简单机械系统的神经网络模型说明加速寿命试验的可行性[外文翻译].doc

附件C：译文

简单机械系统的神经网络模型说明加速寿命试验的可行性

Steven P. Jones* and Ralph Jansen
Ohio Aerospace Institute
Cleveland, Ohio
Robert L. Fusaro
National Aeronautics and Space Administration
Lewis Research Center
Cleveland, Ohio

摘要

一个材料/机械系统的摩擦学特性的完整评估是一个耗时的操作，因为摩擦磨损过程是非常敏感的。其结果是，实验设计（即拉丁方，田口）应该尝试这样来实施，即不仅减少需要充分揭示其材料/机械系统特性的实验组合的次数，而且也在不必执行一个实际的寿命测试的前提下获得系统的寿命数据。不幸的是，这些实验设计仍然需要大量的实验测试并且产出的信息并不总是有意义的。为了进一步减少实验测试次数，本研究采用了计算机神经网络模型，以探讨不同材料/机械系统。研究侧重于模拟磨损性能，同时展示了利用神经网络预测寿命数据的可行性。该模型能够确定哪些输入变量会影响特定的基于整个系统规范的材料/机械系统的摩擦学性能。

说明

最近在计算机和电子技术方面的进步大大提高了电子系统的可靠性和寿命，它长期以来一直被认为是限制卫星寿命的主要因素。由于这些进步，机械系统现在已成为一个主要的限制目前卫星系统的因素（参见1至7 ） 。最近，一些重要的航天器有发生来自于机械运动机构的异常问题，如轴承， 万向支架 ，弹簧键和铰链（参见4至8）。显而易见，如果要任务期限超过5年，这就要求在空间机械系统的可靠性和寿命方面需要有进一步的进展。
验证测试是设计机械机构过程中的一个重要方面。全标度，全寿命试验通常用于验证空间飞行器的新部件。然而，由于要求的寿命规格增加，全寿命试验变得更加昂贵，也更费时。此外，因任务寿命超过5年，这种类型的测试受到限制，主要是由于高成本和新技术缓慢的转换期。因此，需要加速试验技术以减少测试机械部件所需的时间。