【摘 要】
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针对采用Bootstrap方法对极小子样进行可靠性评估时,在重抽样的过程中样本向均值集中导致评估结果不够准确的问题,提出一种改进的Bootstrap可靠性评估方法。采用虚拟增广样本
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51875073),辽宁省教育厅科学研究资助项目(JDL2019005),2019年大连市科技创新基金计划资助项目(2019J11CY017)
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针对采用Bootstrap方法对极小子样进行可靠性评估时,在重抽样的过程中样本向均值集中导致评估结果不够准确的问题,提出一种改进的Bootstrap可靠性评估方法。采用虚拟增广样本法对极小子样进行增广,增广至小样本。然后将增广后的小样本按照大小进行排序并分组,运用四分位差法和Bootstrap法对分组后的数据进行可靠性评估。最后,将该方法用于某列车齿轮箱箱体疲劳寿命的可靠性评估。评估结果表明:该方法可以较好地解决Bootstrap法无法对极小子样进行评估的问题,改善了Bootstrap法的抽样结果向均值集
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