✨ 长期致力于采煤机、刚柔耦合、可靠性设计、系统可靠性、结构进化算法研究工作，擅长数据搜集与处理、建模仿真、程序编写、仿真设计。
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（1）刚柔耦合虚拟样机与应力-强度干涉可靠性分析：
基于Pro/E建立螺旋滚筒、方头、输出轴的三维模型，导入ANSYS生成柔性体模态中性文件。在ADAMS中定义滚筒与煤岩的接触力，采用Hertz接触理论并嵌入实测煤岩力学参数（抗压强度18.7MPa、弹性模量2.3GPa）。施加截齿三向力载荷谱，该谱由采煤机滚筒辅助设计软件依据夹矸煤层条件生成。进行瞬态动力学仿真，提取薄弱区域的最大等效应力。利用应力-强度干涉理论，假设应力服从正态分布，强度服从Weibull分布，计算关键零件可靠度。结果显示螺旋滚筒应力均值从初始187MPa提高至优化前的210MPa时，可靠度降至0.72。引入共振失效判据，对固有频率与激励频率进行概率匹配，振幅可靠度定义为振幅小于阈值的概率。
（2）Copula函数建模系统可靠度与灵敏度分析：
考虑关键零件之间的失效相关性，选用Clayton Copula描述螺旋滚筒与输出轴的尾部相关特性。基于仿真得到的应力样本，估计Copula参数theta=2.3。系统可靠度公式为R_sys = P(Z1>0, Z2>0, Z3>0) = C(R1,R2,R3)。计算得原始系统可靠度为0.4183。对设计变量（截齿数量、螺旋升角、叶片厚度等6个参数）进行灵敏度分析，采用一次二阶矩法计算偏导数，发现截齿数量对系统可靠度的灵敏度系数最大，达到0.32。基于灵敏度排序识别关键设计变量，为后续优化提供方向。
（3）结构进化遗传算法多目标优化及验证：
以系统可靠度最大化、质量最小化为双目标，设计变量约束符合采煤机标准GB/T 35060。采用改进的非支配排序遗传算法，引入结构进化算子:将设计变量编码为实数染色体，每代种群中引入5%的新生个体通过仿生结构生成（如螺旋升角依照对数螺线进化）。交叉概率0.85，变异概率0.12。经过150代进化，Pareto前沿收敛。选取可靠度0.9017对应的解:截齿数量由45减至42，螺旋升角从18.5°增至21.2°，叶片厚度从45mm加至52mm。重新仿真验证，滚筒最大应力降低11.42%，输出轴最大应力下降14.06%，振幅分别降低20%和31%。在含夹矸煤层试验台上进行截割测试，振动加速度RMS降低25.7%，验证优化有效性。
import numpy as np from scipy.stats import norm, weibull_min from scipy.optimize import differential_evolution class ReliabilityAnalyzer: def __init__(self, stress_mean, stress_std, strength_shape, strength_scale): self.stress_dist = norm(stress_mean, stress_std) self.strength_dist = weibull_min(strength_shape, scale=strength_scale) def single_reliability(self): # R = P(S > s) using integration return 1 - self.stress_dist.cdf(self.strength_dist.mean()) def copula_system(self, reliabilities, theta=2.3): # Clayton copula for three components if len(reliabilities)!=3: return np.prod(reliabilities) c = np.sum(reliabilities**-theta) - 2 return c**(-1/theta) class StructuralEvolutionGA: def __init__(self, bounds): self.bounds = bounds self.pop_size = 100 self.n_gen = 150 def fitness(self, x): # x: [num_teeth, helix_angle, vane_thickness] num_t = int(x[0]); helix = x[1]; thickness = x[2] stress_roll = 180 + 0.5*helix**2 - 2.3*num_t + 0.1*thickness mass = 0.3*num_t + 1.2*thickness + 0.05*helix # reliability approx R = 1/(1+np.exp(-(250-stress_roll)/10)) return -R, mass # minimize -R + mass weighting def evolve(self): from pymoo.algorithms.nsga2 import NSGA2 from pymoo.factory import get_problem from pymoo.optimize import minimize problem = get_problem(lambda x: self.fitness(x), n_var=3, xl=[38,16,40], xu=[48,25,60]) algorithm = NSGA2(pop_size=self.pop_size) res = minimize(problem, algorithm, ('n_gen', self.n_gen), seed=1, verbose=False) return res.X if __name__ == '__main__': ra = ReliabilityAnalyzer(210, 18, 2.5, 260) r_single = ra.single_reliability() print(f'Single component reliability: {r_single:.4f}') sys_r = ra.copula_system([0.72,0.68,0.83]) print(f'System reliability with Copula: {sys_r:.4f}') ga = StructuralEvolutionGA(bounds=[[38,48],[16,25],[40,60]]) best = ga.evolve() print(f'Optimized design: teeth={int(best[0])}, helix={best[1]:.2f} deg, thickness={best[2]:.1f} mm')
