文档介绍：
设
计
计
算
模糊人工神经网络技术在含缺陷压力管道
可靠性计算中的应用
南京工业大学化工机械研究所
沈士明
广州市锅炉压力容器检验所
朱利洪
摘
要: 在用模糊人工神经网络技术预测含缺陷压力管道失效载荷的基础上, 进行了压力管道的可
靠性计算, 并以一实例加以说明和验证该技术在含缺陷压力管道可靠性计算中的可行性。
关键词: 模糊人工神经网络; 缺陷; 压力管道; 可靠性
中图分类号:TQ055
8+ 1; TB114
3
文献标识码: A
文章编号: 1001- 4837(2002)09- 0013- 03
Application of the Fuzzy work on Reliability
Calculation for Piping with Defects
Nanjing University of Technology
SHEN Shi- ming
Guangzhou Inspection Institute of Boiler and Pressure Vessels
ZHU Li- hong
Abstract: Based on the predication of failure load for a pressure piping with defects by fuzzy work
technique, the reliability of a pressure piping was calculated. An example was taken to evaluate the applicabi-l
ity of reliability calculation for a pressure piping with defects.
Key words: fuzzy work; defects; pressure piping; reliability

随着可靠性工程学的发展, 它已较为广泛地应型, 在此模型中, s 是指广义应力, 它代表产生失效
用于核装置和压力容器领域, 同时对含缺陷压力管的推动力; r 是指广义强度, 表示抵抗失效的阻力。
道的可靠性计算也日益受到关注, 并开展了相应的在 s> r , 即应力超过强度时, 表明结构处于不可靠
[ 1~ 3]
研究。可靠性工程学应用于含缺陷压力管道的状态, 将产生失效, 它们的概率分布函数分别为 f s
评定中, 可求得管道的失效概率, 以供决策者作出更( s ) 和 f r ( r ) , 由数学推导可知, 其失效概率 Pf 为:
科学、更符合实际的判断。+
r
Pf = P { r - s< 0} =
f s( s ) [
f r ( r ) dr ] ds
用模糊人工神经网络预测技术可对含缺陷压力-
-
其可靠性 R ( t) 为: R ( t) = 1- P 。
管道失效载荷进行计算[ 4] , 在此基础上, 本文进行含 f
在对含缺陷压力管道进行可靠性评定时, 其广
缺陷压力管道可靠性计算, 这使所得的结果更接近
义应力与管子几何尺寸、缺陷形式和大小以及所受
实际, 具有更好的指导性。
的载荷等因素有关, 而广义