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。     

大样本顺序统计量均值、方差和协方差计算与验证

顺序统计量在可靠性评估和寿命预测中有广泛的应用.目前,样本容量较小时的顺序统计量均值、方差和协方差的数值计算已得到很好的解决,但是,由于计算精度问题,样本容量较大时的顺序统计量均值、方差和协方差的数值计算尚未得到完全解决.对此,文中首先从理论上推导出特殊情况下极值分布顺序统计量均值和方差计算的解析表达式,以及正态分布顺序统计量均值、方差和协方差的简化计算公式,为数值计算结果提供验证依据.然后,通过大量数值计算与验证表明,目前微机的运算速度与精度已经可以实现大样本顺序统计量均值、方差和协方差的高精度计算.文中还给出部分顺序统计量数字特征的积分计算与验证结果.     

仿真结果检验和因子分析的两步仿真法

建立多状态两步仿真检验法,可以对均值仿真结果进步检验,确定仿真结果与试验结果之间的误差是由于随机因素引起的偶然误差,还是由于仿真不正确引起的系统误差,进而判断仿真结果正确与否.同时提出多因子两步仿真分析法,能够对仿真结果的各个影响因素(因子)逐一进行分析,并确定哪些因素已被正确仿真,哪些因素尚未被正确模拟,从而指导仿真软件的编制和仿真结果的修正.文中方法适用于正态分析、非正态分布以及形式未知的情况,且事先不必对工程实际中遇到的随机变量分布作任何假设,具有精度高的特点.     

月球基地车辆自校准导航定位方法

提出一种月球基地车辆自校准导航方法,包括基于到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)的车辆自校准导航方法以及基于接收信号强度指示(RSSI)的车辆自校准导航方法,能够实现月球基地车辆高精度导航.文中首先给出了惯性导航自校准方程,包括位置坐标、速度、加速度、角速度、角度等的自校准状态方程和自校准量测方程,能够有效地对陀...     

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。     

时间序列均值和方差函数的确定方法

发现并提出一个重要定理：时间序列的方差与该序列的差分绝对值序列的趋势项具有相同的函数形式。在此基础上,建立一种确定该差分绝对值序列趋势项的方法,该方法首先采用样本周期图和多点平均对趋势项中的周期项和非周期项进行分离,分别求得其函数表达式,然后再综合得到整个趋势项函数,进而求得原时间序列的方差函数形式,其中待定参数可根据相关系数平稳序列理论求得。该方法也可用于确定时间序列的均值函数(趋势项)。     

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。     

压力容器寿命控制方法

对于各类压力容器,尽管它们的预测寿命可能完全不同,但都是按有关规程统一规定的检修周期进行检修的。在这种检修周期事先指定的情况下,寿命预测方法已无法保证结构安全,这也是压力容器发生事故的主要原因之一。为此,提出一种压力容器寿命控制方法,建立含多种损伤的寿命控制方程和常用的单损伤寿命控制公式,并对疲劳、应力腐蚀和蠕变等具体情况下的压力容器寿命控制进行讨论。寿命预测是从缺陷的初始尺寸积分到临界尺寸来估算寿命的,而寿命控制正好与之相反,是事先指定寿命,然后反求初始缺陷尺寸,并通过无损检测可靠性方法检出结构中大于该尺寸的缺陷,对检出的缺陷进行维修或更换相应的零部件,从而保证整个结构在指定寿命期内的安全。     

广义时变ARMA模型参数函数的确定方法

提出一种确定广义时变ARMA模型参数函数的方法?该方法首先求得时间序列的均值函数和方差函数,并将广义时变ARMA模型转化为时变ARMA模型,然后通过样本周期图和多点平均方法得到时变参数的函数形式,再分别采用最小二乘法和极大似然法确定其中的待定参数。从而将一个复杂的时变问题转变为相对简单的时不变问题进行处理。     

相关系数平稳序列数据融合方法

相关系数平稳序列是从非平稳序列中分离出来的一类工程实际中常见且便于研究的随机序列,传统的平稳序列只是它的一个特例。文中建立了多传感器对同一相关系数平稳序列进行测量时的数据融合方法,其中包括相关系数平稳序列的集中式融合和分布式融合两种方法。大量模拟实验表明,通过多传感器的数据融合,相关系数平稳序列的滤波精度比任何单一传感器的滤波精度都有较大提高。