周成香[1]2004年在《有效加速系数在双参数指数分布中的应用》文中认为加速寿命试验是在失效机理不变的条件下，提高试验的条件，加速产品的失效，以得到正常试验条件下产品的寿命信息。本文对失效机理不变的表征—有效加速系数进行了推导，并以双参数指数分布为例，进行了参数重整，对新参数的估计、分布、检验和区间估计进行了详尽推导，这为进一步检验双参数指数分布下有效加速系数提供了基础。 在第一章中，对失效机理不变的内涵进行了探讨，并对失效机理的数学表征—有效加速系数进行了定义，列举了常用失效分布(指数分布、Weibull分布、对数正态分布、Gamma分布和双参数指数分布)下有效加速系数的条件。 第一二章中以双参数指数分布为例，对有效加速系数进行了进一步的说明一对双参数指数分布进行重整，引进新的参数τ=μ/θ，并对新参数τ进行了估计、推导了估计的分布和矩。在加速系数有效的前提下，第三章对加速模型系数、正常应力水平下各参数及可靠性指标进行了估计，并通过一模拟样本对各估计进行了验证。 为了解决参数τ的检验和区间估计问题，第四章利用τ点估计分布的右偏性，用常用分布来近似精确分布，发现可用对数正态分布来近似；从而，解决了τ的检验和区间估计问题，最后一章对此进行了详细的推导，对第三章的例子进行了检验，并模拟了100000组样本来检验区间估计的优良性，发现该近似是实际可行的，检验方法和区间估计方法是可采用的。 对于多应力水平下的检验问题，有待进一步研究。
吴清[2]2007年在《一类加速寿命试验的统计分析》文中进行了进一步梳理本文主要利用逆矩估计法与极大似然估计法研究了对数正态分布和双参数指数分布下加速寿命试验的统计分析,丰富了加速寿命试验统计分析的结果.在对数正态分布下,研究了叁个方面内容,首先利用逆矩估计方法给出了定时截尾样本下步加试验中参数的点估计.其次取消了对数方差与加速应力无关的限制,对恒定应力加速寿命试验的混合数据,利用逆矩估计法与极大似然估计法分别给出了寿命分布中参数估计,并通过模拟例子对这两种方法进行了比较.最后在一般序进应力υ(t)=kt+υ_0下,考虑基于多组序加试验的寿命数据的统计分析,对寿命试验中常见的逆幂律模型给出了参数的逆矩估计和极大似然估计.在双参数指数分布下,对一般序进应力情况,在混合加速寿命试验模型下,利用逆矩估计与极大似然估计相结合的方法给出了平均寿命与保证寿命的点估计.
宋俊[3]2014年在《短时高过载永磁电机热可靠性研究》文中认为随着永磁电机在航空航天、汽车电子、精密机床、军事武器等领域获得了越来越广泛的应用，对永磁体同步电机不仅要求有很高的性能指标，同时也要求电机具有很高的可靠性。由于电机工作环境及负载的差异，短时高过载电机的可靠性与额定负载下长时工作制的电机有很大差别。后者的可靠性的研究上相对完善，但前者却没有较为成熟的分析方法。如果对短时高过载电机采用与长时工作制相同的可靠性分析方法就可能带来偏差，使得电机的可靠性指标不符合要求，所以本文开展了以下关于短时高过载电机可靠性的研究：首先，对于电机的可靠性问题进行分析，从电机可靠性模型、可靠性的分析方法和电机可靠性的评价等方面来分析短时高过载电机的可靠性。对于短时高过载永磁电机，过载条件下其工作环境和负载的差异使得电机的可靠性分析及评价与长时工作制电机有很大不同，需要根据电机的特点简化电机的串联模型并突出可靠性研究中的重点内容。其次，根据电机运行工况下各部分的相互影响规律，对绕组绝缘和永磁体两部分进行了分析并用实验的方法得到绕组绝缘、永磁体在短时高过载运行时的可靠性变化规律，用所得数据建立其寿命分布模型并进行检验。最后，分析电机一体化设计的方法及流程。在常规电机优化的基础上，将电机的可靠性指标作为电机优化指标之一，使得电机在性能和可靠性上能够达到最优化选择，将得到的实验结果及规律用于电机的设计过程，并通过样机实验探究提高电机可靠性的措施。通过优化电机结构降低损耗温升，提高了电机工作时的可靠度，改进电机设计的方法。
付志慧[4]2004年在《混合加速寿命试验模型以及双应力交叉步进应力加速寿命试验的统计分析》文中提出一．随着科学技术的发展，高可靠性的产品越来越多，截尾寿命试验已经不能适应这种需要，因此我们采用加速寿命试验。威布尔分布是可靠性中常用的分布，许多电子与机械的元件与设备的寿命分布都是威布尔分布。这样我们常通过恒加，步加，序加等寿命试验来估计威布尔分布中的一些参数。以往的文章([1]-[5])都是用单一的恒加，步加或是序加来估计未知参数的。但是，在恒加试验场合，为了估计未知参数至少需要进行两组不同应力水平的加速寿命试验，在序进应力加速寿命试验场合，至少也需要进行二组不同应力变化速度的加速寿命试验，这将增加试验时间和成本。同时有关加速寿命试验数据的统计分析基于一个很重要的假定：在高应力水平下产品的失效机理和正常应力水平下产品的失效机理相同，但在序进加速寿命试验场合，由于应力水平随着时间的增加而增大，为了获得更多的失效数据，应力水平很可能已经超越了合理的范围。 鉴于以上这些原因，本文第二章采用混合加速寿命试验的方法来估计两参数威布尔分布中的未知参数，给出了形状参数的逆矩估计，同时也给出了加速系数的置信区间估计，并且随机模拟样本验证了方法的有效性。 基本研究问题： 设应力水平V下产品的寿命服从两参数威布尔分布，则在混合应力加速寿命试验下产品寿命T的分布函数为：记T/t_0=X则X的分布函数为其中令λ=θ~m由上式得λ的极大似然估计又由(2．2．1)式知，是来自均值为λ的指数分布的次序统计量记则有又由引理2.2.1，若又、r“，长)，乞=1，2，…，n，则有(1)(子)2 ..…卜叁匕、。一: ’‘凡一1，凡一Sl独立同分布，其分布为均匀分布U(0，l)(2)伪一、5移艺协瓦、xZ(Zn一2).因此由引理2.2.1和定理2.2.2我们可以得出、义2(Zn一2)，省云=r十1In导~丫2(2(n一r、一2、. 口盛户‘、、，z O1J‘!z、.1几、我们可以得到下列两式石‘n食一。一1，‘舅lin食-几一1.(2 .2.3)(2 .2，4)。=c(m十l)利用上式对于参数c和u的单调性，我们可以解出参数m和l令u的逆矩估计:爪，云，从而得到参数C和m的逆矩估计:己，爪再由(2.2.2)式和(e+l)(d垮to)可以得到汪和反在已经得到m的逆矩估计爪的前提下，利用下列两式 几一1“艺 公=1 几一1、凡In一二一 姚。2尤号(Zn一2)，(2 .2.7)2艺In 葱=1香一、子一，‘2一2，，(2 .2.8)对于参数。的单调性，即可得到加速系数八产、V0二(音)的置信水平为1一a的置信区间为，汤认.一份几叭司最后举例验证方法的有效性. 例取。二d=1，k=1，m=2，t。二1，样本容量n二20，用计算机产生一组模拟样本如下: 0 .6774，0.7246，08025，08297，0.9152，0.9733，0.9779，1.0480，1.0594，1 .2006，1.2306，1.3891，1.4043，1.4066，1.4133，1.4384，1.4653，1.4729，1.7384，2.1451 利用定理3解得参数m和。的逆矩估计为仇=2.0199，己=0.8763.利用(2.2.5)，(2.2.6)式解得夕二1.5653，d==1.2125，利用(2.2.7)，(2.2.8)式可以求得参数e的置信系数为90%的置信区间为:(0.5721，1.2232). 二.众所周知，一个应力水平的提高总有一个限度，超过这个限度就会使产品的失效机理发生变化.为了使失效机理在整个试验过程中保持不变，应力水平不宜提得过高，这样试验时间的缩短就会受到限制.为了进一步把试验时间缩短到可以接受的水平，人们不得不寻找第二个加速应力(如电压)，并对它也施行加速技术，这样就产生了双应力加速寿命试验. 对于双应力加速寿命试验下的统计分析间题近年来有很大发展，!7]讨论了威布尔分布的估计间题，[s]讨论了威布尔分布情形的双应力恒定应力加速寿命试验的最佳线性不变估计间题，为了减少样品数和使产品失效更快一些，本文第叁章采用双应力交叉步加试验给出了对数正态分布情形的最佳线性不变估计，并且证明了其优于传统的最佳线性无偏估计.基本研究问题 设产品寿命T服从对数正态分布，在水平组合全体 D=I(1，1)，(2，1)，(2，2)，(3，2)，…，(l，，12)l下进行双应力交叉步加试验，在正常应力水平组合(0，0)和加速应力水平组合“，力下的产品的寿命都服从又魏教正态分布，其分布函数为。。亡、_厂一止匕一。x簇竺攀鞠2灿t ‘.J、Jl八，n、去，‘I从厅于.1 甘.气‘7r)‘口饭J‘’一1， Int一“、、二价仁一)， 口子弓 ，J其中拭·)为标准正态分布N(0，l)的分布函数，脚:，畴，勺(>0)为分别为应力水平又，下的对数均值，对数方差，对数标准差.产品的对数均值肠与所加应力水平(i，j)间有如下加速方程拼叮二A。+A;价，(51‘)+AZ如(凡，)，二0，1，2，…，11;J=0，1，2，…，12，其中A。，A，，A:是待估参数，价，(S:)，功2(凡)是应力水平S:，凡的已知函数.对产品寿命T作如下变换Y二inT，Z二Y一拼 口由各应力水平之间的试验的独立性及假设，可以得到如下线性模型{点思沸是
卢耀辉[5]2011年在《铁道客车转向架焊接构架疲劳可靠性研究》文中指出我国铁道客车转向架构架均采用钢焊接结构,这样可大大降低车辆结构的白重。但是,运行速度的提高、载荷的增大、频率范围的扩大,尤其是复杂的焊接接头形式使得转向架构架的承载状况变得十分恶劣。由于焊接接头存在的焊接缺欠,如几何不平顺、空洞、夹杂、残余应力及变形、热影响区母体材料性质的变化等,导致焊接接头是结构失效的主要区域。在以往的铁道车辆运行中,焊接构架陆续暴露出许多疲劳可靠性方面的问题,随着列车速度的不断提高,对其安全可靠性提出了更高的要求。本文将以铁道客车转向架焊接构架作为研究对象,对其疲劳可靠性开展较深入的研究,主要开展以下的研究工作：(1)从设计-制造一体化的角度,研究构架焊接缺欠的形成机理。采用数值模拟的方法对T型焊接接头的焊接变形进行了热-弹塑性法和固有应变法对比分析,并应用固有应变法对构架焊接变形进行了数值模拟。提出了消除焊接缺欠的工艺措施,以确保构架的疲劳强度可靠性。(2)基于多轴疲劳强度的基本理论,对转向架构架在有限元分析中的建模方法和标准载荷下的应力状态进行了分析,基于3种将多轴应力转化为单轴应力的方法(最大主应力法、Mises等效平均应力法和Sines平均主应力法),分别应用ERRI B 12/RP 17和JIS E4207推荐的焊接结构Goodman曲线对构架进行了疲劳强度对比分析。得出结论认为,叁种转化方法中,最大主应力方法适合于构架的多轴疲劳强度分析。(3)运用多刚-柔耦合系统动力学方法,首先在有限元分析软件中建立了转向架构架的柔性体模型,然后在多体动力学软件中建立完整的车辆系统动力学模型,考虑构架的柔性,其余主要部件如车体、轮对及轴箱等仍作为刚体处理。通过时域积分,计算出构架的振动响应。获得构架载荷谱的基础上,本文探讨了几种应力谱的分析方法,对瞬态动力学分析法和多项式耦合方法进行对比,通过随机抽取的载荷样本历程将载荷谱转换成应力谱,并将转换的应力谱与瞬态计算出来的应力时间历程作对比,分析了其误差。最后采用多项式耦合方法得到了构架疲劳寿命评估的应力历程样本。基于WAFO雨流技术和Miner损伤理论,以及ⅡW推荐的焊接接头的名义应力法S-N曲线和BS7910标准的裂纹扩展率曲线,对构架的疲劳寿命和裂纹扩展寿命进行了分析,其寿命满足设计要求。(4)基于结构动态设计的思想,应用模态分析的方法研究由于振动引起的疲劳强度问题是目前广泛采用的研究手段。采用模态迭加法,将构架模态对其疲劳强度的影响进行了分析,在此基础上可以改进构架的动态性能,提高构架的疲劳可靠性。(5)铁道车辆转向架构架的可靠性受诸多因素的影响,找到主要因素是保证设计高可靠性构架的前提。本文运用概率分析方法,建立了某转向架构架的参数化有限元模型,选取构架的材料属性、几何参数和载荷等作为随机变量,通过统计分析得到其分布参数；以构架母材和焊缝部位疲劳薄弱环节的最大主应力与其许用疲劳强度建立失效状态函数；基于蒙特卡罗数值模拟方法,计算了转向架构架的可靠性参数灵敏度,为构架的优化设计提供参考。(6)提出利用加速寿命试验方法解决高速列车关键部件的可靠性试验成本和时间问题,并用子系统的寿命预测整体系统的寿命,用构架试验验证。通过焊接接头的失效模型估计构架的疲劳寿命,对构架和几个焊接接头进行了疲劳试验,推断了构架疲劳试验的加速系数,计算了试验后的损伤值和寿命。
于宗乐[6]2011年在《基于强化试验的变加速模型与可靠性评估方法研究》文中研究指明本文对基于强化试验的变加速模型与可靠性评估方法进行了研究,以变加速模型的研究为核心内容,通过变加速模型将强化试验数据外推为正常应力环境下的失效数据,并将外推后的强化试验数据视为一组可靠性增长试验数据,通过可靠性增长试验评估方法对产品的可靠性进行评估,从而实现了基于强化试验数据的可靠性评估。在此基础上,进一步将基于强化试验的变加速模型与可靠性评估方法融入产品的可靠性增长管理过程中,通过科学的管理,对产品在强化试验中的可靠性增长过程进行跟踪和控制,从而实现产品可靠性有目的、有计划地高效增长。本文的研究着重在以下几个方面展开:(1)在对常用的加速模型和增长模型进行深入分析的基础上,将典型的Arrhenius加速模型与Duane增长模型相结合,对Arrhenius加速模型参数的变化过程进行了研究,建立了变加速模型,并通过变加速模型将可靠性强化试验数据外推为正常应力环境下的失效数据。在此基础上,针对可靠性强化试验数据外推过程中可能遇到的问题,提出了合理的解决方案,并通过仿真案例对变加速模型和数据外推方法的有效性进行验证。(2)将外推后的强化试验数据视为一组可靠性增长试验数据,通过可靠性增长试验评估方法对产品的可靠性进行评估。在对本文所研究的变加速模型适用范围进行分析的基础上,分别对基于经典增长模型和基于Bayes增长模型的可靠性增长评估方法进行了研究。对及时纠正Bayes可靠性增长评估方法进行了着重地分析,并将其应用于外推后的强化试验仿真数据的分析过程,得到了更加合理的可靠性评估结果。(3)在对基于强化试验可靠性增长管理的必要性进行分析的基础上,根据基于强化试验的变加速模型与可靠性评估方法,对基于强化试验的可靠性增长管理过程进行了研究。根据现代产品的研制特点,提出了初步增长目标的概念,将计划增长曲线中的相关参数增加到了六个。研究了绘制计划增长曲线的基本步骤,对必须根据外推后的强化数据绘制计划增长曲线的原因进行了论述。研究了以可靠性评估为目的的可靠性强化试验方案与单纯以激发产品缺陷为目的的可靠性强化试验方案间的差异。综上所述,本文的研究为基于强化试验的可靠性评估方法研究提供了新的思路,为实现产品可靠性有目的、有计划地高效增长提供了一条可行的途径。
葛甜[7]2012年在《刀库及机械手可靠性综合试验及评估方法研究》文中认为本文以“车铣复合加工中心用刀库及机械手可靠性设计及性能试验技术研究”重大专项课题为背景,针对加工中心用刀库及机械手进行了可靠性早期故障试验、可靠性增长试验和加速寿命试验,并给出了分析与评估方法,从而为国产刀库及机械手的改进与提高提供了检验手段与设计依据,缩短了产品开发周期,提高了国内自主研发能力,促进国产大型高档数控机床的发展。针对QY011圆盘式刀库及机械手搭建了可靠性试验系统,制定了可靠性工程试验方案,通过早期故障筛选试验进行故障激发、摸底、排查,能够有效地暴露刀库机械手的早期故障,并通过采取纠正措施和再设计制造,实现可靠性的逐步增长。另外介绍了刀库及机械手可靠性增长计划的制定方法,通过跟踪与控制可以使刀库及机械手按预期的增长计划进行可靠性增长。刀库及机械手的寿命分布服从威布尔分布,其可靠性测定试验选用小子样定时截尾加速寿命试验。本文以吉辅B5002-060VHOE链式刀库为试验对象,在不同的加速应力下进行试验,得到一批加速应力下的试验数据。基于虚拟样本增广理论对有限的数据进行增广,然后建立威布尔模型,得到在某一应力水平下的可靠性寿命指标。根据加速模型及试验数据的统计分析,反推出正常工作条件下刀库及机械手的寿命指标和可靠性水平。
胡斌[8]2007年在《基于反应论模型的环境因子确定方法研究》文中进行了进一步梳理环境数据综合方法是解决高价值系统可靠性评估中小子样问题的有效途径之一。环境数据综合的关键在于确定产品的环境因子，传统的环境因子确定方法，没有考虑环境应力与产品失效率之间的内在联系，不仅试验数据利用率低，而且估计效果不理想，无法进行环境因子的预测，从而限制了其工程应用。本文将反应论模型引入环境因子研究领域，提出基于反应论模型的环境因子确定方法，创新性地从模型分析的角度研究环境因子。基于反应论模型推导了指数型环境因子的一般表达式，讨论了模型参数的物理意义，提出基于反应论模型确定环境因子的两种思路。结合产品寿命特征与环境应力的关系模型和产品的多源试验信息，采用回归分析方法，推导出基于反应论模型的环境因子点估计和区间估计计算公式。在解决指数型截尾样本生成、点估计性能评价准则、区间估计性能评价准则、稳定性评价准则等关键问题的基础上，在定数截尾、定时截尾、单应力、复合应力等多种情形下，仿真分析传统方法和模型方法的环境因子估计性能的影响因素，并仿真对比传统方法和模型方法的环境因子估计性能和稳定性。仿真结果表明，模型方法的环境因子估计性能和稳定性优于传统方法。最后，给出模型方法在某高价值系统产品的环境因子确定中的应用实例。基于反应论模型的环境因子确定方法，不仅提高了环境因子的估计性能和稳定性，并且结合了高价值系统具有多源试验信息的特点，有助于从环境数据综合的角度解决高价值系统可靠性评估中普遍存在的小子样问题。
鲍志晖[9]2003年在《Weibull分布场合下双应力加速寿命试验的统计分析》文中认为本文在前人对Weibull分布下单应力加速寿命试验数据的统计分析基础上，对Weibull分布下双应力加速寿命试验数据的统计分析作了较为全面的探讨，给出了双应力恒加试验(包括定时截尾和定数截尾两种情况)及双应力步加试验(包括交叉步加试验和分组步加试验)下数据的统计分析方法。尤其对双应力恒加试验下的可靠性指标给出了一种新的区间估计方法，从文中可以看出提高了区间估计的精度(详见§1．2中六、)。另外，本文还对双应力情况下无失效数据的统计分析进行了一些讨论。
王晓佳[10]2012年在《基于数据分析的预测理论与方法研究》文中研究表明预测的目的是为决策系统提供制定决策所必须的未来信息。现代社会的动态技术领域中，在开发一种新技术或设计某种新产品时，不探索其发展动向，不进行预测或预断，很难设想会得到成功。所以，可以毫不夸张地说，没有预测或预断，就没有科学的决策，也就不可能有科学、技术、经济的高速发展。近几十年来，尽管传统预测理论与方法的扩展研究取得了较大的进展，但由于预测问题本身所处环境的复杂性与不确定性，其理论成果与实际应用的需要还有相当大的差距。本文从应用已有的预测方法进行实际的大规模数据趋势预测时遇到的具体问题入手，从多个方面对传统的预测理论与方法进行了进一步的扩展研究，具体的研究内容如下：（一）数值逼近理论对经典的GM（1,1）预测公式的改进经典的GM（1,1）预测公式是灰色预测理论中的一个重要研究成果，其研究的出发点是在“少数据”、“贫信息”条件下利用相关数据生成规律预测事物的未来发展趋势。然而，从一般意义上讲，对于任意一个时间序列，如果在不了解其变化规律的情况下，就采用这种拟合方法，必然会存在预测不准确或预测精度达不到标准等一系列问题。因此，非常有必要对GM（1,1）预测模型进行针对性的改进。本文在深刻理解GM（1,1）方法构成规律的基础上，将影响其预测精度的原因归纳为叁个指标：（1）初始条件的选取；（2）背景值的重构；（3）参数估计方法的改进。同时，本文指出，指标（2），即背景值的重构，具有十分重要的意义，因为根据GM（1,1）模型的迭代性质，指标（1）与指标（3）最终都能归结为对背景值的重构。因此，背景值z~((1))(k+1)构造方法将直接影响GM（1,1）模型的预测精度和适用性。基于上述分析，本文将构造高效、简便的预测背景值作为论文主体第一部分（第叁章）的重点研究内容并利用数值逼近理论中的相关方法进行实现。具体研究方案包括：利用分段线性Lagrange、Newton等插值方法改进背景值的构造；利用叁次样条函数改进背景值的构造；利用Gauss插值公式改进背景值的构造；利用Markov链原理对Gauss-Chebyshev正交化预测模型的预测结果进行二次修正。其中，第一类方案侧重关注背景值数值解法的收敛性与稳定性；第二类方案侧重关注背景值数值解的光滑性；第叁类方案侧重关注背景值数值解的代数精度；第四类方案侧重关注背景值在经过数值化重构后的二次修正。（二）对半参数回归预测模型进行了扩展性研究本文在论文主体的第二部分（第四章）中重点讨论了针对确定性数据及不确定性数据趋势预判的半参数统计模型。半参数统计模型作为参数统计理论的代表，既有参数分量又有非参数分量，它集中了主体部分（即参数分量）的信息，又不忽略干扰项（非参数分量）的作用。一方面解决了单纯参数模型与非参数模型难以解决的问题，增强了模型的适用性，另一方面克服了非参数方法信息损失过多的缺陷。用它描述实际问题更贴近事实，能充分利用数据提供的信息，具有较高的信息提取精度。基于上述分析，本文给出的具体解决方案是：将补偿最小二乘法引入传统的半参数回归模型，有效的解决了因未知参数个数多于方程个数导致最小值问题V TPV min的解不唯一的问题，同时引进了光滑因子，为估计曲线的平滑性提供了保证，提高了半参数模型用于预测问题求解的可靠性。其次，运用滑动平均估计ARMA方法估计半参数回归模型中的非参部分，将传统的理论估计公式直接推广到可实际使用的形式，给出了一条时间序列分析预测与统计预测结合使用的思路。最后，通过对参数主部的学生残差进行分布拟合检验，估计出分布拟合函数，并利用此拟合函数近似替代半参数回归模型的未知函数部分，构造出基于残差分布测度修正的半参数回归预测模型。该模型克服了残差干扰项的影响，能自动调节模型的边界效应，扩展了半参数回归模型的研究思路，提高了利用半参数回归模型进行预测的准确度，并在此基础上进一步考虑了大样本内部各样本点的区间集结性，给出时间粒度划分的重新定义，并利用微元法思想设置信息集结区间，构造基于区间可变权重的半参数回归预测模型，并给出了相应的求解算法。（叁）智能优化方法的引入对传统预测建模思路的推广本文在论文主体的第叁部分（第五章）中引入了两类智能优化方法：①应用自适应遗传算法确定ARMA（p,q）模型的自回归阶数p和滑动平均阶数q，并根据其建立改进型遗传算法的适应度函数，通过调整相关参数，逐代进化等操作，得到最优的ARMA模型。②构建了具有压缩因子K的粒子群算法，以此来改进灰色模型的背景值，进一步推广了传统灰色预测方法的研究思路，并在此基础上进一步将粒子群算法扩展到了带极值扰动且能自适应调整惯性权重的情形，并给出了相应的求解算法。上述扩展研究成果不仅丰富了预测理论的内容，也拓宽了传统预测模型的应用空间，对数据驱动的预测方法研究提出了新的思路，为决策者进行实际的基于预测信息的决策提供了更充分的科学依据。
参考文献：
[1]. 有效加速系数在双参数指数分布中的应用[D]. 周成香. 华东师范大学. 2004
[2]. 一类加速寿命试验的统计分析[D]. 吴清. 安徽师范大学. 2007
[3]. 短时高过载永磁电机热可靠性研究[D]. 宋俊. 哈尔滨工业大学. 2014
[4]. 混合加速寿命试验模型以及双应力交叉步进应力加速寿命试验的统计分析[D]. 付志慧. 吉林大学. 2004
[5]. 铁道客车转向架焊接构架疲劳可靠性研究[D]. 卢耀辉. 西南交通大学. 2011
[6]. 基于强化试验的变加速模型与可靠性评估方法研究[D]. 于宗乐. 国防科学技术大学. 2011
[7]. 刀库及机械手可靠性综合试验及评估方法研究[D]. 葛甜. 南京理工大学. 2012
[8]. 基于反应论模型的环境因子确定方法研究[D]. 胡斌. 中国工程物理研究院. 2007
[9]. Weibull分布场合下双应力加速寿命试验的统计分析[D]. 鲍志晖. 华东师范大学. 2003
[10]. 基于数据分析的预测理论与方法研究[D]. 王晓佳. 合肥工业大学. 2012
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