刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法

权利要求书： 1.一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、确定刮板输送机链轮的功能函数：运用响应面法构建刮板输送机链轮的功能函数g(X)且



其中，X为不确定性变量向量且X＝(X1,X2,...,Xm)T，m为不确定性变量总数且m等于所述不确定性变量向量X的维数，i和j均为不确定性变量编号，Xi为第i个不确定性变量，Xj为第j个不确定性变量，i和j的取值范围均为1～m，a0为以1为基函数的常数项系数，ai为以Xi为基函数的一次项系数，aii为以



为基函数的二次项系数，a0、ai和aii构成基函数系数矩阵a，





表示第i个不确定性变量Xi取值的区间，Xi为不确定性变量Xi的下界，



为不确定性变量Xi的上界；

步骤二、确定基函数系数矩阵：通过获取M组不确定性变量向量X的样本点和对应M组g(X)的响应值，利用Box-Behnken试验设计，运用最小二乘法确定基函数系数矩阵a＝(XTX)-1XTg(X)，其中，M的取值满足：M＞1.5N，N为基函数的个数；

步骤三、复相关系数检验：对系数确定的刮板输送机链轮的功能函数g(X)做复相关系数R2检验，当复相关系数R2的结果不小于0.5时，执行步骤四，当复相关系数R2的结果小于0.5时，调整不确定性变量向量X的样本点后循环步骤二；

步骤四、建立描述不确定性变量的多维平行六面体凸模型：采用数据处理器对不确定性变量建立多维平行六面体凸模型，得到多维平行六面体凸模型为-e≤ρ-1T-1R-1(X-XC)≤e，其中，e为单位向量，ρ为相关系数矩阵且



ρij为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj之间的相关系数，T为由相关系数组成的对角阵且T＝diag(w1,w2,...,wm)，



R为不确定变量区间半径组成的对角阵且





为不确定性变量Xi的区间半径，XC为不确定变量区间中点向量且





为不确定性变量Xi的区间中点；

步骤五、功能函数的标准化：根据公式X＝RTρ·δ+XC，将不确定性变量向量X转化为标准化区间变量向量δ，将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数g(δ)；

步骤六、确定刮板输送机链轮的非概率可靠性指标：当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为线性功能函数，即



将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数



δj为第j个标准化区间变量；根据区间运算法则，可得当前g(δ)的均值gC(δ)且



以及当前g(δ)的离差gR(δ)且



则刮板输送机链轮的非概率可靠性指标



当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数，将刮板输送机链轮的功能函数g(X)在不确定变量区间中点向量XC处作泰勒线性展开，即



将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数



根据区间运算法则，可得当前g(δ)的均值gC(δ)且gC(δ)＝gC(X)，以及当前g(δ)的离差gR(δ)且



则刮板输送机链轮的非概率可靠性指标



步骤七、确定刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度：利用刮板输送机链轮的非概率可靠性指标对不确定性变量中点、半径和相关系数求偏导数，获取刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度参数



当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为线性功能函数时，





当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数时，





所述不确定性变量包括刮板输送机链轮齿形圆弧半径、刮板输送机链轮齿根圆弧半径、刮板输送机链轮链窝平面圆弧半径、刮板输送机链轮短齿根部圆环半径、刮板输送机链轮中心至平环链中心平面距离。

2.按照权利要求1所述的一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，其特征在于：所述不确定性变量Xi和不确定性变量Xj之间的相关系数



a为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj构成的二维平行四边形中Xi＝-k1Xj方向上的半轴长度，b为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj构成的二维平行四边形中Xi＝k2Xj方向上的半轴长度，k1和k2均为斜率且k1和k2均取正数，因此，-1≤ρij≤1。

3.按照权利要求1所述的一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，其特征在于：所述复相关系数R2的结果为[0,0.1)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)没有相关性，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度差；所述复相关系数R2的结果为[0.1,0.3)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)弱相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度一般；所述复相关系数R2的结果为[0.3,0.5)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)中等相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度良；所述复相关系数R2的结果为[0.5,1]时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)强相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度优。

说明书： 一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法技术领域

本发明属于非概率可靠性灵敏度分析技术领域，具体涉及一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法。

背景技术

刮板输送机链轮作为刮板输送机的重要部件，其可靠性对刮板输送机的使用寿命有直接影响。可靠性灵敏度可以给出可靠性指标和不确定变量变化之间的内在联系，进而可以为可靠性优化设计和可靠性增强提供理论基础。传统的可靠性灵敏度分析方法都是基于概率模型，需要大量不确定样本信息确定其概率分布特征，这对于刮板输送机而言是很难做到的，因为刮板输送机的设计制造均为单件、小批量，因此采用能够合理处理上述小样本信息的非概率模型，并发展相应的非概率可靠性灵敏度分析方法成为解决上述问题的有效途径之一。

现有的非概率可靠性灵敏度分析方法均是基于区间模型和椭球模型。理论上讲，区间模型仅能处理独立变量，而椭球模型仅能处理相关变量。采用上述两种模型处理链轮的不确定信息均存在一定不足；一方面是同源不确定性，如几何尺寸参数：齿型圆弧半径、链窝平面圆弧半径、链窝长度等之间存在着相关性；另一方面是异源不确定性，如材料特性参数和几何参数之间则相互独立；也就是说，对于链轮而言，是独立变量和相关变量共存的情形。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，运用响应面法构建刮板输送机链轮的功能函数，利用多元二次回归方程的形式拟合变量与响应值之间的函数关系，将数学方法和统计方法相结合，适应于解决多变量问题，通过建立描述不确定性变量的多维平行六面体凸模型，能够较好处理独立变量和相关变量共存的情形，且可对线性或非线性的刮板输送机链轮的功能函数g(X)均计算非概率可靠性指标及非概率可靠性灵敏度，结果可靠，适用性强，便于推广使用。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

步骤一、确定刮板输送机链轮的功能函数：运用响应面法构建刮板输送机链轮的功能函数g(X)且



其中，X为不确定性变量向量且X＝(X1,X2,...,Xm)T，m为不确定性变量总数且m等于所述不确定性变量向量X的维数，i和j均为不确定性变量编号，Xi为第i个不确定性变量，Xj为第j个不确定性变量，i和j的取值范围均为1～m，a0为以1为基函数的常数项系数，ai为以Xi为基函数的一次项系数，aii为以



为基函数的二次项系数，a0、ai和aii构成基函数系数矩阵a，





表示第i个不确定性变量Xi取值的区间，Xi为不确定性变量Xi的下界，



为不确定性变量Xi的上界；

步骤二、确定基函数系数矩阵：通过获取M组不确定性变量向量X的样本点和对应M组g(X)的响应值，利用Box-Behnken试验设计，运用最小二乘法确定基函数系数矩阵a＝(XTX)-1XTg(X)，其中，M的取值满足：M＞1.5N，N为基函数的个数；

步骤三、复相关系数检验：对系数确定的刮板输送机链轮的功能函数g(X)做复相关系数R2检验，当复相关系数R2的结果不小于0.5时，执行步骤四，当复相关系数R2的结果小于0.5时，调整不确定性变量向量X的样本点后循环步骤二；

步骤四、建立描述不确定性变量的多维平行六面体凸模型：采用数据处理器对不确定性变量建立多维平行六面体凸模型，得到多维平行六面体凸模型为-e≤ρ-1T-1R-1(X-XC)≤e，其中，e为单位向量，ρ为相关系数矩阵且



ρij为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj之间的相关系数，T为由相关系数组成的对角阵且T＝diag(w1,w2,…,wm)，



R为不确定变量区间半径组成的对角阵且





为不确定性变量Xi的区间半径，XC为不确定变量区间中点向量且





为不确定性变量Xi的区间中点；

步骤五、功能函数的标准化：根据公式X＝RTρ·δ+XC，将不确定性变量向量X转化为标准化区间变量向量δ，将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数g(δ)；

步骤六、确定刮板输送机链轮的非概率可靠性指标：当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为线性功能函数，即



将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数



δj为第j个标准化区间变量；根据区间运算法则，可得当前g(δ)的均值gC(δ)且



以及当前g(δ)的离差gR(δ)且



则刮板输送机链轮的非概率可靠性指标



当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数，将刮板输送机链轮的功能函数g(X)在不确定变量区间中点向量XC处作泰勒线性展开，即



将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数



根据区间运算法则，可得当前g(δ)的均值gC(δ)且gC(δ)＝gC(X)，以及当前g(δ)的离差gR(δ)且



则刮板输送机链轮的非概率可靠性指标



步骤七、确定刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度：利用刮板输送机链轮的非概率可靠性指标对不确定性变量中点、半径和相关系数求偏导数，获取刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度参数



当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为线性功能函数时，





当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数时，





上述的一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，其特征在于：所述不确定性变量包括刮板输送机链轮齿形圆弧半径、刮板输送机链轮齿根圆弧半径、刮板输送机链轮链窝平面圆弧半径、刮板输送机链轮短齿根部圆环半径、刮板输送机链轮中心至平环链中心平面距离。

上述的一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，其特征在于：所述不确定性变量Xi和不确定性变量Xj之间的相关系数



a为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj构成的二维平行四边形中Xi＝-k1Xj方向上的半轴长度，b为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj构成的二维平行四边形中Xi＝k2Xj方向上的半轴长度，k1和k2均为斜率且k1和k2均取正数，因此，-1≤ρij≤1。

上述的一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，其特征在于：所述复相关系数R2的结果为[0,0.1)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)没有相关性，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度差；所述复相关系数R2的结果为[0.1,0.3)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)弱相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度一般；所述复相关系数R2的结果为[0.3,0.5)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)中等相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度良；所述复相关系数R2的结果为[0.5,1]时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)强相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度优。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

1、本发明运用响应面法构建刮板输送机链轮的功能函数，利用多元二次回归方程的形式拟合变量与响应值之间的函数关系，将数学方法和统计方法相结合，适应于解决多变量问题，便于推广使用。

2、本发明通过获取不确定性变量向量X的样本点和对应g(X)的响应值，利用Box-Behnken试验设计，运用最小二乘法确定基函数系数矩阵，通过复相关系数检验找出相关度高的系数确定的刮板输送机链轮的功能函数g(X)，为刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析提供可靠的基础，可靠性高，使用效果好。

3、本发明通过建立描述不确定性变量的多维平行六面体凸模型，能够较好处理独立变量和相关变量共存的情形，适用于刮板输送机链轮的可靠性灵敏度分析，另外，对功能函数进行标准化，便于后期确定刮板输送机链轮的非概率可靠性指标及非概率可靠性灵敏度。

4、本发明方法步骤简单，当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为线性功能函数时，将不确定性变量向量X标准化，直接利用线性功能函数的均值和离差的比获取刮板输送机链轮的刮板输送机链轮的非概率可靠性指标，再利用刮板输送机链轮的非概率可靠性指标对变量中点、半径和相关系数分别求偏导数获取刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度，可靠性高；当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数时，其均值与离差的解析式通常难以直接获得，将刮板输送机链轮的功能函数g(X)在不确定变量区间中点向量XC处作泰勒线性近似展开，给出相应的非概率可靠性指标的近似解析式，刮板输送机链轮的功能函数g(X)在不确定变量区间中点向量XC处作泰勒线性近似展开的结果较为稳定，再利用刮板输送机链轮的非概率可靠性指标对变量中点、半径和相关系数分别求偏导数获取刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度，实现非线性功能函数的非概率可靠性灵敏度分析，功能完备，便于推广使用。

综上所述，本发明运用响应面法构建刮板输送机链轮的功能函数，利用多元二次回归方程的形式拟合变量与响应值之间的函数关系，将数学方法和统计方法相结合，适应于解决多变量问题，通过建立描述不确定性变量的多维平行六面体凸模型，能够较好处理独立变量和相关变量共存的情形，且可对线性或非线性的刮板输送机链轮的功能函数g(X)均计算非概率可靠性指标及非概率可靠性灵敏度，结果可靠，适用性强，便于推广使用。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明方法的方法流程框图。

图2为本发明不确定性变量Xi和不确定性变量Xj构成的二维平行四边形中两半轴变量的位置关系示意图。

具体实施方式

如图1所示，本发明的一种刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析方法，包括以下步骤：

步骤一、确定刮板输送机链轮的功能函数：运用响应面法构建刮板输送机链轮的功能函数g(X)且



其中，X为不确定性变量向量且X＝(X1,X2,...,Xm)T，m为不确定性变量总数且m等于所述不确定性变量向量X的维数，i和j均为不确定性变量编号，Xi为第i个不确定性变量，Xj为第j个不确定性变量，i和j的取值范围均为1～m，a0为以1为基函数的常数项系数，ai为以Xi为基函数的一次项系数，aii为以



为基函数的二次项系数，a0、ai和aii构成基函数系数矩阵a，





表示第i个不确定性变量Xi取值的区间，Xi为不确定性变量Xi的下界，



为不确定性变量Xi的上界；

需要说明的是，运用响应面法构建刮板输送机链轮的功能函数，利用多元二次回归方程的形式拟合变量与响应值之间的函数关系，将数学方法和统计方法相结合，适应于解决多变量问题。

步骤二、确定基函数系数矩阵：通过获取M组不确定性变量向量X的样本点和对应M组g(X)的响应值，利用Box-Behnken试验设计，运用最小二乘法确定基函数系数矩阵a＝(XTX)-1XTg(X)，其中，M的取值满足：M＞1.5N，N为基函数的个数；

步骤三、复相关系数检验：对系数确定的刮板输送机链轮的功能函数g(X)做复相关系数R2检验，当复相关系数R2的结果不小于0.5时，执行步骤四，当复相关系数R2的结果小于0.5时，调整不确定性变量向量X的样本点后循环步骤二；

需要说明的是，通过获取不确定性变量向量X的样本点和对应g(X)的响应值，利用Box-Behnken试验设计，运用最小二乘法确定基函数系数矩阵，通过复相关系数检验找出相关度高的系数确定的刮板输送机链轮的功能函数g(X)，为刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度分析提供可靠的基础，可靠性高，使用效果好。

步骤四、建立描述不确定性变量的多维平行六面体凸模型：采用数据处理器对不确定性变量建立多维平行六面体凸模型，得到多维平行六面体凸模型为-e≤ρ-1T-1R-1(X-XC)≤e，其中，e为单位向量，ρ为相关系数矩阵且



ρij为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj之间的相关系数，T为由相关系数组成的对角阵且T＝diag(w1,w2,…,wm)，



R为不确定变量区间半径组成的对角阵且





为不确定性变量Xi的区间半径，XC为不确定变量区间中点向量且





为不确定性变量Xi的区间中点；

需要说明的是，通过建立描述不确定性变量的多维平行六面体凸模型，能够较好处理独立变量和相关变量共存的情形，适用于刮板输送机链轮的可靠性灵敏度分析，另外，对功能函数进行标准化，便于后期确定刮板输送机链轮的非概率可靠性指标及非概率可靠性灵敏度。

步骤五、功能函数的标准化：根据公式X＝RTρ·δ+XC，将不确定性变量向量X转化为标准化区间变量向量δ，将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数g(δ)；

步骤六、确定刮板输送机链轮的非概率可靠性指标：当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为线性功能函数，即



将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数



δj为第j个标准化区间变量；根据区间运算法则，可得当前g(δ)的均值gC(δ)且



以及当前g(δ)的离差gR(δ)且



则刮板输送机链轮的非概率可靠性指标



当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数，将刮板输送机链轮的功能函数g(X)在不确定变量区间中点向量XC处作泰勒线性展开，即



将X＝RTρ·δ+XC代入g(X)，得到标准化区间变量空间的功能函数



根据区间运算法则，可得当前g(δ)的均值gC(δ)且gC(δ)＝gC(X)，以及当前g(δ)的离差gR(δ)且



则刮板输送机链轮的非概率可靠性指标



步骤七、确定刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度：利用刮板输送机链轮的非概率可靠性指标对不确定性变量中点、半径和相关系数求偏导数，获取刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度参数



当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为线性功能函数时，





当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数时，





需要说明的是，当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为线性功能函数时，将不确定性变量向量X标准化，直接利用线性功能函数的均值和离差的比获取刮板输送机链轮的刮板输送机链轮的非概率可靠性指标，再利用刮板输送机链轮的非概率可靠性指标对变量中点、半径和相关系数分别求偏导数获取刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度，可靠性高；当刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数时，其均值与离差的解析式通常难以直接获得，将刮板输送机链轮的功能函数g(X)在不确定变量区间中点向量XC处作泰勒线性近似展开，给出相应的非概率可靠性指标的近似解析式，刮板输送机链轮的功能函数g(X)在不确定变量区间中点向量XC处作泰勒线性近似展开的结果较为稳定，再利用刮板输送机链轮的非概率可靠性指标对变量中点、半径和相关系数分别求偏导数获取刮板输送机链轮的非概率可靠性灵敏度，实现非线性功能函数的非概率可靠性灵敏度分析，功能完备。

本实施例中，所述不确定性变量包括刮板输送机链轮齿形圆弧半径、刮板输送机链轮齿根圆弧半径、刮板输送机链轮链窝平面圆弧半径、刮板输送机链轮短齿根部圆环半径、刮板输送机链轮中心至平环链中心平面距离。

本实施例中，所述不确定性变量Xi和不确定性变量Xj之间的相关系数



a为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj构成的二维平行四边形中Xi＝-k1Xj方向上的半轴长度，b为不确定性变量Xi和不确定性变量Xj构成的二维平行四边形中Xi＝k2Xj方向上的半轴长度，k1和k2均为斜率且k1和k2均取正数，因此，-1≤ρij≤1。

本实施例中，所述复相关系数R2的结果为[0,0.1)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)没有相关性，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度差；所述复相关系数R2的结果为[0.1,0.3)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)弱相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度一般；所述复相关系数R2的结果为[0.3,0.5)时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)中等相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度良；所述复相关系数R2的结果为[0.5,1]时，刮板输送机链轮的功能函数g(X)强相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度优。

本发明使用时，将其应力的失效模式作为分析对象，进行可靠性灵敏度分析，在刮板输送机的应力校核中，根据其日常工作模式的最大应力情况，给刮板输送机链轮施加大小为120kN的横向拉力，其作用位置为链窝处。在其校核的过程中，一共涉及到了五个不确定参数，刮板输送机链轮齿形圆弧半径X1、刮板输送机链轮齿根圆弧半径X2、刮板输送机链轮链窝平面圆弧半径X3、刮板输送机链轮短齿根部圆环半径X4、刮板输送机链轮中心至平环链中心平面距离X5，刮板输送机链轮齿形圆弧半径X1的取值区间



刮板输送机链轮齿根圆弧半径X2的取值区间



刮板输送机链轮链窝平面圆弧半径X3的取值区间



刮板输送机链轮短齿根部圆环半径X4的取值区间



刮板输送机链轮中心至平环链中心平面距离X5的取值区间



其中，X1、X2、X3之间是互相相关的，X4、X5之间是互相独立的；

实际实施时，通过41组不确定性变量向量X的样本点和对应41个g(X)的响应值，利用Box-Behnken试验设计，得到了41组不同的试验结果，试验结果如表1所示。

表1





运用最小二乘法确定基函数系数矩阵，构造系数确定的刮板输送机链轮的功能函数



式子中[f]为应力许用值，本发明中链轮链窝的材料为40Cr，查材料应力许用表得其值为单位面积上压强为785Mpa，对系数确定的刮板输送机链轮的功能函数g(X)做复相关系数R2检验，得R2＝0.62，刮板输送机链轮的功能函数g(X)强相关，刮板输送机链轮的功能函数g(X)拟合程度优，符合精度要求；

相关系数矩阵



多维平行六面体凸模型中的变量在标准化区间模型中的表达式为



进而得



刮板输送机链轮的功能函数g(X)为非线性功能函数，将刮板输送机链轮的功能函数g(X)在不确定变量区间中点向量XC处作泰勒线性展开，得到，



将各不确定变量在标准化区间模型中的表达式代入上式中，可以得到



根据区间运算法则，可得当前g(δ)的均值gC(δ)且gC(δ)＝gC(X)，以及当前g(δ)的离差gR(δ)且



相应的计算结果如表2所示。

表2





由上表中数据可以得到：可靠性指标为0.36771，通过查表可得其可靠度为0.640576，刮板输送机链轮链窝平面圆弧半径X3的均值适当增加，将会导致应力可靠度增加；刮板输送机链轮齿形圆弧半径X1、刮板输送机链轮齿根圆弧半径X2、刮板输送机链轮短齿根部圆环半径X4、刮板输送机链轮中心至平环链中心平面距离X5的均值适当增加，将会导致应力可靠度的降低；刮板输送机链轮链窝平面圆弧半径X3的区间半径适当增加，将会导致应力可靠度增加；刮板输送机链轮齿形圆弧半径X1、刮板输送机链轮齿根圆弧半径X2、刮板输送机链轮短齿根部圆环半径X4、刮板输送机链轮中心至平环链中心平面距离X5的区间半径适当增加，将会导致应力可靠度的降低；刮板输送机链轮短齿根部圆环半径X4与刮板输送机链轮中心至平环链中心平面距离X5相关度对应力可靠度无影响；其余各不确定变量之间的相关度的适当增加，将会导致应力可靠度的降低。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例，并非对本发明作任何限制，凡是根据本发明技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、变更以及等效结构变化，均仍属于本发明技术方案的保护范围内。