碳纤维模量的结构相关性理论研究及验证

从模量的基本理论出发,推导了碳纤维类石墨微晶模量与其结构参数所存在的函数关系。结果表明:碳纤维微晶模量受形状因子和取向角的协同影响:随着形状因子的增大,碳纤维微晶模量先快速上升后缓慢下降,而随着取向角的减小,微晶模量增加。利用X射线衍射的方法,测定了碳纤维的取向角和形状因子,进而得到碳纤维的计算模量,与实测的碳纤维模量基本接近,验证了模量理论分析的适用性。     

基于遗传算法的混合威布尔分布参数最小二乘估计

混合威布尔分布模型常用来分析具有多种失效模式的复杂系统的可靠性数据,由于模型中包含较多参数,与单一威布尔分布相比,混合威布尔分布的参数估计更为复杂。利用遗传算法为优化方法,提出了一种混合威布尔分布参数估计的最小二乘方法。以残差平方和最小为优化目标,以各参数取值范围为约束条件,构建了混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型;通过变换决策变量上下限、引入惩罚因子和保存最优个体等策略改进传统遗传算法以提高算法的性能,进而利用改进后的遗传优化算法对混合威布尔分布的非线性最小二乘优化模型进行求解。实例分析表明本文方法有效,利用本文方法计算得到的可靠度估计值与真实值之间的最大偏差和标准均方根误差,相对于图估计法分别减少了0.028 4与0.032 8,相对于极大似然估计法分别减少了0.000 8与0.003 6。     

定时截尾数据回归分析方法

提出定时截尾数据回归分析方法,建立定时截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计、百分位值的点估计及其置信限估计.详细讨论了工程中常见的极值分布、Weibull分布、正态分布以及一般位置-尺度分布场合下定时截尾数据的回归分析问题.该方法可以充分利用截尾时刻的试验信息,并将各个状态下的定时截尾数据作为一个整体进行统计分析,具有信息量大、精度高的特点,从而可以在试验时间、经费等有限的情况下对产品进行高精度的寿命预测和可靠性评估.     

基于可靠性指标的测试系统校准周期优化

通过对测试系统校准周期的直接反应法(SRM)和威布尔(Weibull)可靠性模型法的分析、改进,以及对校准过程中误判率的分析测算,解决了测试系统检定决策的风险问题.首先介绍了测试系统可靠性指标的相关计量技术规范,然后通过对常用的校准周期确定方法的介绍与分析,进一步给出了测量可靠性观测值的可靠性概率函数描述方法,并利用主元分析法来综合评价不同测量参数的影响,修正了最佳校准周期的计算.通过对自动测试系统DMM(数字万用表)测量通道的检定,表明这些优化措施是可行的.      

飞机结构腐蚀损伤分布及失效规律研究

针对现役飞机结构腐蚀损伤,选取正态分布、Gumbel第一型极值分布、Logistic分布、双参数Weibull分布以及三参数Weibull分布进行统计特征研究。结果表明,腐蚀深度数据均较好地服从以上五种分布规律,其中三参数Weibull分布的相关系数最高。根据三参数Weibull分布得到的95%置信度下不同使用日历年限的腐蚀深度数据,利用Origin7.5软件对数据进行拟合,得到防护涂层有效期约为4年。     

独立多细节结构耐久性试验寿命的统计标定

在进行疲劳试验评定结构寿命时,为了能真实模拟实际结构形式和传载情况,模拟试件往往设计成多细节试件,进行不完全疲劳寿命试验,必须由多细节试件寿命推断单细节寿命.针对工程上常用的两种寿命分布形式:对数正态分布和双参数Weibull分布,以结构串联失效模型为基础,建立了由相同独立多细节结构疲劳寿命分布确定单细节寿命分布的统计标定方法.当多细节试件寿命服从对数正态分布时,可近似认为单细节寿命也服从对数正态分布,单细节寿命分布参数与多细节试件寿命分布参数间存在确定关系,并且单细节寿命数学期望和标准差均高于多细节试件相应参数;当多细节寿命服从双参数Weibull分布时,单细节寿命也服从双参数Weibull分布,其斜率不变,但位置参数按比例放大.最后给出了一个分析实例.     

航空装备现场数据可靠性评估方法有效性分析

针对航空高可靠性产品现场故障数据样本量小和经常出现数据删失的问题,分析了平均秩次法与期望-极大值（EM）算法的有效性,给出了这两种方法的适用范围。应用蒙特卡罗仿真方法,在考虑维修的情况下,设计了一种评定可靠性评估方法有效性的仿真方法。该方法以威布尔分布为例,通过飞行年、飞机架数、日利用率的动态变化来模拟产生具有随机删失特点的航空装备现场故障数据,以此来动态驱动样本量和删失比的变化,并分别评估这两种可靠性评估方法的有效性。仿真结果表明,在样本量为10~30时的小样本随机删失数据参数估计中,EM算法应该被优先采用。     

数控车床故障分布的两重威布尔分段模型

为了定量地分析数控车床故障分布规律,同时也为提高其可靠性水平提供理论依据,在历时2年多收集14台数控车床故障数据的基础上,对数控车床故障率曲线的特征进行了分析,应用概率统计数学方法,建立了数控车床故障分布的两重威布尔分段模型,运用威布尔概率纸图分析法进行参数估计,据此对观测值进行了曲线拟合,拟和结果证明了分段模型的正确性.采用Laplace趋势检验法对模型进行了检验验证.从建立的两重威布尔分段模型和相应的故障率曲线上都可以区分出数控车床的早期故障期和偶然故障期,经计算早期故障期大约是5个多月,这与机床用户反映的使用初期的半年内故障频繁、故障率高相一致.该系列数控车床在使用中存在早期故障期,说明其早期故障在出厂前未被有效排除,降低了其可靠性水平.     

影响航空发动机结构寿命的载荷分散系数

国内外多个航空发动机设计通用规范和型号规范分析表明,关于航空发动机疲劳分散系数的规定和方法较为宽泛,缺乏严格的定义和分类,给工程应用带来一定的困扰。将航空发动机疲劳分散系数分为结构分散系数和载荷分散系数,并分别给出了定义。发动机结构的载荷分散系数计算方法被给出,并分别以某航空发动机主要载荷的起动次数和大状态工作时间为例,研究了载荷分散系数及其随工作时间的变化规律。基于数学仿真方法,研究了固定任务混频和变任务混频下的载荷分散系数随工作时间的变化规律。结果表明,该型发动机的载荷分散系数基本在1.0~2.0之间,且随着工作时间的累积呈现下降趋势,其下降速率与载荷性质有关。     

无失效数据下航空轴承的可靠性分析

针对某型航空轴承可靠性试验过程中出现的无失效问题,在对轴承寿命分布进行分析的基础上,首先根据多层Bayes法,研究了无失效可靠性试验中的试验分组问题,发现分组数在6~9之间选择时评估效果相对较好,且航空轴承的寿命越长分组数可以越少.其次,分析了多层Bayes法和E-Bayes法的原理和计算过程,通过Monte Carlo仿真,以最佳分组数为基础,发现两种方法的估计结果相差不大,但从可靠度角度综合来看,E-Bayes法相对较优.最后讨论了超先验分布中参数c的选值问题,通过对比分析给出了相对较适合于航空轴承无失效数据分析时的参数值.