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在航空航天领域由于成本、时间周期等原因进行疲劳寿命及可靠性评估时样本量通常极少(m=1或2),利用相容性检验方法可对样本量进行扩充。常规的Wilcoxon秩和检验和K-S(Kolmogorov-Smirnov)检验适用于小样本情形,而极小样本相容性检验方面研究较少,且缺乏对方法合理性的详细说明和对不同方法检验功效优劣的比较。航空航天产品疲劳寿命多服从正态分布,因此本文主要以正态分布作为研究对象。利用Monte Carlo仿真发现从某一正态分布N(μ,σ2)中随机抽取两个样本x1、x2计算均值μ1和标准差σ1后构建新正态分布N(μ1,σ12),其±σ1、±2σ1和±3σ1范围内的点落在原正态分布N(μ,σ2)±3σ范围内的概率依次为99.80%、98.13%和97.37%。在此基础上针对现场试验数据样本量为2的情况,本文提出利用3σ原则对先验信息数据进行相容性检验从而扩充样本量的方法。将该方法与两种文献方法对比后发现其误差率明显更低并呈现出检验性能随先验数据增加而不断提高的优势。 相似文献
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