小样本加速寿命试验方法

针对工程上常见的加速寿命试验中加速系数未知的情况,建立一种小样本加速寿命试验方法,该方法只需在两个加速应力水平下进行加速寿命试验,即可对产品在正常使用应力水平下的寿命和可靠性进行评估。根据正常使用条件下的可靠度和置信水平要求,采用两个加速应力水平下具有相同可靠度和置信水平的寿命单侧置信下限之比作为加速系数,该加速系数考虑了可靠度和置信水平的影响,在推断正常应力水平下的可靠寿命和可靠度单侧置信下限时,可以有效减小误差,提高精度。文中详细讨论了阿伦尼斯模型、逆幂律模型和指数模型等三种常用加速模型下的加速系数、寿命预测和可靠性评估。大量工程算例和Monte Carlo模拟验证表明,传统方法需在多个加速应力水平下进行寿命试验,与之相比,本文方法可以节省大量试样和试验时间。     

仿真与试验相结合的寿命预测和可靠性评估

建立一种能够综合利用当前试验数据、仿真数据和以往试验数据的寿命预测和可靠性评估方法,针对机电产品中常用的两参数Weibull分布和对数正态分布进行了详细讨论,分别给出无失效数据和不完全数据寿命预测和可靠性评估公式,该方法不但可以节省大量试验,而且可以显著提高评估精度。同时还提出半试验随机仿真的概念和半试验寿命/可靠性仿真方法,能有效解决寿命和可靠性仿真难度大的问题。本文方法计算简单,便于工程应用。     

自识别自校准滤波方法

建立一种能够自动消除系统误差、减小偶然误差的自识别自校准滤波方法,包括量测自校准滤波方法和双未知输入自校准Kalman滤波方法。前者能够解决在线监测、故障诊断、导航与控制等工程领域中量测系统因干扰和噪声而导致的未知输入(系统误差)问题。后者则能够当系统的状态方程和量测方程均含有未知输入时,自动对其未知输入进行识别、估计和补偿,消除系统误差,并通过数据融合减小偶然误差,提高滤波精度。     

双方差回归分析方法

提出双方差回归模型,建立双方差回归分析方法,给出其回归方程和高置信水平、高可靠度的置信限曲线。双方差回归模型包含完全相关随机变量和相互独立随机变量,前者可用相关方差表征,后者则需用独立方差描述。传统回归分析主要适用于处理在一条曲线上随机波动的数据,而文中方法则可处理在多条不同曲线上随机波动的数据。在性能曲线测试中,文中方法与成组试验法相比,具有信息量大、精度高,所需试样少的特点。     

正态分布定数和定时截尾数据可靠性评估方法

定数和定时截尾试验是工程上非常重要的一类寿命试验,目前对于产品寿命遵循指数分布情况已有成熟的可靠性评估方法,但是对于工程上常见的产品对数寿命遵循正态分布的情况,还难以根据定数和定时截尾寿命试验数据进行可靠性评估。为此,本文首先提出一种正态分布定数截尾数据可靠性评估方法,能够根据定数截尾寿命试验数据评估产品高置信度、高可靠度的可靠寿命单侧置信限,以及给定时刻下高置信度的可靠度单侧置信下限。然后进一步将该方法推广到定时截尾试验的情况,给出一种正态分布定时截尾数据可靠性评估方法,能够根据定时截尾寿命试验数据进行高置信水平的可靠性评估。从而使工程上许多无法处理的定数或定时截尾寿命试验数据得以统计分析,实现小样本可靠性评估。     

欠观测条件下的增量Kalman滤波方法

提出欠观测条件下增量Kalman滤波的概念和定义,建立增量Kalman滤波模型及其分析方法,给出主要的计算步骤。经典的Kalman滤波方法要求量测方程有较高精度,否则在递推过程中会产生较大误差。但是量测方程通常受环境因素影响较大,而且在许多实际情况(如深空探测)中不可能对所有的使用环境逐一校准量测方程。如果某量测方程没有在某一环境条件下进行验证或校准,那么在这一条件(称为欠观测条件)下使用该量测方程往往会产生未知的系统误差,从而导致较大的Kalman滤波误差。提出的欠观测条件下增量Kalman滤波方法能够成功消除这种未知的系统误差,大大提高Kalman滤波的精度。该方法计算简单,便于工程应用。     

P-da/dN-△K曲线测试的小样本方法

提出一种测试高可靠度Ｐ－ｄａ／ｄＮ－△Ｋ曲线的小样本方法,该方法可以综合利用以往的经验数据和当前试验数据来确定疲劳裂纹扩展性能曲线。与传统的只能利用当前试验数据确定Ｐ－ｄａ／ｄＮ－△Ｋ曲线的方法相比,其可利用的信息量了大幅度增加,所以在精度相同的情况下,可以节省大量试件;或在试样数一定的情况下,又可大大提高预测精度。文中还给出了一个试验对比实例。     

P—da/dN一△K曲线测试的小样本方法

提出一种测试高可靠度Ｐ—ｄａ／ｄＮ－△Ｋ曲线的小样本方法,该方法可以综合利用以往的经验数据和当前试验数据来确定疲劳裂纹扩展性能曲线。与传统的只能利用当前试验数据确定Ｐ—ｄａ／ｄＮ－△Ｋ曲线的方法相比,其可利用的信息量有了大幅度增加,所以在精度相同的情况下,可以节省大量试件;或在试样数一定的情况下,又可大大提高预测精度。文中还给出了一个试验对比实例。     

根据S－N曲线确定P－S－N曲线

给出了一种根据已知Ｓ－Ｎ曲线和某一应力水平下疲劳寿命分布参数，确定Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线的极大似然法。该方法在求解所需Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线时，充分利用了原有Ｓ－Ｎ曲线的大量信息，因而不仅节约试验试件，减少试验时间，而且所求得的Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线与原有Ｓ－Ｎ曲线的关系也更为合理。应用实例与分析表明，该方法的实用性及曲线拟合的合理性均很好。