论文摘要
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,最佳应力级别数为5组,每组应力级别下进行5根试样。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王付远,周思柱,曾云,张思
关键词: 曲线,小样本,样本信息聚集原理
来源: 科学技术与工程 2019年35期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑,工程科技Ⅰ辑
专业: 石油天然气工业
单位: 长江大学机械结构强度与振动研究所
基金: 国家自然科学基金(51674040),国家科技重大专项(2016ZX05038-001-LH002)资助
分类号: TE934.2
页码: 101-106
总页数: 6
文件大小: 1226K
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标签:曲线论文; 小样本论文; 样本信息聚集原理论文;