截尾数据线性回归分析方法

提出一种新的回归分析方法,建立了截尾数据回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。文中详细讨论了工程中最常见的正态分布截尾数据一元线性回归分析,给出其回归曲线的置信限和百分位值的置信区间估计,并将该方法推广到极值分布和威布尔分布的情况。传统回归分析只适用于来自正态分布的完全数据,对于截尾数据或威布尔分布数据则无能为力,目前工程上只能采用成组试验方法,结果导致试验量很大。本文方法能够很好地解决上述问题,与成组试验法相比,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可以节省大量试样。      

截尾数据异方差回归分析

提出截尾数据异方差回归分析方法,将传统的只适用于同方差和完全数据的回归分析推广到异方差和截尾数据的情况。文中建立了异方差回归方程,给出回归系数和标准差的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。详细讨论了正态分布、极值分布、威布尔分布情况下的线性异方差回归分析,给出其回归曲线和百分位值的置信限。对于异方差问题目前工程上只能采用成组试验方法,因此试验量很大;本文方法与之相比则能很好地解决这一问题,在试样数相同的条件下具有更高的精度,而在精度相同的情况下,可以节省大量试样。      

区间数据回归分析方法

提出区间数据回归分析方法, 建立区间数据回归方程, 给出回归系数的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵.详细讨论了工程中常见的极值分布、Weibull分布和正态分布的等尺度和非等尺度(或异方差)线性回归分析.该方法可以将各个不同状态下的区间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.      

不完全数据回归分析方法

基于不完全数据顺序统计量,提出一种不完全数据回归分析方法。建立不完全数据回归方程,给出回归系数的最佳无偏整体估计及其协方差矩阵。文中详细讨论了工程中常见的极值分布、Weibull分布和正态分布的等尺度和非等尺度(或异方差)线性回归分析。该方法可以将各个不同状态下的不完全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。      

Weibull分布定时无失效数据可靠性分析方法

定时无失效数据的处理是当前工程中亟需解决的问题.为此,提出一种Weibull分布定时无失效数据可靠性分析方法,在形状参数下限已知的情况下,给出了可靠度和使用寿命的单侧置信下限,从而能够根据定时无失效数据对产品进行高置信水平的可靠性评定.大量Monte Carlo模拟验证结果表明,该方法既可以充分利用定时无失效数据,又能对Weibull分布无失效数据进行累加,所以增大了信息量,提高了预测精度.文中给出某型号高压容器定时无失效寿命试验数据的计算实例.      

基于随机截尾数据非参化Nelson-Aalen可靠性评估模型

针对可靠性工程试验中的随机截尾数据,从累积失效率函数的分析角度出发,基于NelsonAalen(NA)估计理论,实现了对产品的非参数化可靠性评估。基于所获离散样本,给出累积失效率在连续和离散形式下的非参数极大似然估计,并推导出随机截尾样本下累积失效率函数的NA估计形式;由NA估计所得的可靠度衍生完全非参数化置信评估模型;构建广义加权滑动平均模型,实现了对样本最大观测时间之后的可靠度估计。算例分析表明：在对寿命分布信息完全未知时,NA模型实现了基于随机截尾受测型寿命数据对产品可靠性的有效置信评估,估计相对偏差率控制在0.978 7%以下,且估计精度随着样本量的增加和截尾比例的减小而显著提高。结果验证了NA可靠性计算的有效性和评估精准性。     

正态分布定时无失效数据可靠性分析方法

定时无失效是指产品试验到预定的时间未发生失效的情况,定时无失效数据的处理是当前工程中亟需解决的问题.为此,提出一种正态分布定时无失效数据可靠性分析方法,该方法能够根据定时无失效数据对产品进行高置信水平的可靠性评定.分别针对标准差或标准差上限已知的情况进行了详细讨论,给出了可靠度和使用寿命的单侧置信下限.并结合某型号卫星推力器脉冲点火试验得到的定时无失效数据,进行了分析计算,结果表明本方法既可以充分利用定时无失效数据,又能最大化发挥对数正态分布置信下限较高的优点,且计算简单,便于工程应用.      

正态分布定时无失效寿命分散系数

针对现有分散系数计算公式只适用于完全数据,以及近年来在寿命试验中大量出现的无失效数据并不适用的情况,将完全数据的寿命分散系数的概念推广到定时无失效寿命数据,提出定时无失效数据寿命分散系数方法,给出了相应的寿命分散系数计算公式.理论分析和结算结果表明,定时无失效数据寿命分散系数L_f*明显小于完全数据寿命分散系数L_f,从而能有效提高被完全数据寿命分散系数过分压低的安全使用寿命.      

Weibull分布定时无失效数据寿命分散系数

提出一种Weibull分布定时无失效数据疲劳寿命分散系数修正方法,定义了定时无失效数据情形下分散系数的修正系数,推导了其计算公式.定时无失效数据与完全数据截然不同,因此其疲劳寿命分散系数明显不同,从疲劳分散系数的定义出发,分别对定时无失效数据情形下基于平均寿命、特征寿命、中位值寿命、最小寿命及最大寿命的两参数Weibull分布疲劳寿命分散系数进行了修正.最后对完全数据与定时无失效数据条件下分散系数计算数值进行了对比分析,结果表明分散系数的修正充分利用了产品的寿命信息,提高了产品安全寿命的预测精度,且修正系数易于计算,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...     

威布尔分布多元回归分析方法

提出威布尔分布多元回归分析方法,建立回归参数的最佳无偏整体估计及其协方差公式,给出威布尔分布、极值分布和正态分布的百分位值(如可靠寿命和安全强度)的置信限估计。传统的多元回归分析只适用于正态分布和完全数据的情况,而本文则将其推广到威布尔分布、极值分布和截尾数据的情况。与传统的成组试验和最佳线性无偏估计方法相比,本文方法可以将不同条件的试验数据作为一个整体进行统计推断,能够全面开发利用不同条件下试验数据之间的横向信息,在试样数相同的情况下,具有更高的估计精度,而在精度相同的条件下,则可以节省大量试样。      

考虑材料性能分散性的航空发动机结构安全系数确定方法

针对材料性能分散性与航空发动机关重件可靠性之间关系的定量表征问题,结合正态分布和威布尔分布参数特点,研究了不同变异系数和形状参数条件下累积失效概率与安全系数确定方法,获取了材料性能分散性对结构可靠性的影响,给出了不同分散性条件下的安全系数。数值计算结果表明:结构设计选材应充分考虑材料性能分散性的影响;对于分散性较大的材料,单纯增大安全系数并不能保证结构具有足够的可靠性裕度,应采取措施有效降低材料性能分散性,才能从根本上控制结构失效概率水平。     

CFM56发动机气动起动机维修研究

基于气动起动机零件的可靠度威布尔分布特点来制定维修策略,为提高使用可靠性、消除和控制不可接受安全状况以及降低维修成本提出维护措施和建议.本文可为起动机修理和航线的起动机维护提供一定参考和思路.     

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.      

可靠性假设检验

提出一种对母体百分位值和百分率(或可靠度)进行假设检验的方法。该方法适用于三参数威布尔分布、极值分布以及其他连续分布,而且便于工程应用。     

某型装备轴承件无失效时的可靠性参数估计

针对寿命服从威布尔分布的某型装备轴承件在无失效数据时的可靠性参数估计问题,首先,以失效概率为待估参数,取其先验分布为Beta分布,在2个超参数的先验密度函数为2种不同情形下,建立了失效概率的2种EBayes估计模型,分析了稳健性、渐近性和单调性;然后,对威布尔分布参数进行了加权最小二乘估计,进而建立了可靠度的2种E-Bayes估计模型,分析了稳健性和单调性;最后,结合实例数据进行了可靠性参数估计与分析,指出第2种估计模型更加合理有效。     

LY12CZ元件的静力和疲劳特性统计分布特征

 本文简单地介绍了可靠性数据处理时常用的正态分布和威布尔分布以及考虑结构疲劳危险细节数影响的构件额定值系数R_0。通过100多个试件的静力和疲劳试验,分析计算出铝合金LY_(12)CZ的静力和疲劳寿命统计参量值,验证了R_0系数计算方法的正确性,同时给出了标准差随试件数变化的规律。其结果可供飞机结构耐久性和损伤容限设计及可靠性设计时参考使用。