一种小样本和小失效数系统可靠性分析方法

根据小样本和小失效数系统的特点，以及可靠性分布函数和参数估计的不确定性和模糊性，提出了一种可靠性分析方法。采用指数分布族，通过分析最少和最大失效数两种最极端状态，确定中间状态的备选点，运用最小平方差原理进行逐个筛选，并给出了算法流程。分析结果表明，计算值与实际观测值较为吻合。该方法可使系统可靠性的估计精度有较大提高。     

Principal components in the PG-X-ray QSO sample

We have performed a spectral principal component analysis for a complete sample of 22 low redshift QSOs with spectra from Ly to H, and found three significant principal components, which account for 78% of the spectrum-to-spectrum variance. We present strong arguments that the first principal component represents the Baldwin effect, relating equivalent widths to the luminosity (i.e. accretion rate). The second component represents continuum variations, probably dominated by intrinsic reddening. The third principal component is directly related to broad emission-line width and X-ray spectral index, and therefore probably driven by Eddington accretion ratio, L/L_Edd. The third set of relationships tie directly to the optical Principal Component 1 found by Boroson and Green [Boroson, T., Green, R.F., Astrophys. J. Suppl. 80, 109, 1992 (BG92)], and are the primary cause of scatter in the Baldwin relationships.     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。     

高温合金松弛过程回归分析方法

基于线性过程回归分析理论,建立了高温合金应力松弛过程回归分析方法,给出了松弛过程的回归方程和高置信水平、高可靠度的单侧置信下限曲线.高温合金松弛过程回归分析方法可以将应力松弛过程作为一个整体进行回归分析,充分利用了不同时刻剩余应力试验数据间的纵向信息,具有信息量大、精度高的特点.而且当试样数量较少时,传统方法得到的剩余应力置信下限曲线可能会发生畸变,而该方法则可以避免这一现象的发生.工程应用表明,在试样数相同的情况下,该方法比传统方法具有更高的精度,而在精度相同的情况下,则可减少大量试样.      

Progressive prediction method for failure data with small sample size

The small sample prediction problem which commonly exists in reliability analysis was discussed with the progressive prediction method in this paper.The modeling and estimation procedure,as well as the...     

同应力多危险部位轮盘寿命可靠性试验评估方法

讨论了轮盘寿命试验评估中基于威布尔分布和对数正态分布的寿命分散系数法。提出两种多危险部位轮盘寿命试验评估的改进分散系数估计法,并以某轮盘概率寿命评估为例说明了改进方法的应用。     

单子样寿命试验评估的综合概率分布法

提出了大型复杂结构体系或机构系统只做单子样1次寿命试验的评估方法。即据单子样的1次试验值创造性地提出确定当前概率分布及据此作出评估的方法,继而给出了结合半经验算法与当前概率分布算法的加权综合算法。附有算例阐明所提出的方法。     

小子样疲劳试验数据的特征寿命估算方法评估

疲劳试验数据一般属小子样范畴,在Weibull寿命分布的假设下应考虑特征寿命的统计置信度.总结特征寿命概率估计的贝叶斯法和虚拟增广样本的Bootstrap法,通过2024-T3直耳片的七组疲劳试验数据对二者进行对比和评估.针对EDF拟合检验法无法对特征寿命估计值的合理性提供实质性指导的问题,提出一种新的试验样本数据全部落入寿命分布（1-a）双侧百分位区间的判定方法.结果表明：Bootstrap法的特征寿命估计值比贝叶斯法偏大;本文提出的判定方法可有效定性判断特征寿命估计值偏大或偏小.     

考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计

 先验信息失真及先验样本数量过大会扭曲小子样条件下Bayes融合评估的效果,引入可信度可以改善这个问题。现有的可信度度量方法大都直接基于数据层,即通过判断两种样本是否属于同一分布,这种度量在小子样情况下不太可信,为此提出了一种基于数据物理来源的可信度度量方法。同时归纳了可信度融合评估的准则,分析了现有可信度融合评估方法的不足,并结合正态分布的参数估计问题,给出了一种考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计方法。理论分析和算例都证实了该方法优于常用的Bayes估计方法。     

基于RBF神经网络的结构光三维视觉检测方法

研究了基于RBF(Redial Basis Function)神经网络的结构光三维视觉检测方法.该方法利用RBF网络良好的非线性映射能力以及学习、泛化能力,通过所获取的高精度的样本数据来训练RBF网络,最终建立起了用于结构光三维视觉检测的RBF网络模型.与常规方法相比,该方法不需要考虑视觉模型误差、光学调整误差等因素对视觉检测系统测量精度的影响,因而能够有效的克服常规建模方法的不足,保证了检测系统具有较高的精度.