Reliability Assessment Model and Simulation of Journal Bearing of Railway Freight Cars Based on Bayesian Method under Small Sample Sizes
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Generally, the box bearing of railway freight cars has no bearing sample failure data at the end of the time-terminated reliability test. However, it is expensive and has high service reliability requirements. Given a small sample size and zero-failure data, the traditional failure probability calculation formula based on a large sample size and the reliability modeling technique cannot easily assess the reliability of rolling bearings accurately. Considering the applicability of the bearing of railway freight cars, this study integrated the prior information of samples and the simulation test information according to Bayes statistical theory, deduced the mathematical model of cumulative failure probability under failure-free data, calculated the distribution parameters using the least square method, and established the reliability estimation model of rolling bearings on the basis of Weibull distribution. The failure-free simulation data of rolling bearings were produced according to the Monte Carlo simulation, and the reliability of the journal bearing of railway freight cars was simulated and assessed by three methods. Simulation results demonstrate that the proposed reliable Bayes multilayer estimation method could not only meet the design requirements of the ISO 281 rolling bearing standards on that basis of the failure-free data and small sample size of the time-terminated simulation, but also assess the reliability of the rolling bearing of railway freight cars.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle