【摘 要】
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机械结构件疲劳寿命预估的基础是其材料的p-S-N曲线,而p-S-N曲线的拟合需要大量的试验数据,对人力物力的成本需求较高。为研究小样本数据拟合p-S-N曲线的方法,分别运用Bootst
【基金项目】
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国家自然科学基金(51674040),国家科技重大专项(2016ZX05038-001-LH002)资助
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机械结构件疲劳寿命预估的基础是其材料的p-S-N曲线,而p-S-N曲线的拟合需要大量的试验数据,对人力物力的成本需求较高。为研究小样本数据拟合p-S-N曲线的方法,分别运用Bootstrap法和样本信息聚集原理,得到了泵头体材料的p-S-N曲线。结果表明,Bootstrap法拟合的p-S-N曲线误差较均匀;样本信息聚集原理在基准应力为716 MPa比756 MPa时预测104~106次范围内的疲劳寿命误差更小,且应力级别相差较大时的疲劳寿命的预估比Bootstrap法更为精确;结合经济效益及试验误差,最佳
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