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在无故障数据情况下,将失效概率结合Bayes理论引入置信限,分析了修正后的数据Weibull分布中单侧置信可靠性。其方法是:首先基于Weibull分布采用配分布曲线法进行分析,构造出多层先验分布给出失效概率的综合EBayes估计,结合最小二乘法拟合得到分布参数的估计值;根据参数的统计性质构造置信区间的枢轴量,同时,给出Weibull分布特征参数的区间估计和可靠度置信下限。以经典轴承试验为例,将此方法与其它方法计算结果进行对比,证明了该方法对置信可靠性评估的合理性和可行性。 相似文献
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以双酚A型环氧丙烯酸酯(EA)、季戊四醇三丙烯酸酯(PETA)、α-羟基环乙基苯甲酮的混合物为壳材,石墨(500目)为壳材增强剂,癸酸为芯材制备不同配比的6种试样。分别利用瞬态平面传热法(TPS)、差示扫描量热法(DSC)及热重分析法(TGA)对其做了传热性能的测试、相变性能测试及失重测试,并结合抗压试样综合分析6种试样的性能。实验结果表明:石墨掺量越多传热性能越强,但是试样的抗压能力逐渐下滑;随着掺入芯材癸酸的量的增加,融化起始温度逐渐降低,凝固起始温度逐渐升高,相变潜热逐渐增大,但其抗压强度与弹性位移逐渐下降;在所讨论的6种试样中试样5性能相对较优,失重率约为0.98%,抗压强度为22.3 MPa,弹性位移为0.26 mm。 相似文献
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为了解决集成学习模型Xgboost在二分类问题中少数类检出率低的问题,提出了基于梯度分布调节策略的改进的Xgboost算法——LCGHA-Xgboost。首先,通过定义损失贡献(LC)来模拟Xgboost算法中样本个体的损失量;而后,通过定义损失贡献密度(LCD)来衡量Xgboost算法中样本被正确分类的难易程度;最后,提出了梯度分布调节算法LCGHA,依据LCD动态调整样本个体的一阶梯度分布,间接地增大难分样本(主要存在于少数类中)的损失量,减小易分样本(主要存在于多数类中)的损失量,使Xgboost算法偏向对难分样本的学习。实验结果表明,与Xgboost、GBDT、随机森林(Random_Forest)这三大集成学习算法相比,LCGHA-Xgboost算法在多个UCI数据集上的召回率(Recall)值有5.4%~16.7%的提高,AUC值有0.94%~7.41%的提高;在垃圾网页数据集WebSpam-UK2007和DC2010数据集上所提算法的Recall值更是有44.4%~383.3%的提高,AUC值有5.8%~35.6%的提高。LCGHA-Xgboost算法可以有效提高对少数类的分类检出能力,减小少数类的分类错误率。 相似文献
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针对重型机床液压系统故障频繁且多与油液中的固态颗粒污染物相关的问题,进行了油液污染趋势变化试验。通过时域分析获得了油样颗粒数的有量纲和量纲一参数,通过Q-Q图和K-S检验分析有量纲参数,污染颗粒数是退化量服从正态分布的退化数据。进行了油液污染与环境相关性分析试验,采用相关系数法分析得到,颗粒数变化量与一定范围内的温度、流量、压力的相关性小;将液压元件分为管路、阀、过滤器三类,用直径5 μm左右的颗粒和直径大于15 μm的颗粒分别研究管路及阀件的堵塞和磨损情况,以过滤器过滤精度大小的颗粒研究过滤器的堵塞情况,设定ISO4406标准20/17级对应的颗粒数为阈值,利用退化量分布建立了液压元件单一故障模式的可靠性模型;利用竞争失效模型将上述模型融合为多故障模式下的可靠性模型。 相似文献
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