大修汽车可靠性分析中故障分布规律的研究

从分布函数拟合的基本原理入手,把回归分析方法和优化技术有机结合起来,提出了一种由观测数据拟合其分布函数的优化方法,并以威布尔分布为例,说明其具体过程,通过试验数据应用表明,该方法正确可行。     

基于改进竞争威布尔模型的联合收割机可靠性评估研究

针对联合收割机可靠性评估过程中对使用故障数据单一化处理和评估结果往往与实际情况不符的问题,提出了一种基于改进竞争威布尔模型的方法对联合收割机的可靠性进行评估。为了使联合收割机使用故障数据的故障机制处理方法更科学和准确,引入故障特征属性和故障信息序列等分析处理方法对其故障数据进行分类化处理。由于不同故障对联合收割机的可靠性影响程度具有差异性,本文将联合收割机使用故障数据进行等级化处理,赋予相应权重并加入到故障数据预处理的计算中。通过改进的竞争威布尔可靠性评估模型的数学方法与计算公式得出联合收割机使用故障数据的模糊聚类分析,结合自助抽样法(bootstrap)对改进竞争威布尔模型的参数进行估计,确定出模型参数的点估计和区间估计,以此得到联合收割机的可靠度函数和平均无故障时间。最后,通过改进竞争威布尔模型的联合收割机可靠性的算例结果与单威布尔模型下计算结果进行比较,分析表明:本文提出的针对联合收割机使用故障数据的处理方法和基于改进竞争威布尔模型的可靠性计算结果更符合联合收割机实际使用情况;同时,对比之前联合收割机可靠性计算方法,该法避免了难度大、单一化、工作量大的故障机制探测及分析工作,更具有实际性、准确性和操作性。     

乌鲁木齐地区风能资源及风力发电机特性

为了评估乌鲁木齐地区不同高度的风能资源及当地风力发电机特性,分析了两参数威布尔风速分布模型、风速随高度变化的模型、风能功率密度和容量因子等模型．利用乌鲁木齐地区10,20,30,40,50,60,70 m高度的风速数据,分析了该地区典型气象年不同高度的月平均风速、年平均风速、年平均风能功率密度、风速概率分布、基于极大似然法的威布尔形状参数与尺度参数、累计概率分布,同时选取了该地区使用的8种中小型风力发电机,分析了这些风力发电机的容量因子及能量输出．结果表明：乌鲁木齐地区10～70 m范围内的风能资源介于可利用区和较丰富区之间,该地区风力发电机的容量因子偏小,其变化范围为4.4％～19.8％,这主要是由于该地区平均风速不大所致,说明了乌鲁木齐地区不适合建大型的风力发电厂,但是适合建小型的风力发电厂,或以风力发电为辅助的混合发电系统,或者以风力驱动的机械系统．     

基于售后信息的汽车故障间隔里程分布模型研究

根据某车型6个月内在4S店的维修数据,应用最小二乘法首次对其故障间隔里程分布模型进行了参数估计,并采用χ2检验法进行了假设检验,证明该车型故障间隔里程服从威布尔分布,并对此进行了简要的分析,为该车型的可靠性改进设计提供了依据。     

双参数载荷谱编制与计算机程序

采用解析法讨论了雨流计数后损伤谱的编制步骤;导出了当量变程分布密度函数的积分表达式,并证明了积分的收敛性;导出了威布尔分布特征参数最优值估计的解析法;提出了通过解超越方程确定最大载荷的计算方法,并在TJAP模拟数据处理系统硬件的基础上,编写了编制等损伤谱的计算机程序。     

最优分割尺度支持下高分遥感影像水土资源信息分类

为提升水土资源信息分类精度,以无人机航拍获取的高分辨率影像为实验对象,提出了最优分割尺度和决策树支持下的对象级影像分类方法。首先,根据影像内部的同质性和异质性,建立了分割质量函数,通过该函数获取了最优分割尺度;然后,提出了基于光谱信息和面积信息的最优分割尺度评价模型对分割结果进行评价;最后,引入决策树规则机制,完成了水土资源信息分类,并与最大似然法分类结果进行对比。研究结果表明:所建立的分割质量函数能准确获取最优分割尺度,有效避免了人工分割带来的主观性,所提方法分类总体精度为86.78%,最大似然分类方法总体精度为77.59%,在分类精度上有较大提升。     

基于无人机数码影像的马铃薯覆盖度提取方法

为了利用数码影像快速提取马铃薯覆盖度,首先,利用植被覆盖度提取算法从地面数码影像中获取马铃薯覆盖度实测值;然后,通过植被指数提取法和最大似然监督分类法对无人机数码影像进行处理,分别获取各个研究小区的马铃薯覆盖度;提出利用颜色转换空间HSI(H-A法)从无人机数码影像中快速提取马铃薯覆盖度;最后,对HA法、最大似然监督分类法和植被指数提取法3种方法的计算结果进行精度比较。结果表明,H-A法估测的植被覆盖度的精度最高,均达到0. 91以上,拟合函数拟合度为0. 97;最大似然监督分类法次之,最低精度为0. 75,拟合度为0. 82;植被指数提取法最差,最低精度为0. 74,拟合度为0. 74。     

基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型及其应用

采用一元线性回归模型模拟贝叶斯分析的先验分布和似然函数,建立了基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型,在结合区域的水文特性对数据进行预处理的基础上,将其应用于老挝Namngum水库的月径流量预测中,结果表明,该方法较单一BP神经网络模型和小波-BP神经网络模型而言,有效的提高了月径流量的预测精度;同时相对于确定性水文预报方法而言,基于小波-BP神经网络的贝叶斯概率组合预测模型定量地、以分布函数形式描述水文预报的不确定度,能向用户提供更多、更全面的信息,为决策提供更有价值的技术支持。     

整车产品故障分布规律与可靠性评价指标分析

基于随机过程和可靠性理论,对整车产品可靠性试验数据的处理及评价指标进行了分析,阐述了利用随机过程模型解决复杂可修复系统寿命分析的方法和整车产品故障分布规律的模型识别.通过实例分析,得出某中型载货汽车首次故障里程和故障间隔里程都属于威布尔分布,给出了可靠性函数表达式和相关评价指标值.     

曲轴疲劳试验数据统计方法改进研究

以曲轴弯曲疲劳实验为研究对象,针对P-S-N曲线,提出了一种基于结合最小二乘法来对实验数据进行拟合确定给定QCI点的疲劳强度值,在此基础上对不同取值下的疲劳强度分布特性进行对比分析。研究结果表明,传统的极大似然法得到的实验值与理论值往往相差较大,偏保守,而此种方法推断得到的数据更接近试验值,能够更好的在工程中适用。     

随机变量多重Weibull统计模型及参数最优估计

利用Weibull分布函数兼容性好的特点,采用混合Weibull分布模型来描述复杂随机变量分布,并按照最小二乘法原则,对统计模型参数进行最优化估计,建立复杂随机变量分布的统计模型。对某汽车发动机工作转矩统计模型的建立示例表明,多重Weibull分布适合用来表达一些复杂随机变量的统计特性,参数估计的最优化模型适用,参数优化估计过程能可靠收敛。     

面向立木识别的有效K 均值聚类算法研究

针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。     

时变多车型下的生鲜农产品配送路径优化模型

针对农业供应链的运输环节中生鲜农产品配送模型存在的速度恒定、碳排放计算方法单一的问题，本研究结合路网时变特征和新的多车型碳排放计算方法，提出了考虑配送距离、多车型碳排放量、货物损耗和车辆固定成本等4个优化目标的生鲜农产品配送路径优化模型；并根据模型特点提出了一种改进的双策略种群协同蚁群算法（Double-Strategies Co-Evolutionary Ant Colony System，DC-ACS ）。利用改进蚁群算法对Solomon数据集的C105算例进行了求解，在4个优化目标上分别取得最优解为937.94 km、4961.48元、4081.78元和7500.87元，证明了本研究提出的模型的有效性。在模型有效的基础上，通过试验结果证明，改进蚁群算法比基本蚁群算法在4个优化目标上的配送总成本平均降低幅度超过14%，证明改进蚁群算法更具有优越性。使用改进蚁群算法对集中、随机和混合3种不同分布的大规模算例进行求解，3种分布上分别求得最优总成本为19,939.53、24,095.00和24,397.58元。综上所述，所提模型和算法可以为冷链物流企业的城市配送路径决策提供良好的参考依据，对完善智慧农业供应链的配送路径优化模型和优化方法提供了新的思路，为企业进一步扩大规模提供了参考。     

基于信息融合技术的不精确可靠性数据的利用

讨论了在可靠性分析中不精确可靠性数据的利用。用模糊算法对来自同一母体的不同样本的各种资源的数据进行了融合 ,将几个同类型不同概率分布转化成一个模糊化分布。首先 ,将可靠性中常用分布的分布参数模糊化 ,推导出模糊参数的概率分布 ;其次 ,将来自不同信息源的各个分布相同参数的不同值综合成一个模糊数参数 ,用模糊化概率分布公式计算失效概率 ;最后 ,用一算例说明了该方法的用法。     

国产190A型柴油机系统可靠性寿命试验研究

应用可维修系统随机故障过程模型理论，对国产190A型柴油机进行了可靠性寿命试验。提出并论证了柴油机系统可靠性寿命分布规律，建立了柴油机系统在早期故障期、偶然故障期、耗损故障期的寿命模型。提出了柴油机可维修系统在整个寿命期内其故障曲线为典型的溶盆曲线，同时给出了上述3个典型故障寿命阶段的可靠性指标。     

基于小波纹理和随机森林的猕猴桃果园遥感提取

为快速、准确地从高分影像中获取猕猴桃种植分布信息,提出了一种结合小波变换纹理分析和随机森林分类的QuickBird影像猕猴桃果园自动提取方法。首先,采用coif5小波对QuickBird全色影像进行多尺度小波分解,计算各子频带小波系数的能量特征作为纹理特征;然后,将小波纹理与光谱特征组合构建分类特征;最后,利用随机森林分类实现土地利用分类和猕猴桃果园空间分布提取。结果表明,小波纹理识别猕猴桃果园的效果明显优于光谱特征和其他2种纹理特征;光谱+小波纹理特征的分类精度最高,猕猴桃果园提取精度(Fk)和总体分类精度(OA)分别为95.30%和94.46%,比光谱+灰度共生矩阵纹理分类分别提高6.70%和2.88%,比光谱+分形纹理分类显著提高13.43%和6.98%;随机森林分类结果优于相同特征下的支持向量机、最大似然分类。本文提取的猕猴桃果园面积与目视解译结果的相对误差小于7%。此外,利用本文方法对同期QuickBird影像另一研究区的苹果园分布进行提取,结果表明,该方法对苹果园提取有较好的适用性。     

花生联合收获机秧蔓夹持输送系统载荷谱编制

花生联合收获机夹持输送系统存在经常堵塞问题,对其液压系统的工作载荷进行研究极为关键。为得到反映花生秧蔓夹持输送系统的典型作业载荷谱,根据多次田间试验结果,选取花生秧蔓夹持输送系统液压马达输出轴转速为310、360、410r/min时的工况,进行系统液压马达田间作业载荷测试试验。针对大量的测试数据,采用转折点提取方式将载荷数据压缩至原来的1/50左右;随后利用雨流计数将时域内的载荷转换为雨流域内的均值、幅值载荷;再根据极大似然参数估计法分别对均值、幅值载荷数据进行统计分析。基于拟合检验结果分析得到,当花生秧蔓夹持输送系统液压马达输出轴转速为410r/min时,系统压力载荷均值和幅值分别满足分布均值为7.28、标准差为0.81的正态分布以及阈值为0.32、尺度参数为0.30、形状参数为0.90的三参数威布尔分布要求,可作为系统载荷谱编制的典型田间作业工况。由于室内台架试验以及花生秧蔓夹持输送系统机械零部件测试及产品结构优化设计的需要,将系统液压马达的压力信号转换为扭矩信号。根据均值、幅值的独立性,建立典型作业工况载荷的联合概率密度函数,采用载荷外推法得到液压马达输出轴扭矩的二维载荷谱,同时,结合实际试验加载的需求,进行二维载荷谱的降维操作,根据变均值法得到一维扭矩程序谱。     

Modelling weekly rainfall data for crop planning in a sub-humid climate of India

In this study, two and three-parameter probability distributions have been compared to identify the most appropriate distribution to describe the weekly rainfall data in a sub-humid climate of India. The “best” distribution among different data sets has been identified using probability plot and Anderson–Darling (AD) test for goodness-of-fit, along with the appropriateness of estimated percentiles. One single probability distribution has not been found appropriate to represent all the data sets though Weibull distribution has been found promising for most of the data sets. Gamma probability distribution, which is generally employed for describing weekly rainfall data, was found to grossly approximate the underlying process. Likelihood ratio (LR) test revealed that three-parameter distributions did not significantly improve the fit over two-parameter distributions within the same family. The developed models for different data sets have been employed for computing minimum assured amount of rainfall at different probability levels. Minimum assured rainfall at 40% probability level was found to be in close agreement with the long-term average weekly rainfall data as depicted by L2 and Chebycheff norms. The effect of departure from minimum assured rainfall at 70% probability level on yield of rainfed maize in the region has also been studied using the available experimental data collected from three different field experiments. The effect of intervening drought was found to be most serious in reducing the crop yield by 37–58% as compared to other scenarios representing rainfall amount and its distribution under a sub-humid climate.