《表2 50组抽样样本数据与可靠度值》

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《基于径向基神经网络的液压支架前连杆可靠性评估研究》

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前连杆可靠性神经网络模型需要数据训练，以此来建立设计变量与前连杆可靠性之间的非线性关系。优化拉丁超立方法具有很好的均匀性与正交性，可以通过较少的迭代次数的抽样，实现良好的输入分布。使用该方法在设计变量的取值空间中抽取50组样本，使用ANSYS/PDS模块对50组不同设计变量的前连杆进行可靠性分析。50组抽样样本与可靠度值如表2所示。