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    實(shí)際疲勞壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分散系數(shù)置信區(qū)間分析

    文章來源:正航儀器 瀏覽次數(shù): 發(fā)布時(shí)間:2014-10-11

    實(shí)際疲勞壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)的分散系數(shù)置信區(qū)間分析

    利用結(jié)合糾偏百分位思想的Bootstrap方法對(duì)疲勞分散系數(shù)進(jìn)行置信區(qū)間分析的可信性已經(jīng)在上節(jié)中得到了驗(yàn)證,下面對(duì)文獻(xiàn)[1]中選取的GC4、30CrMnSiNi2A鋼合金的5種狀態(tài)共140個(gè)試件的疲勞壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)和LY12、LC4、LC9鋁合金的10種狀態(tài)共295個(gè)試件的疲勞壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間分析。為了研究使用載荷譜中的高中低載荷對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差及疲勞分散系數(shù)的影響,文獻(xiàn)[1]在數(shù)據(jù)處理時(shí),每組標(biāo)準(zhǔn)差數(shù)據(jù)除的試驗(yàn)數(shù)據(jù)單獨(dú)統(tǒng)計(jì)外,其他二者間的試驗(yàn)數(shù)據(jù)按各數(shù)據(jù)取平均值。由于置信區(qū)間不能像點(diǎn)估計(jì)那樣取平均值,因此9495中列出了不同應(yīng)力水平下的標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間的詳細(xì)結(jié)果。

    94  140個(gè)鋼合金試件的標(biāo)準(zhǔn)差和疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間計(jì)算表

    材料

    試件

    個(gè)數(shù)

    原始樣本

    Si估計(jì)值

    原始樣本

    Lf估計(jì)值

    S糾偏Boot

    置信區(qū)間

    Lf糾偏Boot

    置信區(qū)間

    GC-4

    ~0.60

    6

    0.0941

     

    2.1

    [0.0390, 0.1278]

     

    [1.4, 2.8]

    Kt=1

    ~0.45

    9

    0.2504

    7.2

    12.5

    [0.1455, 0.3417]

    [3.2, 15.0]

     

    11

    0.3691

    18.0

    [0.2591, 0.4576]

    [7.6, 35.9]

    R=-1

    ~0.30

    10

    0.3673

     

    18.0

    [0.3233, 0.4200]

     

    [12.7, 27.2]

    30CrMnSiNi2A

    ~0.60

    4

    0.1148

     

    2.6

    [0.0313, 0.1482]

     

    [1.3, 3.5]

    Kt=2.9

    ~0.45

    4

    0.1069

    2.5

    2.3

    [0.0448, 0.1348]

    [1.5, 3.1]

     

    5

    0.0920

    2.1

    [0.0789, 0.1029]

    [1.9, 2.3]

    R=0.1

    ~0.30

    6

    0.1485

     

    3.3

    [0.0971, 0.1946]

     

    [2.2, 4.9]

    *2

    ~0.60

    3

    0.0224

     

    1.2

    [0.0229, 0.0256]

     

    [1.2, 1.2]

    Kt=2.9

    ~0.45

    3

    0.0460

    1.5

    3.2

    [0.0385, 0.0508]

    [1.4, 1.6]

     

    6

    0.2028

    5.2

    [0.1365, 0.3001]

    [3.0, 11.5]

    6

    0.1358

    3.0

    [0.1153, 0.1729]

    [2.6, 4.1]

    R=0.5

    ~0.30

    4

    0.1332

     

    3.1

    [0.0083, 0.1564]

     

    [1.1, 3.7]

    *2

    ~0.60

    3

    0.0643

     

    1.7

    [0.0630, 0.0655]

     

    [1.7, 1.8]

    Kt=4.1

    ~0.45

    4

    0.1172

    2.7

    2.4

    [0.0261, 0.1482]

    [1.2, 3.5]

     

    3

    0.0838

    2.1

    [0.0575, 0.0962]

    [1.6, 2.3]

    4

    0.1065

    2.4

    [0.0417, 0.1372]

    [1.4, 3.2]

    R=0.5

    ~0.30

    4

    0.1981

     

    5.3

    [0.1096, 0.2607]

     

    [2.5, 9.0]

    *2

    ~0.60

    6

    0.0487

     

    1.5

    [0.0140, 0.0665]

     

    [1.1, 1.7]

    Kt=3

    ~0.45

    11

    0.1113

    2.4

    2.2

    [0.0353, 0.1448]

    [1.3, 3.1]

     

    10

    0.1041

    2.3

    [0.0743, 0.1407]

    [1.8, 3.0]

     

    6

    0.0766

    1.9

    [0.0491, 0.0993]

    [1.5, 2.2]

     

    R=0.445

    ~0.30

    12

    0.1359

     

    2.9

    [0.0942, 0.1972]

     

    [2.1, 4.6]

    平均

    ~0.60

     

     

     

    1.8

     

     

     

    ~0.45

     

     

     

    4.5

     

     

     

    ~0.30

     

     

     

    6.5

     

     

     

     

    140

    23.3

     

     

     

     

     

     

    95  295個(gè)鋁合金試件的標(biāo)準(zhǔn)差和疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間計(jì)算表

    材料

    試件

    個(gè)數(shù)

    原始樣本

    Si估計(jì)值

    原始樣本

    Lf估計(jì)值

    Si糾偏Boot

    置信區(qū)間

    Lf糾偏Boot

    置信區(qū)間

    LY12CZ

    ~0.60

    11

    0.1362

     

    2.9

    [0.1030, 0.1788]

     

    [2.2, 4.1]

    Kt=1

    ~0.45

    10

    0.1475

    3.2

    2.9

    [0.0836, 0.2098]

    [1.9, 5.2]

     

    12

    0.1157

    2.5

    [0.0769, 0.1635]

    [1.8, 3.6]

    R=0.02

    ~0.30

    11

    0.2089

     

    5.1

    [0.1567, 0.2801]

     

    [3.4, 8.9]

    LY12B

    ~0.60

    3

    0.0329

     

    1.3

    [0.0233, 0.0376]

     

    [1.2, 1.4]

    Kt=3

    ~0.45

    4

    0.1418

     

    3.4

    [0.0204, 0.1733]

     

    [1.2, 4.3]

    R=0.1

    ~0.30

    7

    0.1893

     

    4.6

    [0.1365, 0.2540]

     

    [3.0, 7.7]

    LY12B

    ~0.60

    3

    0.0320

     

    1.3

    [0.0114, 0.0359]

     

    [1.1, 1.4]

    Kt=1

    ~0.45

    5

    0.0523

    1.5

    1.9

    [0.0444, 0.0632]

    [1.4, 1.7]

     

    3

    0.0956

    2.3

    [0.0252, 0.1057]

    [1.2, 2.5]

    R=0.5

    ~0.30

    3

    0.2391

     

    7.9

    [0.2060, 0.2622]

     

    [5.9, 9.6]

    LY12B

    ~0.60

    7

    0.0717

     

    1.8

    [0.0617, 0.0863]

     

    [1.6, 2.0]

    Kt=5

    ~0.45

    7

    0.0942

     

    2.1

    [0.0745, 0.1222]

     

    [1.8, 2.7]

    R=0.5

    ~0.30

    8

    0.2003

     

    4.9

    [0.1530, 0.2728]

     

    [3.4, 8.8]

    LY12B

    ~0.60

    8

    0.0659

     

    1.7

    [0.0485, 0.0812]

     

    [1.5, 1.9]

    Kt=3

    ~0.45

    10

    0.0810

     

    1.9

    [0.0555, 0.1063]

     

    [1.5, 2.3]

    R=0.1人工

    ~0.30

    14

    0.3447

     

    14.3

    [0.2753, 0.4381]

     

    [8.4, 29.5]

    LY12CZ

    ~0.60

    10

    0.0579

     

    1.6

    [0.0456, 0.0737]

     

    [1.4, 1.8]

    Kt=1

    ~0.45

    10

    0.1259

    2.7

    2.8

    [0.0888, 0.1645]

    [2.0, 3.6]

     

    10

    0.1373

    2.9

    [0.1169, 0.1644]

    [2.5, 3.6]

    ~0.30

    10

    0.2406

     

    6.6

    [0.1954, 0.2954]

     

    [4.7, 10.2]

    LY12CZ

    ~0.60

    10

    0.0630

     

    1.6

    [0.0465, 0.0815]

     

    [1.4, 1.9]

    Kt=2.5

    ~0.45

    10

    0.1147

    2.5

    2.4

    [0.0862, 0.1469]

    [2.0, 3.2]

     

    10

    0.0916

    2.1

    [0.0561, 0.1218]

    [1.6, 2.6]

     

    10

    0.1241

    2.7

    [0.0817, 0.1717]

    [1.9, 3.9]

     

    ~0.30

    10

    0.1784

     

    4.1

    [0.0660, 0.2630]

     

    [1.7, 7.9]

    LC9

    ~0.60

    5

    0.0544

     

    1.6

    [0.0403, 0.0684]

     

    [1.4, 1.8]

    Kt=1

    ~0.45

    5

    0.0411

     

    1.4

    [0.0290, 0.0579]

     

    [1.3, 1.6]

    R=0.1

    ~0.30

    7

    0.1373

     

    3.0

    [0.0933, 0.1818]

     

    [2.1, 4.3]

    LC4

    ~0.60

    5

    0.0537

     

    1.6

    [0.0402, 0.0675]

     

    [1.4, 1.7]

    Kt=1

    ~0.45

    6

    0.0364

    1.3

    2.0

    [0.0212, 0.0521]

    [1.2, 1.5]

     

    6

    0.0520

    1.5

    [0.0312, 0.0698]

    [1.3, 1.8]

    5

    0.1524

    3.5

    [0.1015, 0.2323]

    [2.3, 6.8]

    4

    0.0836

    2.0

    [0.0797, 0.0952]

    [2.0, 2.2]

    4

    0.0844

    2.0

    [0.0409, 0.1035]

    [1.4, 2.4]

    4

    0.0587

    1.6

    [0.0275, 0.0716]

    [1.3, 1.8]

    ~0.30

    4

    0.1169

     

    2.7

    [0.0167, 0.1443]

     

    [1.2, 3.4]

    LC4

    ~0.60

    3

    0.0707

     

    1.8

    [0.0456, 0.0815]

     

    [1.5, 2.0]

    Kt=1

    ~0.45

    3

    0.0596

    1.7

    2.3

    [0.0596, 0.0596]

    [1.7, 1.7]

     

    4

    0.1091

    2.5

    [0.0270, 0.1329]

    [1.3, 3.1]

    3

    0.0708

    1.8

    [0.0620, 0.0771]

    [1.7, 1.9]

    5

    0.1457

    3.3

    [0.0611, 0.1998]

    [1.7, 5.2]

    ~0.30

    6

    0.1252

     

    2.8

    [0.0684, 0.1653]

     

    [1.7, 3.8]

    平均

    ~0.60

     

     

     

    1.7

     

     

     

    ~0.45

     

     

     

    2.3

     

     

     

    ~0.30

     

     

     

    5.6

     

     

     

     

    295

    43

     

     

     

     

     

     

    9495的結(jié)果可以看出,載荷高低對(duì)疲勞分散系數(shù)置信上下限有影響。采用文中所述的方法得到的疲勞分散系數(shù)的置信區(qū)間隨載荷高低的變化規(guī)律同文獻(xiàn)[1]相同,即在其它條件不變的情況下,疲勞分散系數(shù)隨應(yīng)力的提高而降低。這進(jìn)一步說明采用本文方法對(duì)疲勞分散系數(shù)進(jìn)行置信區(qū)間分析的思路是可行的,也是更可信的。而且通過該方法所得的分散系數(shù)的置信上限來估算飛機(jī)的安全疲勞壽命能夠得到更偏安全的結(jié)果,更適用于工程應(yīng)用。

     結(jié)論

    本章針對(duì)疲勞壽命小子樣統(tǒng)計(jì)分析問題,首先采用Bootstrap方法模擬母體標(biāo)準(zhǔn)差的抽樣分布,然后結(jié)合糾偏的百分位法估算母體標(biāo)準(zhǔn)差的置信區(qū)間,進(jìn)而對(duì)疲勞分散系數(shù)進(jìn)行置信區(qū)間分析。通過對(duì)140個(gè)鋼合金試件和295個(gè)鋁合金試件的疲勞試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間分析發(fā)現(xiàn),疲勞分散系數(shù)置信限隨應(yīng)力的提高而降低,由疲勞安全壽命分散系數(shù)置信上限可以得到更偏安全的飛機(jī)安全疲勞壽命。為疲勞壽命試驗(yàn)數(shù)據(jù)的工程應(yīng)用提供了依據(jù),同時(shí)也探索了一種試驗(yàn)數(shù)據(jù)分析的參考方法。

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