针对多应力加速寿命试验（ALT）中传统的寿命预测方法存在建立加速模型及求解多元似然方程组困难的缺点,基于反向传播（BP）人工神经网络（ANN）,利用BP神经网络良好的预测特性,建立了多应力恒定加速寿命试验寿命预测模型。首先,以加速寿命试验中的加速应力水平和通过经验分布得到的可靠度作为网络训练输入向量;以非线性最小二乘法对原始失效数据进行拟合并得到回归方程,利用回归方程生成大量的仿真数据作为训练目标向量;然后,建立3层BP神经网络并对网络进行训练。最后,把正常应力水平和设定的可靠度输入训练好的网络,得到预测的失效时间,进而给出可靠度函数的预测曲线。通过仿真算例对本方法进行验证,预测值和仿真值相比较表明,所建立的网络能反映应力水平、可靠度与寿命的关系,为多应力加速寿命试验的寿命预测提供了新的思路...

针对空间用高速转子轴承的润滑失效问题,综合考虑接触几何、真实粗糙表面形貌、弹性变形、润滑剂流变特性以及滚珠高速自旋特性等因素的影响,建立角接触球轴承的混合润滑统一模型;分析转速、载荷、真空、高低温等工况环境条件对轴承微观传动界面接触与润滑特性的影响规律,并针对算例给出各种润滑状态之间的临界转速。结果表明：随着转速的提高,轴承接触界面润滑状态逐渐改善;除了极低转速,轴承接触界面压力峰值总体随载荷增大而增加;油膜厚度随着大气压强的增大而增大,界面压力峰值随着大气压强的增大而减小;油膜厚度随着温度的增加而减小,界面压力随温度的升高而增大;低速条件下离心力、微重力引起的入口区域乏油对润滑特性影响较小。