении кривой усталости позволит сделать оценку параметров кривой усталости более состоятельной.

Выводы. Применение нечетких множеств может оказаться весьма полезным при рассмотрении кривой усталости и при оценке вариации долговечности. Показаны примеры применения предложенного подхода.

1. Орлов А.И. Искусственный интеллект: нечисловая статистика: учебник. М.: Ай Пи Ар Медиа, 2022. 446 c. URL: https://www.iprbookshop.ru/117028.html

2. Орлов А.И. Смена парадигм в прикладной статистике // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2021. № 87(7). С. 6-7. DOI: https://doi.org/10.26896/1028-6861-2021-87-7-6-7

3. Когаев В.П. Расчеты на прочность при напряжениях, переменных во времени. М. Машиностроение, 1993. 364с.

4. Gadolina I.V., Petrova I.M. Cluster Analysis of the Loading Time-Series with the Aim of Consistent Durability Estimation. In: Hu, Z., Wang, B., Petoukhov, S., He, M. (eds) Advances in Artificial Systems for Power Engineering II. AIPE 2021. Lecture Notes on Data Engineering and Communications Technologies, vol 119. Springer, Cham. DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-030-97064-2_2

5. Гадолина И.В., Козлов А.Д., Монахова А.А. и др. Оптимальный способ ЦОС в задачах оценки долговечности // Вестник РГГУ. Серия: Информатика. Информационная безопасность. Математика. 2019. № 1. С. 78-93. DOI: 10.28995/2686-679X-2019-1-78-93

6. Michael Burger, Klaus Dreßler, Michael Speckert. Load assumption process for durability design using new data sources and data analytics // International Journal of Fatigue. 2021. Vol. 145. Pp. 7-8. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijfatigue.2020.106116.

7. Dressler Klaus, Speckert Michael, Müller R. et al. Customer loads correlation in truck engineering. Conference: World automotive Congress 2008. At: MünchenVolume: Springer automotive Media / GWV Fachverlage GmbH. F200812198.

8. E. Bellec at al. Modelling and identification of fatigue load spectra: Application in the automotive industry // International Journal of Fatigue. 2021. Vol. 149. DOI: 10.1016/j.ijfatigue.2021.106222

9. M. Stadele, B. Mundl, A. Rap, R. Großkopf et al. Derivation and categorization of road quality in view of operation loads to consider customer requirements for customer-focused sales // Proceedings of the Fourth International Conference on Material and Component Performance under Variable Amplitude Loading (VAL4); 2020 Mar 30 – Apr 1; Darmstadt, Germany. Berlin: DVM, 2020. Pp. 175-183.

10. Saeed Aghabozorgi, Ali Seyed Shirkhorshidi, Teh Ying Wah. Time-series clustering – A decade review // Information Systems. 2015. Vol. 53. Pp. 16-38. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.is.2015.04.007

11. Плющенко В.П., Шахматов Д.Г., Родин И.А. Алгоритм сочетания хромато-спектрометрического ненаправленного профилирования и многомерного анализа для выявления веществ-маркеров в образцах сложного состава // Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 2020. Т. 86. № 7. С. 12-19. DOI: http://doi.org/10.26896/1028-6861-2020-86-7-12-19

12. D. Meyer, E. Dimitriadou, K. Hornik et al. E1071: Misc Functions of the Department of Statistics. Probability Theory Group, TU Wien, 2017. URL: https://CRAN.R-project.org/package=e1071. R package version 1.6-8.

13. Tucker L., Bussa S. The SAE Cumulative Fatigue Damage Test Programm / In book Fatigue under Complex Loading. Ed. R.M. Wetzel. 1977. Society of Automotive Engineering. Pp. 1-44.

14. Петрова И.М., Гадолина И.В. Создание обобщенного спектра нагружения при различных вариантах нагружения в эксплуатации /В сборнике: Технологическое оборудование для горной и нефтегазовой промышленности. Сборник трудов XVI международной научно-технической конференции в рамках Уральской декады. Под общей редакцией Ю.А. Лагуновой. 2018. С. 318-321.

15. R Core Team. R: A language and environment for statistical computing. R Foundation for Statistical Computing. Vienna, Austria; 2020. URL: https://www.Rproject.org/

16. Орлов А.И., Луценко Е.В. Системная нечеткая интервальная математика: Монография (научное издание). Краснодар: КубГАУ, 2014. 600 с.

17. Terletskyi D.A., Provotar A.I. Fuzzy Object-Oriented Dynamic Networks // Cybernetics and Systems Analysis. 2015. Vol. 51. No. 1. Pp. 34-40. DOI: https://doi.org/10.1007/s10559-015-9694-0

18. Савкин А.Н. Компьютерное моделирование и анализ прочности конструкций при переменном нагружении: монография / А. Н. Савкин, А. В. Андроник, А. А. Седов. Волгоград: ВолгГТУ, 2017. 228 с. URL: https://elibrary.ru/download/elibrary_29743916_86611459.pdf