极小子样下基于GM-Bootstrap方法的装载机驱动桥可靠性评估

装载机驱动桥作为大型复杂结构件,进行足尺疲劳试验成本高且子样数少,无法满足经典统计方法样本容量的要求。为此,提出一种针对极小子样试验的GM-Bootstrap组合评估方法。先利用GM预测模型对小子样试验的试验样本进行扩充,再采用Bootstrap方法对扩充后的样本进行评估,得到未知参数的估计。通过GM-Bootstrap方法对装载机驱动桥可靠性评估结果与半经验法的结果对比,验证了该方法的可行性和评估结果的可靠性,为成本昂贵的大型复杂结构件的可靠性评估问题提供了一种新的途径。     

基于Bootstrap方法的密封寿命可靠性评估

针对高可靠、长寿命密封件在小样本试验下的可靠性寿命评估需求,提出一种基于虚拟增广样本和Bootstrap方法的密封寿命小样本数据可靠性评估方法。并以轴用阶梯圈为例,进行寿命可靠性评估。首先通过虚拟增广法将轴用阶梯圈台架寿命试验数据样本数增广至10个,使得样本数满足Bootstrap方法的适用条件;然后再利用Bootstrap方法得到轴用阶梯圈的寿命可靠性评估结果。     

基于Bayes理论的重型数控机床可靠性评估方法研究

针对重型数控机床故障数据样本少,传统可靠性评估方法无法对其有效评估的问题,提出基于Bayes理论对小样本条件下重型数控机床的可靠性进行评估的方法。利用自助法(Bootstrap)抽样得到样本平均无故障间隔时间(Mean Time Between Failures,MTBF)的离散分布,采用威布尔(Weibull)分布作为拟合分布,推导出可靠性寿命验后分布。通过试验数据和机床使用单位收集的故障数据的验证,说明了小样本可靠性试验获得的评估结果比较准确,该方法对实际的小样本评估有一定的借鉴意义。     

极小子样下参数随机分布的电主轴可靠性分析

对某型号电主轴进行了极小子样下的可靠性分析,将虚拟增广法和Boot-strap法结合,对原始试验样本虚拟扩展,建立了参数服从随机分布的退化模型和电主轴可靠度函数,并利用Bayes验前分布,对该随机系数下电主轴可靠度函数进行修正,得到修正后的可靠度函数。将修正后随机系数下电主轴可靠度函数曲线与伪寿命下得到的可靠度函数曲线进行对比。结果表明,随机系数法得到的可靠度函数具有更高的精度,同时也避免了将模型参数看作固定值即采用伪寿命法进行可靠性评估时产生的误差。进一步说明根据极小子样试验数据可以通过该方法得到同类产品的退化特征,具有一定的适用性。     

基于Bootstrap与SVM集成的可靠性评估方法

针对传统的可靠性评估方法应用于数控装备时遇到的非线性与准确度低等问题,提出一种适用于小子样情况的数控装备可靠性评估新方法.综合采用Bootstrap和支持向量机等方法建立了小子样条件下的可靠性评估模型,给出了可靠性评估全过程的统一建模语言序列图,并进行了实例仿真分析.结果表明,该方法能够较好地解决小子样条件下可靠性评估遇到的非线性和评估准确度低等问题,并能够给出可靠性评估结果的可信性度量.     

考虑定时截尾数据的数控机床可靠性Bootstrap区间估计方法

针对采用参数Bootstrap方法进行数控机床可靠性区间估计时,在重抽样过程中因缺失定时截尾数据而产生较大估计误差的问题,提出一种能够充分利用数控机床定时截尾数据的可靠性Bootstrap区间估计方法。分析数控机床定时截尾试验中完整数据与定时截尾数据的时间关系,在重抽样时依据该时间关系重新生成Bootstrap重抽样样本,解决了采用参数Bootstrap方法重抽样时无法利用定时截尾数据,进而导致数控机床可靠性评估误差较大的问题。采用极大似然估计和Newton-Raphson方法得到了试验样本的点估计,采用纠偏加速系数对极大似然估计带来偏性误差进行纠偏,进而得到区间估计。结合具体实例,对抽样试验时间长度T及初步生成完整数据的个数k的设定原则进行了论述。试验结果表明:与其他区间估计方法相比,在同一置信水平下,考虑定时截尾数据的Bootstrap方法得到的可靠性区间长度短,可用于数控机床的可靠性评估。     

基于Bootstrap方法的小子样试验评估方法研究

Bootstrap方法是一种小子样试验评估方法。该方法在产生随机样本方面有不足之处,即产生的随机样本受到原始样本范围限制。因此本文在研究了用指数分布函数、Boltzm ann函数和三次多项式函数拟合修正样本经验分布函数的可行性之后,讨论用修正的样本经验分布函数替换传统Bootstrap方法中的经验分布函数,提出了基于Bootstrap方法的小子样试验评估方法。结论表明:采用Boltzm ann和三次多项式函数拟合修正样本经验分布函数后可使产生的随机样本不受原始样本范围限制,提高试验评估结果的精度,并附有算例说明所提出的方法。     

航空发动机主轴轴承可靠性评估方法

航空发动机主轴轴承生产批量小且成本高，在进行可靠性试验时只能做小子样，短时间的定时截尾试验。针对这种情况就提出一种简单实用的小子样无失效试验的评估方法，并对 样无失效试验的可靠性抽样方案进行探讨。     

基于Bootstrap方法的可靠性评估

针对机械系统可靠性试验数据分析中小子样疲劳性能数据难以满足经典统计方法容量要求的问题,将Bootstrap方法引入到小子样下母体百分位置信下限的计算。提出一种半参数Bootstrap方法用于计算正态分布变量的可靠度置信下限,并以某数控装备伺服驱动系统的可靠性分析实例验证该方法的可行性。     

二元Wiener过程下的小样本电主轴可靠性分析

针对高速电主轴产品的退化过程具有多个退化特征量,以及退化过程平稳、缓慢的特点,采用二元Wiener过程对其进行可靠性建模,并将二元Wiener过程的漂移参数看作随机变量来体现电主轴的个体差异性。利用极大似然法结合虚拟增广样本法和Bootstrap法来估计模型中的未知参数,以解决被试电主轴的小样本问题,得到电主轴产品寿命的可靠度函数。最后,通过对2根磨削电主轴产品的退化数据进行比较分析,验证了所提方法的合理性与精确性。     

小子样产品可靠性一次抽样方法研究

根据抽样理论和小子样产品的可靠性特点,对小子样产品可靠性一次抽样的子样确定方法进行了修正,提出了更加合理的小子样产品可靠性一次抽样的子样确定方法,从而完善了有关小子样产品的一次抽样方案。结果表明,本文给出的抽样方案,不仅较好地反映批产品的质量水平,而且充分考虑了生产方和使用方的风险,具有一定的工程价值。     

小子样下机构系统磨损仿真可靠性研究

针对断路器机构系统具有磨损试验小子样、失效阈值不固定、试验成本高的特点,通过模拟仿真试验法、小子样数据处理法、随机性理论,对某大容量发电机断路器传动机构的磨损可靠性进行研究。在考虑运动副非规则磨损对断路器传动机构系统性能退化的影响及制造误差的基础上,基于Archard磨损模型对运动副不同接触点的磨损量进行计算,利用ADAMS仿真软件获得了该传动机构危险关节运动副服从正态分布的初始间隙量下的磨损数据。采用小子样的虚拟增广法和Boot-strap法对获得的磨损数据进行扩展,根据该机构系统磨损退化量分布规律分别得到扩展前后的可靠度函数曲线,对比结果表明对该样本进行小子样的扩展是必要的。利用扩展数据分别得到固定失效阈值、随机失效阈值下的可靠度曲线,结果表明断路器传动机构磨损随机失效阈值下的可靠度较固定阈值更接近生产实际。研究表明复杂的磨损过程可通过仿真试验预测其可靠性,从而避免了传统的必须依赖试验的研究方法,具有一定的应用价值。     

基于加工中心的极小子样试验评估法

针对大型复杂昂贵的加工中心往往只能做试件样本量为1或2的极小样本试验的情形,充分利用工程试验经验信息,提出了将虚拟增广法和半经验评估法相结合的可靠性评估方法对加工中心进行了可靠性评估。该评估方法提高了加工中心在极小样本量下的试验寿命评估的精度,为加工中心的可靠性研究提供了更加合理有效的评估方法。     

虚拟增广S-N曲线样本的投射法

为解决小子样条件下结构疲劳可靠性的有效评估问题,利用正态分布和标准正态分布之间的相互转化关系,在对数疲劳寿命服从正态分布和同破坏率的前提下,建立了虚拟增广S-N曲线样本的投射法模型。通过实例验证,该投射模型估算的带可靠度的安全寿命与真实试验结果的平均误差一般在5%以内。在显著度小于等于0.05时,用F检验和t检验验证了投射样本和真实试验样本无显著性差异,表明可以用投射法得到的虚拟样本代替真实试验样本参与后期的疲劳统计分析。     

基于自助扩充法的数控机床可靠性建模研究

随着数控机床可靠性的提高,想获得大量的故障数据变得愈来愈困难。针对故障数据缺乏的问题,提出了改进的Bootstrap抽样方法。通过对7台某型号数控机床进行为期半年的故障监测得到故障数据,将数据分别用于改进的Bootstrap抽样方法和直接应用经典统计学法中,并对比分析计算结果。其结果表明改进的Bootstrap抽样方法的相对误差明显小于经典建模法的相对误差,证明了改进的Bootstrap抽样方法在可靠性建模中的可行性。     

结构随机振动疲劳寿命估算的样本法

提出了一种结构随机振动疲劳寿命估算的样本法,通过该样本法能够处理在频域内用谱密度描述的宽带随机振动载荷的情况。利用该样本法,首先将频域内的随机振动载荷信号通过抽样使其转换为时域信号;然后用有限元法计算结构危险点的应力谱,再采用变程法过滤掉小载荷而获得危险点的应力谱;最后用传统的疲劳寿命估算方法进行寿命估算,获得危险点疲劳寿命的均值和方差。算例结果表明,采用样本法获得的预测结果与试验值吻合得很好。     

P-S-N曲线的Bootstrap置信带

由小子样疲劳试验数据估计出的疲劳可靠性设计P-S-N曲线可能偏于危险,目前常采用C-P-S-N(置信度-可靠度-应力-寿命)曲线提高预测结果的可信性,文中基于Bootstrap方法提出一种新的估计C-P-S-N曲线的方法.给出所提方法的具体实现,所提方法借助Bootstrap再抽样技术,可以拟合任意置信度和任意可靠度下的C-P-S-N曲线,并获得更安全可信的估计结果,有效改善常规方法出现的危险问题.采用所提方法对材料LY12CZ铝合金板材疲劳试验数据进行分析讨论,结果表明所提方法是合理可行的.     

产品可靠性的Bootstrap回归统计分析方法

针对产品可靠性统计分析中,经常面临的小样本问题或误差项分布不明确的问题,将Bootstrap方法引入到产品可靠性的回归统计分析,提出了基于极大似然-最小二乘估计(ML-LSE)二步法的产品可靠性Bootstrap统计分析方法;同时通过对Bootstrap估计值进行纠偏处理,提高了小样本条件下或误差项分布不明确时产品可靠性的统计精度,并求得某型电连接器在正常应力水平下可靠性特征值的区间估计值。统计模拟的结果表明,经纠偏处理后的Bootstrap回归统计分析方法,所得产品可靠性特征值的估计精度能满足置信度的要求。     

双筒式液压减振器阻尼力退化建模与可靠性评估

针对双筒式液压减振器的性能退化和寿命评估问题,根据阻尼力的产生机理,分析内泄、阻尼阀片卡滞或力学性能退化、油液黏度退化三种典型故障模式下减振器的阻尼力变化机理,在此基础上建立其相应的复原力和压缩力计算模型,通过仿真对比不同退化情况下的示功图和速度特性图,得到了复原力和压缩力的退化规律。提出基于双动耐久试验台和性能试验台的减振器退化试验方案,经试验获得了减振器复原力和压缩力的退化数据;利用Linear模型和最小二乘法获得了退化模型参数的估计值,根据失效阀值确定了减振器的伪失效寿命数据;结合先验信息,采用虚拟增广样本及Bootstrap方法,对极小样本的伪失效寿命数据进行了样本增广,得到了该型减振器的寿命均值。     

基于序贯验后加权检验的鱼雷抽样检验分析

Bayes理论是分析研究具有小子样特点鱼雷可靠性的有效方法,文中基于序贯验后加权检验的思想,给出针对二项分布的抽样检验基本方法,并将其应用在鱼雷系统抽样检验试验中.该方法充分利用抽样试验之前所能获得的先验信息,可有效减小试验所需的样本容量.最后以鱼雷系统为例进行分析,仿真结果验证该方法在减小试验样本容量的有效性,为鱼雷可靠性抽样检验试验提供一种新的分析方法.