多元线性过程回归分析

提出多元线性过程的定义及其回归模型,建立多元线性过程回归分析方法,给出其回归方程和高置信水平、高可靠度的置信上、下限曲线.多元线性过程是具有线性函数均值和二次函数方差的独立增量随机过程,也是性能曲线测试和可靠性评估中常见的一类随机过程.传统方法在测定不同条件下产品的性能曲线时,要求在每一种条件下都测得一组样本函数,并对...     

分析常用7种统计分布的统一线性回归方法

发展了分析7种常用假设分布即三参数Weibull、两参数Weibull、正态、对数正态、极小值、极大值和指数分布的统一线性回归方法。方法中7种常用分布的统计参量及其置信限,以及概率的置信限,都采用线性回归方法完成。统计检验采用Pearson统计参量－线性相关系数r来方便进行。满足假设分布的临界r值采用r-t分布函数变换得到。方法为从7种常用分布中确定良好假设分布奠定了基础。经工程材料1Cr18Ni9Ti不锈钢管道焊缝金属的循环应力幅数据分析以及已有工程材料的疲劳寿命和裂纹扩展速率数据分析验证了方法的有效性。     

多元双方差回归分析

建立多元双方差回归模型及其回归分析方法,给出其回归方程和高置信水平、高可靠度的置信限曲线(曲面).多元双方差回归模型包含过程自变量(如时间等)和状态自变量(如温度等),因而该方法将传统多元回归分析推广到能够处理不同条件下随机过程(如不同条件下发动机的推力曲线、不同条件下产品性能退化曲线等)数据的情况.文中还提出多项式双方差过程的概念,建立多项式双方差回归分析方法.与传统方法相比,文中方法可充分开发利用不同时刻数据之间的纵向信息,在性能曲线测试中具有信息量大、精度高、所需试样少的特点.     

模糊加权线性回归模型及其在S-N曲线回归分析中的应用研究

由于常规线性回归模型对个别异常数据敏感,所以回归方程欠稳定。建立了实测数据对回归直线的隶属度的计算公式,提出了以该隶属度为权重的模糊加权线性回归模型。该模型通过隶属度加权来削弱个别异常数据对回归直线的影响,从而达到提高回归方程稳定性的目的。     

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。     

CEMS烟尘测量仪标定试验及线性回归分析

在浙江省大型火电企业污染源在线监控系统的建设过程中,需要进行大量的实验研究,以对国外进口的在线监测仪器系统的准确度和精密度做出准确的评估。本文阐述了CEMS烟尘测量仪的原理,系统安装的符合性检验,CEMS烟尘测量仪与TH-880IV型烟尘仪手工监测方法的标定实验。实验采取了符合实验室质量控制技术路线的校验、鉴定方法,对CEMS烟尘测量仪进行了标对实验,通过对实验结果进行线性回归分析,验证了德国ABB公司生产的FW56-1型烟尘测量仪与TH-880IV烟尘仪测量数据的相关系数均大于0.99,具有很高的测量精度,并且探头对污染的容忍能力特别强,在透镜污染小于90%的情况下对仪器的准确性没有影响,完全能满足污染源在线监测监控系统建设的要求。     

正态概率分布的回归检验

根据正态随机变量ｔ与其分布函数在正态概率纸上呈线性关系这一特性,经过对正态随机变量的变换,提出了用线性回归分析检验随机变量ｔ是否服从正态分布,并且给出了根据线性回归分析结果计算分布参数的方法。     

双向线性回归方法

工程上迫切需要在现场或当前数据较少的情况下,建立高精度和高可靠度的现场经验公式.文中利用当前或现场检测数据与历史或试验室数据存在的共性信息,给出双向线性回归方法.此方法不仅能利用现场检测数据的个性信息,还能有效、合理地使用历史或试验室数据,有效扩大当前或现场数据的样本量,得到高精度的现场经验公式,同时利用该公式还可以得到高置信度的推定结果.将文中方法运用于回弹法检测混凝土强度中,有效解决了现场测强曲线建立问题.     

多元异方差回归分析

传统的回归分析要求方差相符，但实际问题中却经常遇到的方差不相等的情况。本文提出一种适用于方不相同情况的多元异方差回归分析方法，可以通过散点试验测定高置信度，高可靠度的性能曲线和曲面，与已往方法相比，既可节省大量试件，又具有高的精度。     

回归分析的数据融合方法

提出一种回归分析的数据融合方法,该方法能对各种不同仪器、不同量纲的回归曲线和测量数据进行融合,并给出被测量的点估计和置信区间估计。在压力容器无损检测和建筑质量无损评定中的应用表明,该方法能成功消除工程测量中无法通过仪器校准的系统误差,减小偶然误差,具有信息量大、精度高的特点。     

混合数据回归分析方法

在寿命试验中,通常高应力水平得到完全数据,低应力水平得到截尾数据.针对这种完全数据、定数截尾数据和定时截尾数据混合的情况,提出一种混合数据回归分析方法.在位置一尺度分布下建立回归系数和标准差的最佳无偏估计公式,给出百分位值的点估计和置信限估计.文中详细讨论正态分布、Weibull分布和极值分布的混合数据回归分析问题.将只适用于完全数据的回归分析推广到工程中常见的完全数据和截尾数据混合的情况,与传统方法相比,该方法既能提高统计推断的精度,又可节省大量试样.     

基于支持矢量回归机的Hilbert-Huang变换端点效应问题的处理方法

Hilbert-Huang变换的端点效应表现在两个方面,对信号进行经验模态分解(Empirical mode decomposition, EMD)和对各个内禀模态函数(Intrinsic mode function,IMF)进行Hilbert变换时都会产生端点效应。为了克服 Hilbert-Huang变换中的端点效应,采用支持矢量回归机对信号延拓后再进行经验模态分解,该方法可以有效地克服EMD方法的端点效应问题,得到具有物理意义的内禀模态函数;然后再次采用支持矢量回归机对IMF分量进行延拓后进行Hilbert变换,可有效地抑制Hilbert变换中的端点效应,获得准确的瞬时频率和瞬时幅值,从而得到具有物理意义的Hilbert谱。对仿真和实际信号的分析结果表明,基于支持矢量回归机的数据序列延拓方法能有效地解决Hilbert-Huang变换中存在的端点效应问题,而且其效果优于基于神经网络的数据序列延拓方法。     

隐式极限状态方程可靠性分析的加权响应面法

针对隐式极限状态方程的可靠性分析,提出加权回归响应面法,该方法采用线性响应面来拟合隐式极限状态方程。所提方法的策略可以归结为三点,一是选取极限状态函数绝对值更小的实验抽样点;二是根据每个实验抽样点的极限状态函数绝对值的大小,构造每个点在回归分析中的权数,增强极限状态函数绝对值小的实验抽样点对响应面函数确定的作用,削弱极限状态函数绝对值大的实验抽样点对响应面函数确定的作用;三是采用与传统响应面法一样的向设计点收敛的迭代方法。这三点策略保证了所得到的线性响应面函数能够在设计点附近更好地拟合真实隐式极限状态函数值为零的表面,从而达到高精度计算隐式极限状态方程可靠度指标的目的,算例结果充分显示所提方法的优越性。文中所提方法与组合响应面法结合,可以发展成为非线性高变异性隐式极限状态方程失效概率计算的高精度方法。     

基于线性加权-分配法的工艺方案综合评价

采用系统工程的方法,提出了一种适合于工艺方案的综合评价方法及模型,该模型综合考虑工时定额、工艺成本、设备自动化程度及设备运行状态,从而解决了CAD/CAPP并行系统中多工艺方案的综合评价问题。