本发明涉及一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆(以下简称炉胆)可靠性分析方法，属于热处理设备可靠性分析领域。
背景技术：
1、真空高压气淬炉对工件的淬火处理相对于传统淬火技术具有工件表面无氧化，工件畸变较小，无环境污染等优势，成为目前世界主流推广的淬火装备。未来，随着工业技术继续快速发展，国内重工业轻工业，汽车制造工业，船舶工业将继续迅猛发展，其中涉及多种的金属部件对于热处理技术和装备的要求也将逐步增高，这些给予真空高压气淬炉的应用与研究将带来巨大的机遇与挑战。炉胆是组成真空高压气淬炉的关键部件，主要由发热带和隔热屏组成，然而发热带、隔热屏的参数不确定性，会直接影响到真空高压气淬炉有效加热区的炉温均匀性，进而影响制品的加工质量，造成真空高压气淬炉可靠性低的问题。因此，需要一种炉胆可靠性分析方法，通过对炉胆进行可靠性分析，以此来提高炉胆可靠性十分必要。
技术实现思路
1、本发明提供了一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，其目的在于为了提高炉胆可靠性，从而提升制品加工质量等。
2、为实现上述技术目的，本发明通过以下技术方案得以实现：
3、一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，包括：
4、步骤1)确定炉胆随机变量及可靠性评价指标，获取kriging代理模型样本数据；
5、①确定炉胆随机变量；
6、通过分析炉胆的组成结构及主要功能，确定炉胆的随机变量为发热带内径、发热带宽度、发热带厚度以及隔热屏厚度。
7、②炉胆可靠性评价指标确定及功能函数建立；
8、炉温均匀性是衡量炉胆好坏的重要指标。因此，将炉温均匀性作为炉胆可靠性的评价指标，并构建功能函数为：
9、g(x)＝y(x)-|δt| (1)
10、式中，x为随机向量，包含发热带内径、带宽、带厚和隔热屏厚度等随机变量，x＝(x1，x2，…，xm)t，m为随机变量个数；y(·)为炉胆炉温均匀性，由有限元仿真得到；δt为炉温均匀性设计阈值；g(·)>0时，炉温均匀性满足技术要求，g(·)<0时，炉温均匀性不满足技术要求，g(·)＝0为临界状态，称为极限状态方程。
11、③构建kriging代理模型样本数据生成；
12、根据随机变量数据特征(均值和标准差)，采用拉丁超立方抽样抽取m组输入样本建立mcs样本集nmcs，从样本nmcs中随机选取n组样本，运用ansys软件进行稳态热仿真，获取炉胆温度场分布。最后通过九点测温法，计算出炉温均匀性δt。获得构建kriging代理模型的输入参数(发热带内径、带宽、带厚和隔热屏厚度)及输出数据(炉温均匀性)。
13、步骤2)kriging代理模型构建及失效概率计算；
14、①初始kriging模型构建；
15、结合有限元仿真获得的响应数据，建立初始训练样本集t，根据式(2)建立初始kriging模型：
16、gk(x)＝f(x)tβ+z(x) (2)
17、式中f(x)＝[f1(x),f2(x),…,fm(x)]t为m维回归多项式基函数向量，β为m维多项式参数向量；z(x)为随机过程。
18、②更新kriging模型；
19、将mcs样本集nmcs中的样本带入初始kriging模型，并计算每个样本的u学习函数值u(x)，将最小u(x)值的样本点作为下一个需要的样本点，更新模型；
20、
21、式中和分别为kriging模型样本预测值和预测方差。
22、xu＝argminu(x) (4)
23、③判断学习函数是否收敛：判断kriging模型自适应性学习过程是否收敛，当min{u(x)≥2}时，结束学习过程，执行步骤④。若当min{u(x)<2}时，计算xu的响应值gk(xu)，并将{xu,gk(xu)}加入到训练样本集t中，作为训练样本更新kriging模型。
24、④根据步骤③建立的kriging模型，获得的概率估计值即作为失效概率pf，并计算变异系数。
25、失效概率计算公式如下：
26、
27、式中ng≤0是mcs样本集中kriging模型预测响应值小于等于0的样本点数量。
28、变异系数公式由下式计算：
29、
30、当cov(pf)<0.05，即认为对pf的估计是可以接受的，得到最终kriging模型。若当cov(pf)≥0.05时，重新执行步骤2)。
1.一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，其特征在于，步骤1)，其特征在于将炉温均匀性作为炉胆可靠性分析指标，并建立炉胆功能函数：
3.根据权利要求1所述的一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，其特征在于，将炉温均匀性作为炉胆可靠性分析指标，构建kriging代理模型样本数据生成；
4.根据权利要求3所述的一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，其特征在于，结合有限元仿真获得的响应数据，建立初始训练样本集t，根据式(2)建立初始kriging模型：
5.根据权利要求4所述的一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，其特征在于，将mcs样本集nmcs中的样本带入初始kriging模型，并计算每个样本的u学习函数值u(x)，将最小u(x)值的样本点作为下一个需要的样本点，更新模型；
6.根据权利要求5所述的一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，其特征在于，判断学习函数是否收敛：判断kriging模型自适应性学习过程是否收敛，当min{u(x)≥2}时，结束学习过程，执行下一步骤；若当min{u(x)<2}时，计算xu的响应值gk(xu)，并将{xu,gk(xu)}加入到训练样本集t中，作为训练样本更新kriging模型。
7.根据权利要求6所述的一种基于kriging代理模型的真空高压气淬炉炉胆可靠性分析方法，其特征在于，根据建立的kriging模型，获得的概率估计值即作为失效概率pf，并计算变异系数；
