不完全数据整体估计方法

提出一种不完全数据整体估计方法,给出整体参数的最佳线性无偏估计量及其协方差矩阵,将传统的只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的不完全数据的情况。文中针对位置-尺度分布族的不完全数据整体估计方法进行了详细讨论。该方法可以将不同条件下的试验数据作为一个整体进行统计推断,因此,对一种条件下只有一个失效数据的情况也能进行分析。与传统方法相比,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。      

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。     

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     

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)。     

连续分布百分位值和百分率的区间估计和假设检验

提出了一种对连续分布百分位值和百分率(或可靠度)进行区间估计和假设检验的理论与方法。并对Weibull分布、对数正态分布、极值分布等常用的两参数分布和三参数分布进行了详细讨论。该方法不仅适用于完全数据,而且还适用于不完全数据和无失效数据。     

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.      

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.     

性能退化双线性过程方法与成组试验方法的比较

针对性能退化可靠性分析问题,将双线性过程方法与成组试验方法进行了对比分析.首先,从理论层面阐述了双线性过程方法和成组试验方法对性能退化数据的建模过程,可以发现:双线性过程方法通过将性能退化数据作为一个整体进行统计分析,能够避免两步估计造成的信息浪费,提高分析精度.其次,以窗雨刮器开关性能退化试验为例进行了对比分析,结果表明,双线性过程方法共有2.5%的试验数据位于概率为90%的百分位值曲线估计结果上方,符合工程实际需要,而成组试验方法共有15%的试验数据位于百分位值曲线估计结果上方.此外,基于残差分析的模型检验结果表明双线性过程方法更为合理.