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摘要
作为航空发动机的关键部件，主轴圆柱滚子轴承的可靠性水平直接影响航空发动机性能的稳定性与服役的安全性，因此准确分析主轴圆柱滚子轴承的可靠性至关重要。然而，圆柱滚子轴承的失效行为复杂，其可靠性分析中的功能函数呈现高度非线性且无法给出显式表达，此时使用代理模型近似构建圆柱滚子轴承的功能函数是一种行之有效的方法。将蒙特卡洛模拟法(MCS)和Kriging代理模型相结合，提出了基于主动学习Kriging(ALK)的ALK-MCS算法，并将该算法应用于某型号航空发动机主轴圆柱滚子轴承的可靠性分析。首先，建立圆柱滚子轴承的三维模型，其次对圆柱滚子轴承进行有限元仿真，最后基于ALK-MCS算法对其进行可靠性分析。结果表明ALK-MCS算法计算效率高，显著减少了圆柱滚子轴承的仿真次数，所得到的可靠性分析结果可为实际工程中的决策者提供参考。
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