一种基于经验分布函数的不等组距直方图的绘制方法

    公开(公告)号:CN103218837A

    公开(公告)日:2013-07-24

    申请号:CN201310140500.0

    申请日:2013-04-22

    Abstract: 本发明给出了一种基于经验分布函数的不等组距直方图的绘制方法;该方法针对等组距直方图不能充分反映样本的分布特征,以及可能出现与实际情况相悖等问题,利用经验分布函数是分布函数有效拟合的性质,提出了基于经验分布函数的不等组距直方图的绘制方法;该方法的具体步骤是:1.计算样本的顺序统计量;2.确定直方图的最大上界、最小下界及组数k;3.根据经验分布函数均分纵坐标为k组;4.求k组纵坐标对应的横坐标分界点,并确定k组横坐标组距;5.计算落入各组区间的样本频数及频率;6.绘制基于经验分布函数的不等组距直方图。通过图示法以及比较均方积分误差(MISE),均表明本发明的直方图有更精确的拟合效果。

    一种数模协同驱动下的轴承剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN114492507B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202111608363.X

    申请日:2021-12-24

    Abstract: 本发明提供一种数模协同驱动下的轴承剩余寿命预测方法,方法步骤如下:一、健康指标的建立与提取;二、轴承运行阶段的划分;三、针对轴承退化期利用线性维纳模型进行模型驱动的剩余寿命预测;四、利用BP神经网络进行数据驱动下的剩余寿命预测;五:基准融合法下的剩余寿命预测;本方法的运行阶段划分算法简单易行,且保证了对轴承实时状态判定的准确性;本方法对模型反映系统的精确性以及样本的数据量要求相对较低,并且通过数模协同显著提高了寿命预测的精度,从而对提升轴承的健康管理水平具有重要意义。

    一种智能光纤光栅法兰螺栓加载监测装置的加载监测方法

    公开(公告)号:CN107063648B

    公开(公告)日:2019-02-19

    申请号:CN201710141266.1

    申请日:2017-03-10

    Abstract: 一种智能光纤光栅法兰螺栓加载监测装置的加载监测方法,步骤如下:一:智能光纤光栅法兰螺栓加载监测装置构建;二:利用安置好的加载监测装置计算相关系数;三:计算载荷;四:使法兰螺栓结构进入预装配状态,此时螺栓上不施加载荷;五:执行第一轮次;六:第二轮次螺栓的目标载荷为七:根据装置显示的法兰螺栓加载最优路径,第三轮次采用反向顺序拧紧的加载顺序;八:通过步骤一构建的智能光纤光栅法兰螺栓加载监测装置监测法兰盘的应力分布,保证均匀性;通过以上步骤,达到了用最小轮数实现法兰盘螺栓加载均匀的要求,解决螺栓装配过程中无规定流程,操作不确定性大,无法保证螺栓加载均匀性的问题。

    一种考虑高温蠕变的螺栓预紧力退化过程实时检测装置

    公开(公告)号:CN105043741B

    公开(公告)日:2017-12-05

    申请号:CN201510490884.8

    申请日:2015-08-11

    Inventor: 戴伟 卢志远 赵宇

    Abstract: 一种考虑高温蠕变的螺栓预紧力退化过程实时检测装置,该检测装置包括预紧力采集系统(A)、螺栓夹紧连接装置系统(B)和加热系统(C),三者彼此相连。该检测装置搭建费用较低,并且体积较小,方便携带,便于模拟真实环境下的高温蠕变。本发明可以提供高温环境,准确模拟螺栓使用过程的蠕变过程,同时可以实时采集预紧力的数值,并反馈到计算机中。它在工程材料试验仪器及装备技术领域里具有较好的应用前景。

    一种基于比例分组再抽样的可靠度区间估计方法

    公开(公告)号:CN104750982B

    公开(公告)日:2017-10-31

    申请号:CN201510122640.4

    申请日:2015-03-19

    Inventor: 杨军 王浩 赵宇

    Abstract: 本发明给出了一种基于比例分组再抽样的可靠度区间估计方法,①首先将寿命试验数据按照完全数据和截尾数据进行分组,②再按照相应的比例进行重复抽样,③从而给出分布参数和可靠度的点估计,④采用自助方法(Bootstrap方法)重复再抽样,并计算对应的分布参数和可靠度的点估计,⑤对得到的可靠度点估计进行排序,得到可靠度的区间估计。该方法避免了重复再抽样时无失效数据的出现,保证了方法的正常运行,所需理论知识较少,计算简便,容易实现,方便工程技术人员使用,具有良好的应用价值。

    一种基于任务可靠度的自组织配作加工方法

    公开(公告)号:CN104090494B

    公开(公告)日:2016-12-07

    申请号:CN201410312351.6

    申请日:2014-07-02

    Inventor: 戴伟 匡芬 赵宇

    Abstract: 本发明提供了一种基于任务可靠度的自组织配作加工方法,它利用控制图原理建立配作加工过程的卡方控制区域,并给出对应配作过程的失效阈值判定标准。通过历史数据构建匹配特征值到失效阈值的距离与任务可靠度的关系模型,进而利用该模型评估任意配作加工过程在给定置信水平下的任务可靠度,同时可估计待匹配样本匹配成功的概率。最后,对比生产实际的任务可靠度要求,确定配作加工方案;它有五大步骤。本发明能精确评估样本和总体的可靠度,并给出一套指导配作加工过程的工具表格,并能根据实际配作加工数据不断更新修正模型,为改进配作加工过程提供了新的依据和方法。

    一种随机右截尾型寿命数据分布检验方法

    公开(公告)号:CN103413026B

    公开(公告)日:2016-06-22

    申请号:CN201310308827.4

    申请日:2013-07-22

    Abstract: 一种随机右截尾型寿命数据分布检验方法,步骤有:1.根据数据的特点并结合产品自身特征,选定寿命分布;2.整理数据,对寿命数据值进行排序;3.计算其中完全数据的平均秩次;4.利用该平均秩次对所有数据划分区间并把其端点处完全数据对应平均秩次的差值分别作为这组随机右截尾型寿命数据落在每个区间上的观察频数;5.求出寿命分布中参数的极大似然估计;6.估计出产品寿命落在每个区间上的期望频数;7.利用观察频数和期望频数计算皮尔逊χ2检验统计量值,给定显著性水平α,由χ2分布分位点求出临界值,比较检验统计量值和临界值的大小,判定这组随机右截尾型寿命数据是否服从初步选定的寿命分布。该方法为随机右截尾型寿命数据的分布检验提供了有效途径。

    一种指数分布的串联系统可靠度置信下限估计方法

    公开(公告)号:CN103218533B

    公开(公告)日:2015-11-04

    申请号:CN201310139717.X

    申请日:2013-04-22

    Inventor: 杨军 吴胜娜 赵宇

    Abstract: 本发明给出了一种指数分布的串联系统可靠度置信下限估计方法,它包括八个步骤。它首先基于信仰推断给出系统内每个单元失效率λi的信仰分布,再根据指数分布的特点,从失效率角度出发得到了系统的组成结构关系,最后通过蒙特卡罗法得到在给定置信水平下的系统失效率上限,进而得到工程上特别关注的系统可靠度置信下限。本发明提出一种求解单元寿命服从指数分布的串联系统可靠度置信下限的精确方法,计算简便,对于随机截尾数据给出了数据填充算法,扩展了使用范围。

    一种基于比例分组再抽样的可靠度区间估计方法

    公开(公告)号:CN104750982A

    公开(公告)日:2015-07-01

    申请号:CN201510122640.4

    申请日:2015-03-19

    Inventor: 杨军 王浩 赵宇

    Abstract: 本发明给出了一种基于比例分组再抽样的高比例截尾数据可靠度区间估计方法,①首先将寿命试验数据按照完全数据和截尾数据进行分组,②再按照相应的比例进行重复抽样,③从而给出分布参数和可靠度的点估计,④采用自助方法(Bootstrap方法)重复再抽样,并计算对应的分布参数和可靠度的点估计,⑤对得到的可靠度点估计进行排序,得到可靠度的区间估计。该方法避免了重复再抽样时无失效数据的出现,保证了方法的正常运行,所需理论知识较少,计算简便,容易实现,方便工程技术人员使用,具有良好的应用价值。

    一种融合广义对称结构信息的知识辅助空时自适应处理方法

    公开(公告)号:CN104215939A

    公开(公告)日:2014-12-17

    申请号:CN201410532770.0

    申请日:2014-10-10

    CPC classification number: G01S7/41 G01S7/414

    Abstract: 本发明提供一种融合广义对称结构信息的知识辅助空时自适应处理方法,该方法的步骤为:(1)利用酉变换矩阵进行线性变换,将原空时自适应处理问题转化成与之等价的形式,使其协方差矩阵由复广义对称矩阵变成相同维数的实对称矩阵;(2)利用样本数据获得变换后协防差矩阵的一个估计;(3)求先验协方差矩阵在最小欧氏距离准则下的最优实对称估计;(4)利用广义线性结合和凸结合方法结合训练样本和先验协防差矩阵求得真实协方差矩阵的最小均方误差估计;(5)根据两步设计得到部分均匀模型和随机非均匀模型假设下的检测器形式,实现对目标的检测。本发明有效降低了空时自适应处理中协方差矩阵估计时对训练样本的需求量,显著提升了检测器的性能且实现简单。

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