本文主要研究内容
作者张金豹,赵永强,刘明,孔令贤（2019）在《基于Ⅱ型广义logistic分布和粒子群优化的退化可靠性建模》一文中研究指出：广义概率分布能够更加准确地描述性能退化数据的特性,降低奇异点和概率分布选择错误时带来的影响,为此,文中引入Ⅱ型广义logistic分布(Ⅱ-GLD)进行退化可靠性评估.通过加入位置参数和尺度参数对时变退化量建模,根据各时刻分布的分位数和对应试验数据之间的均方误差建立目标函数,结合粒子群优化(PSO)算法实现对目标函数中多个参数的同时估计.运用所提方法对实例进行退化可靠性评估、验证和对比,结果表明:该模型计算得到的退化数据均值和标准差与实际值的相对误差在8%以内,不同失效阈值下的可靠性评估结果与试验数据吻合良好;对比分析表明,与正态分布和威布尔分布相比,Ⅱ-GLD能够有效挖掘退化数据的尾部特性,真实反映产品的初期退化.
Abstract
an yi gai lv fen bu neng gou geng jia zhun que de miao shu xing neng tui hua shu ju de te xing ,jiang di ji yi dian he gai lv fen bu shua ze cuo wu shi dai lai de ying xiang ,wei ci ,wen zhong yin ru Ⅱxing an yi logisticfen bu (Ⅱ-GLD)jin hang tui hua ke kao xing ping gu .tong guo jia ru wei zhi can shu he che du can shu dui shi bian tui hua liang jian mo ,gen ju ge shi ke fen bu de fen wei shu he dui ying shi yan shu ju zhi jian de jun fang wu cha jian li mu biao han shu ,jie ge li zi qun you hua (PSO)suan fa shi xian dui mu biao han shu zhong duo ge can shu de tong shi gu ji .yun yong suo di fang fa dui shi li jin hang tui hua ke kao xing ping gu 、yan zheng he dui bi ,jie guo biao ming :gai mo xing ji suan de dao de tui hua shu ju jun zhi he biao zhun cha yu shi ji zhi de xiang dui wu cha zai 8%yi nei ,bu tong shi xiao yu zhi xia de ke kao xing ping gu jie guo yu shi yan shu ju wen ge liang hao ;dui bi fen xi biao ming ,yu zheng tai fen bu he wei bu er fen bu xiang bi ,Ⅱ-GLDneng gou you xiao wa jue tui hua shu ju de wei bu te xing ,zhen shi fan ying chan pin de chu ji tui hua .
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自华南理工大学学报(自然科学版)的张金豹,赵永强,刘明,孔令贤，发表于刊物华南理工大学学报(自然科学版)2019年05期论文，是一篇关于可靠性论文,退化数据论文,型广义分布论文,分位数论文,粒子群优化论文,华南理工大学学报(自然科学版)2019年05期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自华南理工大学学报(自然科学版)2019年05期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
标签：可靠性论文; 退化数据论文; 型广义分布论文; 分位数论文; 粒子群优化论文; 华南理工大学学报(自然科学版)2019年05期论文;