基于统计学习理论的复杂机械产品可靠性评估方法
由于复杂机械产品的系统级可靠性试验数据极少,且难以确定其组成单元的准确寿命分布,传统的基于渐进理论的可靠性评估方法已经难以应用.而统计学习理论作为一种新的有限样本统计推断方法开始受到越来越广泛的重视.本文利用统计学习理论设计了一种新的可靠性评估方法.它通过构造支持矢量机,并结合近似推理,求解线性算子方程,直接估计出产品的概率密度,进而求解出产品的可靠性指标.该方法可以显著地提高有限样本情况下可靠性评估的精度和泛化能力.最后,以某种重型特种车辆中的车桥为例,来验证该方法的有效性.
机械产品 可靠性评估 统计学习理论 支持矢量机
吴军 邵新宇 张国军 邓超
华中科技大学,机械科学与工程学院,湖北,武汉,430074
国内会议
江苏扬州
中文
129-132
2006-08-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）