利用Beta分布进行数据处理

在测量数据处理中,如何确定误差分布是一个情况下是数据是服从非正态分布的,不适宜用正态分布的公式计算.为此,采用Beta分布来确定分布类型,既省却了判断分布形式的困难,又可用Beta分布的参数直接求解数据处理结果.通过利用最小二乘法拟合Beta分布的参数,并计算数据处理结果.利用该方法处理激光数字干涉仪测平晶面形峰谷值的数据,可以发现该方法是可行的,而且是有效的.     

基于不完整数据分布参数的估计

基于不完整数据，提出一种分布参数的估计方法－用Taylor级数和Marquardt的最小二乘法给出分布参数的估计。最后作为例子，结合Weihull分布、正态分布的数据进行计算，通过实例的计算验证本文的方法是有效的。     

基于数据驱动方法的性能退化数据可靠性评估建模

采用退化量分布法对性能退化数据建立可靠性评估模型需要多个严格的假设前提,在实际应用中难以满足.为了克服退化量分布法的不足,提出一种数据驱动的退化数据可靠性评估模型.首先构建非参数自适应核密度估计得到各时刻产品退化量的概率密度函数,进而计算产品各时刻可靠度,最后通过三参数威布尔分布对各时刻可靠度进行拟合获得产品性能的可靠度曲线.基于实例数据,通过K-S检验证明了该模型相对参数方法具有稳定性和优良性,且不易冒进,便于工程实际应用.     

多种数据状态下三参数Weibull分布的极大似然估计

提出一种既适合完全数据,也适合各种截尾数据的三参数Weibull分布极大似然估计的计算方法.首先建立完全数据和截尾数据下统一形式的似然方程；利用二阶收敛Newton-Raphson迭代法求解给定位置参数时含尺度参数和形状参数的两参数Weibull分布的极大似然估计；然后采用稳定快速的Brent搜索法,求解出仅含位置参数的单变量似然函数最优解；最后结合实例说明该算法的稳定性和高效性.该方法具有计算精度高、速度快、适用数据范围广的优点.     

无失效数据下滚动轴承的可靠性估计

在滚动轴承无失效数据下,将Weibull分布转化为指数分布,以指数分布的失效率和Weibull分布形状参数为切入点,根据历史试验数据,拟合得到形状参数的概率分布,在形状参数先验分布分别为均匀分布与拟合出的概率分布时,利用无失效试验数据得出失效率和形状参数的Bayes估计,进而计算出Weibull分布的特征寿命估计,并通过实例验证了估计结果的准确性.     

基于威布尔分布的吊具设备可靠性分析

针对吊具设备历史故障数据的特点,确定其故障间隔时间分布符合威布尔分布模型,采用相关系数法估计威布尔分布的位置参数、形状参数和尺度参数,并利用MATLAB GUI开发了基于历史故障数据的威布尔分布参数估算工具,并对吊具设备实际故障数据进行了计算分析和应用.     

空调箱表冷器性能仿真模型研究

建立集中参数模型、分布参数模型、分排参数模型模拟翅片管换热器实际换热性能.设计合理的算法完成模型分析及仿真计算.通过试验数据比对,集中参数模型与分布参数模型误差略大,平均误差为19%和12%;分排参数模型更贴切实际物理模型,考虑各排对换热的影响,模型建立更合理,误差为4.6%.最后,分析了集中参数模型在使用仿真计算过程中,换热量偏大的原因,并给出了模型使用建议.     

任意分布参数的压杆稳定可靠性优化设计

在稳定可靠性设计理论和优化设计方法的基础上,讨论了任意分布参数的压杆稳定可靠性优化设计问题,提出了任意分布参数的压杆稳定可靠性优化设计的计算方法.在基本随机参数的前四阶矩已知的情况下,通过计算机程序可以实现任意分布参数的压杆稳定可靠性优化设计,迅速准确地得到压杆稳定可靠性优化设计信息.数值算例表明,所提出的方法是一种实用、有效的方法.     

微凸体分布计算方法对曲面接触预测的影响

为借助Greenwood-Williamson(GW)接触模型开展粗糙表面接触分析，基于微凸体识别的参数定义法和基于随机过程理论的谱矩法都被广泛用于微凸体分布参数计算。为厘清应用不同计算方法产生的接触求解差异，针对粗糙曲面接触，利用快速傅里叶变换重构获得不同统计分布下的粗糙表面随机样本，由三点定义法和谱矩法分别计算仿真样本的微凸体峰点分布参数，对样本开展GW接触分析，得到两种计算方法下接触预测结果，对结果进行了对比讨论，分析了样本表面统计分布参数、高通滤波常数、曲率半径和载荷的影响。最后，通过试验数据对谱矩法的计算偏差进行了检验，对微凸体分布参数计算给出了建议。     

高速加工中心可靠性统计技术应用

对高速加工中心的故障信息进行分析,由故障数据拟合出故障间隔时间的概率密度函数和经验分布函数,假设服从威布尔分布,然后运用最小二乘法和一元线性回归方法计算分布模型的参数.建立可靠性统计计算模型,进行线性相关性检验,得出高速加工中心的故障间隔时间服从威布尔分布,并确定故障间隔时间概率密度函数和分布函数,最后求出可靠性指标MTBF.