本发明涉及一种基于力学仿真和神经网络方法的机械产品可靠性分析方法，步骤包括：通过剖析结构与功能组成及运行原理，构建系统可靠性模型；开展失效模式与机理分析，确定失效机理模型；构建参数的随机性模型，通过仿真试验设计，开展力学仿真分析，获得关键物理表征数据；基于仿真数据训练并构建力学仿真的神经网络模型，并再次进行大规模抽样，计算获得各种情况下的力学仿真结果；结合失效机理模型、系统可靠性模型开展可靠性分析，获得机械产品寿命、可靠度等指标。该方法融合高精度力学仿真和机器学习的优势，能够实现科学、准确、高效的机械产品可靠性分析。
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“基于力学仿真和神经网络方法的机械产品可靠性分析方法” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
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来源：北方有色网
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