基于CBR的在役流动式路灯车臂架结构潜在失效模式预测 佛山南海路灯车出租, 佛山南海路灯车, 佛山路灯车出租 预测过程主要包括3部分，即实例库的构建、实例检索及修正、潜在失效模式预测。
1）失效模式实例库的构建, 实例库是实例检索的基础，其结构与内容直接影响实例检索的准确性与效率。因此，在CBR的工程实际应用中，构建合理的实例库尤为重要。就在役流动式路灯车臂架结构而言，其典型使用工况的不确定性与随机性导致失效模式的差异性。根据流动式路灯车臂架结构失效模式模糊数据库，可确定同机型、不同典型使用工况下的流动式路灯车臂架结构的失效模式（包括对应的失效发生区域、失效发生的位置、失效形式的定性/定性描述、失效形式可能性溯源描述）。通过建立流动式路灯车典型使用工况与其臂架结构失效模式之间的对应关系，从而构建用于预测流动式路灯车臂架结构潜在失效模式的实例库。 流动式路灯车臂架结构失效模式实例库由路灯车典型使用工况和与之对应的臂架结构失效模式组成。路灯车典型使用工况的评判指标包括臂架结构的工作级别、载荷谱、伸缩油缸工作方式、支腿工作情况及超载使用情况。（1）臂架结构的工作级别, 臂架结构的工作级别按“等寿命原则”划分，将臂架结构在不同载荷/应力与不同作流动式路灯车臂架结构失效模式模糊数据库A路灯车臂架结构失效模式特征信息待评估的在役流动式路灯车臂架结构型号匹配工作级别B路灯车臂架结构失效模式特征信息……载荷谱伸缩油缸工作方式支腿工作情况超载使用情况路灯车臂架结构失效模式实例库典型使用工况评价指标A路灯车臂架结构失效模式B路灯车臂架结构失效模式…C路灯车臂架结构失效模式特征信息......C路灯车臂架结构失效模式工作级别载荷谱伸缩油缸工作方式支腿工作情况超载使用情况工作级别载荷谱伸缩油缸工作方式支腿工作情况超载使用情况典型使用工况评价指标典型使用工况评价指标在役流动式路灯车臂架风险与寿命评估及可修复性决策22用次数/应力循环次数下具有相同寿命（即应力谱系数与总应力循环次数的乘积按近似相等—等寿命概念）划分为一组。根据臂架结构的使用等级和应力状态级别，将其工作级别划分为8个等级，即E1~E8。因此，臂架结构工作级别可描述为wl={Ei,Bj,Sk}，对应的量化方式为{i,j,k}，其中，i=1,2,…,8，j=0,1,2,…,10，k=1,2,3,4且Bj及Sk为工作级别的影响因素。
(2）起重量、臂架工作长度、工作幅度及工作循环次数确定失效路灯车臂架结构历史服役阶段中定检周期内典型使用工况下的载荷谱（包括起重量mQ、臂架工作长度L、工作幅度S及工作循环次数N）. 以汽车路灯车为例，其载荷谱获取方式。其中，起重量mQ通过载荷传感器进行测量，臂架工作长度L通过臂长测量装置（包括测长传感器—用于测量各臂节的伸长量；处理器—将测长传感器测得的各臂节伸长量以及基本臂初始长度进行叠加，从而得到当前工作状态下臂架结构的工作长度）进行测量，由于工作幅度S=L×cosα，因此，可通过臂架工作长度和变幅角α来测定工作幅度。变幅角度通过角度传感器测量得到，最终将采集到的结果通过显示器显示。
（3）伸缩油缸工作方式, 根据臂架工作长度确定其伸缩油缸的工作方式，即伸缩油缸插销处于对应臂节的哪个插销点。以QY110V633汽车路灯车为例，当其臂架工作长度L=27m时，伸缩油缸插销处于各臂节{No.1,No.2,No.3,No.4,No.5,No.6}上插销点的位置为{②,②,②,①,①,①}。其中，臂节号为No.1时，插销点位置分布示意图如图2.9所示，其余臂节与其类似。以此为基础，伸缩油缸工作方式可描述，其中ijl的下标i代表臂节号，j代表插销点，对应的量化方式。
(4）支腿伸缩情况支腿伸出量的差异导致流动式路灯车底盘处于倾斜状态。路灯车倾斜起吊货物时，水平力的作用，会使货物的偏摆角增大，长期如此，有可能导致臂架结构整体失稳甚至整机倾翻。支腿伸缩情况可描述为lo={lleg1,lleg2,lleg3,lleg4}，其中legil为第i个支腿（i=1,2,3,4），支腿伸出量等级评语构成的评语集为{很好,好,一般,差,很差}，对应的数值为{1,0.9,0.8,0.7,0.6}。
（5）超载使用情况, 超载作业对流动式路灯车臂架结构危害很大，轻则造成臂架局部失稳、上下翼缘板及腹板出现裂纹、脱焊，滑块与臂架母体连接处的螺栓断裂，重则造成整机倾覆的恶性事故。《路灯车安全操作规程》明确规定禁止超载作业，但由于现场作业条件限制（如作业现场无匹配的大吨位路灯车）、作业人员安全意识差等因素导致超载作业不可避免。因此，可通过起重量Q0m、臂架工作长度0L、工作幅度0S及作业次数0N对路灯车超载使用情况进行描述.
基于上述分析，实例的评价指标集可描述为，dI为实例的评价指标集；Idk为使用工况中第k个评价指标（k=1,2,…,5），与lw、sl、wc、ol和cp相对应。2）实例检索及修正实例检索是CBR的重要环节，检索方法的优劣直接影响实例检索的效率与实例匹配的准确性。传统的实例检索方法有层次检索法、最近相邻检索法、模板检索法、知识倒影法，以及由上述方法衍生出的改进最近相邻检索法等。这些方法存在的共性问题是检索时间会随着实例库的增加而增长。为规避上述检索方法的不足，通过二次检索策略和欧式距离的改进，建立在役流动式路灯车臂架结构潜在失效模式预测过程中的实例检索优化方案。实例检索步骤为：（1）实例初次检索设实例库中源实例的个数为n，源实例集可表示为：21nieeeeE（2-2）式中，ei为第i个源实例，其中i=1,2,…,n。每个源实例由五部分组成，包括源实例标号casei、使用工况的评价指标Idk（k=1,2,…,5）、评价指标所对应的属性名称xi、属性值yi和属性权重𝜔i。因此，每个实例可表示为：
目标实例可以表示为，caseT为目标实例标号；j=1,2,…,m，其中m为对应评价指标Idk的属性个数。实际情况中，对流动式路灯车臂架结构典型使用工况统计时，由于统计时间、人员的不确定性很难避免某个属性漏记的现象。若原实例或目标实例中属性ix漏记时，在实例表示过程中，yi和𝜔i的取值应为空。为消除路灯车臂架结构典型使用工况评价指标中属性量纲的差异性，便于属性值的比较和后续实例相似度计算，需根据文献[104]所提的归一化处理方法，对源实例和目标实例中的属性值进行归一化处理，处理后的结果为：实例库中源实例eki时，确定其评价指标Idk的关键属性，即权值最大的属性xkij，其归一化后的属性值为ykij*，在目标实例中找到与eki中关键属性相对应属性xktj，其归一化后的属性值为yktj*，该属性的取值范围，若满足，则eki为有效实例。为关键属性局部相似度阈值，行业专家根据其知识及经验确定（设置为0.5）。实例库中的每个源实例均可按照源实例eki的判断方法，确定其是否为有效实例，将所有的有效实例汇集成临时实例库。有效实例的数目大大小于源实例的数目，从而提高了检索的效率。
（2）实例的二次检索, 当臂架结构典型使用工况评价指标为Idk时，设临时实例库中有效实例的个数为q，有效实例集可表示. 有效实例与目标实例相似度计算时，属性权重往往可通过层次分析法、专家打分法、德尔菲法等方法来确定。这些方法存在的共性问题是均需专家参与，受人为因素影响过大，且权重多为静态值。就流动式路灯车臂架结构失效模式实例库而言，属性在不同实例中的权重不一定相同，若有效实例或目标实例中属性信息丧失，即属性值为空时，非空属性值的权重应重新分布。因此，在实例相似性求解时，应根据有效实例在役流动式路灯车臂架风险与寿命评估及可修复性决策26与目标实例中属性值均不为空的相同属性来确定与之对应的自适应权重。有效实例与目标实例中，设有效实例属性值均不为空的属性个数为l（l≤m），确定有效实例eki与目标实例Tk进行相似度计算过程中相同属性的权重。 确定有效实例与目标实例相同属性相似度的平均值：itjks为臂架结构使用工况评价指标为dkI时，第i个有效实例与目标实例关于属性jx的局部相似度，其中j=1,2,…,l。itks_为所有有效实例与目标实例关于属性jx的局部相似度的平均值。可得eki和Tk在相同属性局部相似度上的标准差kij： σkij用来衡量评价指标dkI中各属性的重要程度，反映了每个有效实例在属性jx上取值的差异性。σkij越大，说明属性jx在各个实例中的取值差异较大，该属性能明显区分各个实例，此时应赋予该属性较大的权重。 计算eki和Tk在相似性求解过程中与相同属性对应的权重kijw：上式求解过程中仅考虑eki和kT中属性值均存在时的权重，属性值为空的属性未参与计算，对于缺失权重较大的属性值和缺失权重较小的属性值，检索得到的结果截然不同。为考虑属性值缺失对检索结果的影响，通过引入属性值缺失因子，来改进传统欧式距离计算方法，则改进后的欧式距离，其中1为eki和kT中均无属性值漏记时的权重之和，2为eki中有而kT中无属性值漏记的权重之和，3为kT中有而eki中无属性值漏记的权重之和。eki与kT的相似度为：路灯车专家根据其自身的认识及经验设定相似度阈值STk（设为0.5）。评价指标为Idk且当kkitSTSI时，认为此有效实例为目标实例的相似实例，若存在多个相似实例时， 则选取相似度最大的实例为最佳相似实例。当各评价指标均存在最佳相似实例时，将典型使用工况评价指标集dI中，与各元素对应的最佳相似实例取并集∪，组成最佳相似实例集。最佳相似实例集中，与各元素对应的失效模式为待评估流动式路灯车臂架结构的潜在失效模式。若存在任意评价指标无最佳相似实例时，应根据专家知识对潜在失效模式进行预估。在此基础上，通过流动式路灯车臂架结构参数化有限元模型和仿真计算平台对潜在失效模式进行修正，将修正后的结果作为新实例保存到实例库中，从而完善实例库。
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