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391.
本文简要介绍了液态模锻工艺的特点及对铝合金自行车前轴皮质量的检验方法,并对该零件的质量做了进一步的分析。 相似文献
392.
张玉冰 《郑州航空工业管理学院学报(管理科学版)》2007,25(6):29-33
文章借鉴协整检验及Granger因果分析模型,在对江苏与台湾经济发展做出简要回顾的基础上,探寻江苏产业结构升级与苏台贸易以及台商对江苏投资之间的长期均衡关系,并对这种均衡关系做出定量化检视。实证检验的结论是:与台湾近二十年的经济合作有效地推动了江苏省产业结构的升级和发展,但今后两地经济整合仍然存在相当大的"内延外伸"的拓展空间。 相似文献
393.
提出一种优化的航材需求预测方法,利用汽车维修的数据,根据已知数据、数据分布和问题的不同,分别建立了fh1(x)=ah1+bh1x,fh2(x)=ah2x1/2+bh2,gx(x)=1/a2+bkx这3种模型(其中a,b为参数).对于fh1(x)采用线性回归,fh2(x),gk(x)采用非线性回归进行拟合;当数据拟合曲线误差较大时,采用精度加权值的方法来进行拟合,模型为h(x,y)=rhfh(x)+(1-rh)gk(y),其中rh=R2h/(R2h+R2k),且对所有参数进行了F检验. 相似文献
394.
在采用球不变随机向量(SIRV)建模的非高斯杂波背景下,研究了导向矢量失配或未知时距离扩展目标的检测问题。先假设导向矢量已知,采用广义似然比检验(GLRT)得到每个距离单元的归一化匹配滤波器(NMF)统计量,再将多个距离单元的统计量进行非相干积累得到扩展目标的NMF积累检测器(NMFI),然后通过最大化检测统计量的方法,结合特征值分解技术,对导向矢量进行估计,提出了距离扩展目标的盲NMFI(B-NMFI)。仿真分析表明:当导向矢量失配时,NMFI的检测性能优于GLRT;当导向矢量未知时,B-NMFI能有效地检测目标,并且对不同方位的目标具有很好的鲁棒性。 相似文献
395.
针对Markov随机跳变系统的系统误差估计问题,提出一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)和最大似然估计相结合的在线系统误差估计方法。利用最大似然估计给出系统误差等效后验概率分布函数,采用Metropolis-Hastings抽样方法从该概率分布函数中进行抽样;利用系统误差估计和状态估计互为因果的关系,采用期望极大化(EM)方法迭代估计出最优的系统误差;分别对时变和时不变系统误差场景进行仿真分析,结果表明,在考虑系统误差统计特性的同时,所提方法对解决目标运动模型难以建立情况下的系统误差估计问题具有可行性和有效性。 相似文献
396.
混杂纤维增韧SiC基复合材料的强度分布 总被引:1,自引:0,他引:1
以采用化学气相渗透法(CVI)制备的SiC纤维和C纤维混杂增韧SiC基复合材料((SiC-C)/SiC)的弯曲强度数据为依据,以Weibull分布为假设,采用图解法结合逐步回归优选法进行参数估计,并采用Kolmogorov-Smirnov法对(SiC-C)/SiC复合材料的强度分布进行假设检验。结果表明,(SiC-C)/SiC复合材料的强度统计服从Weibull分布。依据获得Weibull分布函数预测(SiC-C)/SiC的强度值与实验值偏差仅为0.19%,复合材料强度可靠性较好。 相似文献
397.
介绍了工厂如何有效强化型号质量管理,通过严谨高效的部组件入厂质量检验验收,防止将带有质量隐患的产品流转到内部生产环节当中,将型号产品质量风险控制到最低程度。 相似文献
398.
可靠性增长下的Bayes序贯检验方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对可靠性增长下的序贯检验分析问题,提出了一种变总体Bayes序贯检验方法.该方法依据产品研制过程中产生的多状态试验数据,利用离散AMSAA(Army Material Systems Analysis Activity)可靠性增长模型对产品可靠性的变化规律进行描述,给出了变总体试验数据似然函数的表达式,并对变总体Bayes序贯检验的后验概率比和决策阈值进行了定义,进而构建了可靠性增长下的Bayes序贯检验模型.研究结果表明,提出的方法有效地解决了具有可靠性增长的可靠性指标的假设检验问题. 相似文献
399.
袁文明 《航空标准化与质量》2010,(6)
介绍了俄罗斯、欧美及我国航空用钢发纹检验与评定标准的主要技术特点,建议对我国航空用高性能钢的发纹检验尽量采用频度加和严重度相结合的控制方法。 相似文献
400.
时间序列样本的总体一致性检验——频域方法 总被引:1,自引:0,他引:1
介绍动态性能一致性检验的频域方法。频谱分析方法在仿真可信性研究中的应用受到日益重视,是因为频谱分析方法对动态性能的检验易于实现,是一种统计检验方法,可信度较高。介绍了由最大熵谱估计构成一致性检验的方法。介绍现代谱估计的其它方法,并说明这些方法的特点和适用性。 相似文献