二维单侧容限系数方法

给出了一种二维单侧容限系数公式,并提出确定高自由度的子样均值和标准差方法。从而能充分利用以往的数据和经验,大大减少了试件个数。与国际上常用的(一维)单侧容限系数法相比,可节省大量试件;而在试件个数相同的情况下,则可得到更接近于母体百分位值的置信限(如安全寿命、安全强度或安全载荷等)。文中还给出了可靠度置信下限公式。     

幂函数退化曲线快速测试方法

针对工程中常见的“先快后慢”的退化曲线,提出一种幂函数退化曲线快速测试方法,能够通过快速退化阶段试验数据或加上少量缓慢退化阶段试验数据对整条退化曲线进行拟合和外推。大量工程实例计算和Monte Carlo模拟结果表明:即使只有快速退化阶段试验数据,该方法得到的整条曲线也能很好地逼近退化曲线真值或偏于保守,工程上安全可用。分别对三参数幂函数退化曲线(橡胶老化曲线、S -N曲线、ε -N曲线、LED光强衰减曲线等)和四参数幂函数退化曲线(应力松弛曲线、蠕变持久曲线等)快速测试方法进行了详细讨论,给出相应的中值退化曲线和高置信度、高可靠度退化曲线。从所给两个实例对比可以看到,所提方法可以比传统方法节省2/3左右的试验时间和成本。      

量测数据自校准融合方法

提出了一种量测数据自校准融合方法,给出量测数据系统误差(未知输入)的自识别自校准公式与计算步骤,能够自动对量测数据中事先无法校准的系统误差进行识别、估计、补偿和修正,从而减小系统误差的影响。建立多传感器的数据融合公式与计算步骤,进而降低偶然误差的影响。分别对线性系统和非线性系统进行了详细讨论,并进行了大量实例计算和仿真模拟验证。从两个算例计算结果可以看出:该方法的相对误差至少要比传统方法减小45%,且计算简单,便于工程应用。      

多元混合数据回归分析方法

针对加速寿命试验中经常遇到完全数据、定数截尾数据和定时截尾数据混合的情况,提出一种多元混合数据回归分析方法,建立了多元混合回归模型,给出回归系数和标准差的最佳无偏估计,以及百分位值的点估计和置信限估计.该方法不但适用于正态分布,而且还适用于Weibull分布、极值分布等其他各种位置-尺度分布,从而将传统只适用于完全数据...     

ε-N曲线三参数幂函数公式

给出了一种描述ε-N曲线的三参数幂函数公式,与著名的Manson-Coffin公式相比,它能更好地拟合各种材料的应变-寿命试验数据,并且可以更方便地用于计算结构的损伤和寿命。     

最大标准差和最大变异系数方法

 提出最大标准差方法和最大变异系数方法,能充分利用以往数据和经验提供的信息,大大减少了试件个数。与国际上常用的单侧容限系数法相比,可节省大量试件;而在试件个数相同的情况下,则可得到更接近母体百分位值的置信下限(如安全寿命或安全疲劳极限等)。     

结构可靠性定寿模型

 本文提出一新的结构可靠性定寿模型,它综合考虑了安全寿命设计、损伤容限设计和无损检测的可靠性。根据该模型可以合理确定结构具有高可靠度的使用寿命和检修周期。     

a-N（a-t）曲线三参数幂函数拟合法

 1.引言 目前已有多种拟合α-N曲线试验数据的方法,其中较为理想的是递增多项式（抛物线）拟合。但是,递增多顶式拟合只能进行局部拟合,仅考虑了某一数据点前后各n个数据点对该点的影响（一般n取2、3或4）,并未考虑所有数据点对该点的影响,另外,对最前面n个数据点和最后面n个数据点则无法进行局部拟合。本文采用文献建议的三参数幂函数N=β（α-α₀）^α,并结合文献中的相关系数优化法来拟合α-N曲线试验数据,该方法是对α-N曲线的所有数据点同时进行拟合,得到一条完整的α-N曲线,并且所求得的三个参     

高可靠度的安全撞击强度公式

针对现有的临界落高测定方法存在的估计精度差、可信程度低的缺点, 建立了高置信度、高可靠度的安全撞击强度公式。该公式可以综合利用当前试验数据和以往积累的试验数据确定安全撞击强度, 从而既提高了估计精度又减少了试验费用。大量Ｍｏｎｔｅ Ｃａｒｌｏ 仿真分析表明,该式不仅可以在小样本条件下确定安全撞击强度, 而且置信度高。最后给出了一个具体应用的实例     

自校准Kalman滤波方法

提出一种自校准Kalman滤波方法(SKF),建立SKF模型及其滤波递推算法.在深空探测、发动机故障诊断等许多工程实际中,由于未知输入(如突风、故障、未知的系统误差等)的影响,传统的Kalman滤波方法在滤波递推过程中会产生较大误差.文中提出的自校准Kalman滤波方法能够自动补偿这种未知输入的影响,提高滤波精度.从某飞行器仿真中可以看到,SKF的滤波误差均值和方差分别比传统的Kalman滤波方法降低了400%和300%以上,有效地改善了滤波效果.并且该方法计算简单,便于工程应用.