數(shù)據(jù)擴(kuò)容是目前小樣本可靠性研究的重要內(nèi)容之一,Bootstrap法由于只需要實際觀測數(shù)據(jù)不需要先驗信息,在工程實際中被廣泛應(yīng)用。傳統(tǒng)Bootstrap法在擴(kuò)充樣本時,新生樣本取值區(qū)間只限于原始小樣本數(shù)據(jù)區(qū)間,這在樣本充滿隨機(jī)性的數(shù)控刀架可靠性評估中是影響最終結(jié)果精度的弊端。針對這一弊端,改進(jìn)傳統(tǒng)Bootstrap法,對定位樣本進(jìn)行雙向擴(kuò)容,并在計算新數(shù)據(jù)時新抽取一個有可能大于1的隨機(jī)數(shù)。為驗證改進(jìn)效果,以一份大樣本數(shù)控刀架失效數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),抽樣得到若干組小樣本數(shù)據(jù),運(yùn)用改進(jìn)前后方法分別對小樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行可靠性評估,結(jié)果表明改進(jìn)方法在適應(yīng)性與精確性上優(yōu)于傳統(tǒng)方法。因此,改進(jìn)Bootstrap法在可靠性評估中其數(shù)據(jù)擴(kuò)容的結(jié)果能夠與本體更為接近。 

【文章來源】：制造技術(shù)與機(jī)床. 2020,(11)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【文章目錄】：
1 可靠性數(shù)據(jù)擴(kuò)容
    1.1 傳統(tǒng)Bootstrap方法
    1.2 改進(jìn)的Bootstrap方法
2 Bootstrap法改進(jìn)前后的對比應(yīng)用
    2.1 基于大數(shù)據(jù)建立刀架系統(tǒng)可靠性模型
    2.2 基于傳統(tǒng)Bootstrap法的小樣本可靠性評估
    2.3 基于改進(jìn)Bootstrap法的小樣本可靠性評估
3 結(jié)語


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于小樣本性能數(shù)據(jù)的電氣設(shè)備可靠性評估與預(yù)測方法研究[J]. 周凱,丁堅勇,田世明,卜凡鵬,朱天曈.  電網(wǎng)技術(shù). 2018(06)
[2]車床刀架可靠性試驗關(guān)鍵技術(shù)研究[J]. 孔祥志,郭智春.  機(jī)械工程師. 2018(04)
[3]小樣本下基于競爭失效的軸承可靠性評估[J]. 秦犖晟,陳曉陽,沈雪瑾.  振動與沖擊. 2017(23)
[4]基于威布爾分布的電主軸加速壽命試驗時間設(shè)計[J]. 鄭玉彬,楊斌,王曉峰,申桂香,趙憲卓,秦猛猛.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2018(03)
[5]基于小樣本失效數(shù)據(jù)的機(jī)械可靠性評估[J]. 宋明順,魯偉,方興華.  工業(yè)工程. 2017(05)
[6]基于偽壽命分布的電主軸極小子樣可靠性研究[J]. 蔣喜,劉宏昭,劉麗蘭,訾佼佼.  振動與沖擊. 2013(19)
[7]平均秩次法在子系統(tǒng)可靠性建模中的應(yīng)用[J]. 申桂香,孟書,張英芝,戚小艷,欒蘭,宋琪.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2014(01)
[8]基于Bootstrap-Bayes的加工中心主軸可靠性建模[J]. 陳傳海,楊兆軍,陳菲,郝慶波,許彬彬,闞英男.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2014(01)
[9]采用重要度和模糊推理的數(shù)控刀架危害性分析[J]. 張英芝,鄭珊,申桂香,鄭銳,谷東偉,牛序磊.  吉林大學(xué)學(xué)報(工學(xué)版). 2012(05)
[10]加工中心時間動態(tài)可靠性建模[J]. 楊兆軍,李小兵,許彬彬,陳菲,朱曉翠,郝慶波.  機(jī)械工程學(xué)報. 2012(02)



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