一、小样本不重复抽样时总体频率的一个区间估计（论文文献综述）
孙博[1]（2021）在《基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估》文中指出数控机床作为装备制造业的“工业母机”,其可靠性水平已成为影响行业发展的重要技术指标之一,而保障关键功能部件的可靠性是保障数控机床可靠性水平的重要途径。数控机床关键功能部件的可靠性评估方法不仅用于可靠性水平的考核,还能为可靠性设计、可靠性增长及预防性维修提供重要依据。因此,研究数控机床关键功能部件可靠性评估方法以获取准确的评估结果具有重要的研究意义和工程价值。故障数据是可靠性评估的重要依据,然而随着数控机床关键功能部件可靠性水平的不断提升,可靠性试验周期不断延长,致使有限时间内获取的故障数据严重不足,而仅凭有限的故障数据所得出评估结果的精度较低。在数控机床关键功能部件的全寿命周期中,蕴藏着多源的可靠性信息,但其中存在着部分缺失、获取困难等弊病,若能充分利用这些不完善的信息可弥补故障数据的不足,并提升可靠性评估精度是亟待解决的难题。目前基于多源信息融合的可靠性评估研究通常是将相同维度的信息进行融合,信息源相对单一,易导致评估结果偏差较大,故在保证融合误差最小的前提下,需完善不同来源的信息进行融合的方法。综上,在“高档数控机床与基础制造装备”国家科技重大专项的资助下,提出了基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估方法:针对其故障模式多样的特点,以混合威布尔分布为可靠性模型,对区间删失的前期产品可靠性信息、混合不确定的可靠性仿真信息、专家的模糊判断信息、非线性的性能退化信息和右删失的小样本故障等信息进行深入挖掘并融合以评估数控机床关键功能部件可靠性,并以伺服刀架和主轴为例,验证该方法能有效提高可靠性评估的精度。论文主要研究内容如下:（1）针对数控机床关键功能部件前期故障数据存在记录不完整、无准确的故障时间等问题,提出一种考虑区间删失数据的可靠性评估方法。在建立含有区间删失数据的似然函数基础上,采用期望最大化（Expectation Maximization,EM）算法和Delta方法分别进行点估计和区间估计,并通过蒙特卡洛仿真对所提出的方法进行了验证;且将该方法应用在伺服刀架和主轴的可靠性评估中,得到了前期产品的可靠性评估结果。（2）为获得作为数控机床关键功能部件可靠性评估信息源的可靠性仿真信息,提出基于混合不确定性的可靠性仿真方法。从数控机床关键功能部件的功能原理入手,采用“功能-运动-动作”方法建立了故障树;通过扩展的概率盒理论和变异系数对认知不确定性进行量化,并将数控机床关键功能部件作为一种多状态的可维修系统,利用双层蒙特卡洛的方法实现混合不确定性的可靠性仿真;最后应用该方法获取了伺服刀架的可靠性仿真结果,并采用Birnbaum重要度对各子系统的重要度进行评价。（3）为融合前期产品的可靠性信息、专家信息和可靠性仿真信息以得到产品可靠性评估的先验信息,搭建了基于串行结构的信息融合框架。采用“最优最劣”法和模糊理论建立专家系统,并以前期产品的可靠性评估结果作为基础,获取专家对现有产品的可靠性水平判断结果,进而通过贝叶斯融合方法与可靠性仿真信息融合,再利用改进的重要性重采样算法获取最终的多源信息融合结果。（4）为弥补混合威布尔分布在小样本情况下可靠性评估精度低的不足,提出一种考虑右删失数据的小样本可靠性评估方法。由非线性的退化过程预测出故障前的时间,并与小样本的故障数据进行融合;将多源信息融合结果作为先验信息,通过条件概率密度函数进行数据分类,再依据基于马尔科夫链蒙特卡洛方法对各子分布的参数进行求解;最后采用仿真和实例分析评价所提方法的精度。依据本文提出基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估的方法,获取伺服刀架和主轴可靠性评估结果,且验证了可有效提升评估结果的精度,从而为后续开展可靠性设计、可靠性增长及预防性维修等提供重要的技术手段。
杨世全,黄晓家,蔡志伟,谢水波,吴懂礼,程超,赵耀[2]（2019）在《某城市阶梯水价随机抽样研究》文中研究指明针对《国家节水行动方案》中要求全面推进节水型城市的建设,以某市居民用水量为基础,进行随机抽样调查,在满足最小统计样本量的条件下,对统计数据进行正态转化,分析了90%、95%和99%覆盖率的居民用水量,得到不同梯度下居民用水量的真实值,并计算各个梯度用水量下调整前后的水价收益。不同覆盖率下的水价占人均可支配收入的比例证明,当前比例低于水价经济杠杆作用的底线,且该比例仍有提升空间。
李洪洲[3]（2016）在《考虑工况差异的数控机床可靠性建模及试验周期设计》文中指出数控机床是复杂的机电液一体化系统,是装备制造业和国防现代化的基础制造装备,长期以来,其可靠性一直备受关注。国产数控机床,特别是国产中高档数控机床在精度、功能方面与国外先进的数控机床相比差距不大,但在可靠性方面差距较大,致使国产数控机床市场占有率低,尤其高档数控机床几乎全部依赖进口,严重制约了我国装备制造业和国防现代化的发展,因此急需提高国产数控机床的可靠性水平。准确建立数控机床的可靠性模型是对其进行可靠性评价、可靠性设计,实现可靠性增长的重要基础。许多专家学者从故障信息处理、模型分布及其参数估计、试验类型、维修程度等角度研究了数控机床可靠性模型的建立方法,使数控机床可靠性评估的精度不断得以提高。目前数控机床可靠性建模方法主要是基于故障信息的建模,尚未考虑数控机床所处工况对其可靠性的影响。研究表明:同型号产品处于不同的工况条件下,产品表现出的可靠性水平有很大不同。众所周知,批量生产的通用数控机床的用户遍及各个行业与地区,同一规格型号的机床承担的加工任务各不相同,所处环境也相差较大。在可靠性评估时,若仅考虑故障信息,而忽略其工况和环境影响,会致使可靠性评估结果具有较大的差异。因此,在考虑数控机床工况条件下,如何准确建立其可靠性模型,以提高其可靠性评估精度是急需解决的问题。本文在国家科技重大专项课题支持下,以国产数控机床为研究对象,结合数控机床的工况差异特性,分析了数控机床用户现场可靠性试验时故障信息与工况信息的采集流程及方法;对不同工况条件下的数控机床进行了可靠性建模与评估;研究了数控机床可靠性区间估计方法;开展了数控机床定时截尾试验的试验周期设计,并分别给出了具体实例。本文主要研究如下:（1）首先对数控机床可靠性的国内外研究现状进行了分析,结合实际工程需求,提出了考虑工况差异的数控机床可靠性建模与试验周期设计方法。（2）针对现场可靠性试验的特点,分析了数控机床用户现场可靠性试验中工况信息的种类,制定了多种工况信息采集和记录方法。为使各故障信息和工况信息准确对应,设计了故障信息与工况信息记录的对应标识。数控机床用户现场可靠性试验是以不影响用户正常生产为前提的,因而无法安装测力装置,故采用可靠性现场试验获得的切削工艺参数,根据切削力经验公式获得切削力值;根据工艺规程或现场观察试验方法得到换刀次数等信息。最后采用数控机床用户现场定时截尾试验方法,对数控机床进行了未考虑工况差异的可靠性建模,并得到了机床的可靠性水平。（3）数控机床所处工况对机床可靠性会产生一定的影响,而现有数控机床可靠性建模方法尚未考虑工况的影响,使得可靠性评估结果与实际具有一定偏差。对描述工况与产品可靠性关系的常用可靠性模型进行了分析,采用比例故障率函数来描述数控机床可靠性与不同工况的相互关系,采用二步参数估计方法估计模型参数,用似然比检验方法剔除对机床可靠性无影响的工况协变量,在此基础上,提出了一种基于比例故障率函数的数控机床可靠性建模方法。实例分析表明该模型能够建立工况与数控机床可靠性的相互关系,并进一步结合实例分析了切削力、换刀次数、环境温度、切削液等工况协变量对数控机床可靠性的影响规律。（4）在对现有数控机床可靠性参数的区间估计方法进行分析的基础上,针对参数Bootstrap方法重抽样时无法利用数控机床定时截尾数据的问题,提出了一种能够充分利用定时截尾数据的数控机床可靠性Bootstrap区间估计方法。根据数控机床定时截尾试验中完整数据与定时截尾数据的时间关系,在重抽样时重新生成Bootstrap重抽样样本,采用极大似然估计和Newton-Raphson方法得到了数控机床试验样本的点估计,采用纠偏加速方法对极大似然估计的偏性误差进行纠偏,从而得到了数控机床可靠性参数的区间估计值。以数控机床可靠性的区间估计覆盖率为评价指标,采用仿真试验方法对各方法得到的区间估计优劣进行了对比验证。结合实例讨论了重抽样时初步生成完整数据的个数k值和试验时间长度T的设定原则。（5）针对数控机床现场可靠性试验周期无法确定而造成的试验周期过长引起试验成本上升或试验周期过短而造成的评估精度降低的问题,提出了一种基于Bootstrap重抽样的数控机床可靠性试验周期的设计方法。以数控机床平均故障间隔工作时间（Mean Time Between Failures,MTBF）的区间估计宽度变化率作为判定试验周期长度的依据,以被试机床历史故障信息为研究对象,采用Bootstrap重抽样方法抽样得到不同试验周期的可靠性区间估计的上下限值,采用Power函数对该区间估计的上下限值进行拟合,并进行拟合优度检验,对拟合函数求导建立了MTBF区间估计变化率模型,进而得到了可靠性评估试验的试验周期。结合实例讨论了机床台数p、形状参数m和置信水平1-?对可靠性试验周期的影响规律。论文的主要创新点:（1）提出了一种考虑工况差异的数控机床可靠性建模方法,克服了传统可靠性建模方法因尚未考虑工况条件而造成的数控机床可靠性评估结果产生偏差的问题,该模型描述了工况条件与数控机床可靠性水平之间的变化规律,为数控机床的可靠性改进设计提供了基础依据。（2）针对采用参数Bootstrap方法进行数控机床可靠性区间估计时,在重抽样过程中因缺失定时截尾数据而产生较大估计误差的问题,提出了一种能够充分利用数控机床定时截尾数据的可靠性Bootstrap区间估计方法,减少了传统Bootstrap方法区间估计的误差。针对本文考虑工况差异的数控机床可靠性评估方法中,因同时含有故障间隔工作时间和工况协变量两种变量,使得一般区间估计方法难以进行的问题,进一步提出了适用于该模型的Bootstrap区间估计方法。（3）以数控机床平均故障间隔工作时间的区间估计宽度变化率作为确定数控机床可靠性试验周期的判据,建立了基于重抽样的数控机床可靠性评估试验周期的设计方法,解决了可靠性试验周期难以确定的问题。
陈娇娜[4]（2016）在《大数据驱动下的高速公路交通运行状态评价与分析》文中研究表明随着交通负荷持续增长和交通需求日益旺盛,交通系统面临严峻的挑战。交通运行状态评价是把握交通系统行为、制定交通管理决策的基础。随着可靠性技术领域的拓展,交通运行可靠性已成为评价交通系统性能的重要部分,交通运行状态已延伸至道路运行水平和道路运行稳定性两个层面。交通运营管理部门和公众出行者需要直观简明的信息辅助决策。与此同时,“互联网+”和大数据时代的蓬勃发展推动了智慧交通进程,也为交通管理与决策范式革新带来了机遇和挑战。本文以陕西省交通运输科技项目“省域高速公路运行服务评价方法及应用研究”为依托,立足于交通运营管理和公众出行决策的实际需求,为进一步丰富交通运行状态的内涵,研究大数据驱动下的高速公路交通运行状态评价的理论方法与应用实践,是对现有成果的改善、补充以及有益探索。（1）数据质量分析和数据特征分析。数据预处理一方面是要提高数据的质量,另一方面是要让数据更好地适应特定的挖掘目标。数据质量控制是保障研究结论合理准确的关键步骤和基本前提。为保留重要价值信息,提出四分位法与统计原理相结合的非对称高速公路行程时间数据清洗原则。目前通常采用统计量对数据的集中趋势和离散程度进行测度。提出一种基于非参数检验的时间、空间和车型维度数据分布特性测度方法。车型维度检验结果表明,小客车和大客车的行程时间数据分布具有显着差异,需要按照交通调查标准进行车型维度细致区分。（2）高速公路行程时间可靠性估计方法。行程时间分布估计被认为是行程时间可靠性量化研究的重要开端。目前国内外文献中对于行程时间的分布函数尚未形成统一的研究结论,且传统参数估计方法依赖于事先对总体分布的假设。在概率分布簇不确定的前提下,提出了一种基于小波密度估计的高速公路行程时间分布模型的非参数建模方法,可以灵活应用于不同等级、不同交通状况的道路。定义拟合优度衡量指标,对两种非参数模型和五种参数模型进行比较和分析。结果表明,利用小波密度估计来近似行程时间分布函数效果最佳。实例验证了该方法的准确性和有效性,同时探讨了ETC对高速公路行程时间可靠性的影响。（3）高速公路行程时间短时区间预测方法。行程时间预测的可靠性逐渐成为公众出行和管理者决策的关注焦点。一些研究主要以组合模型和数据融合两种方式改进行程时间短时预测模型精度。大多数研究重点都集中在点预测,即只是下一时刻的预测值,并不包含置信水平和预测区间范围等辅助决策的信息。针对点预测的不足,提出一种基于Bootstrap的高速公路行程时间短时区间预测模型。对常用的K最近邻和小波神经网络两种预测模型进行改进并比较预测误差,将预测误差较小的K最近邻（K Nearest Neighbor,KNN）算法引入Bootstrap策略。定义区间预测性能指标,比较不同Bootstrap方法的KNN预测区间性能。结果表明,采用Percentile Bootstrap-KNN区间预测模型的区间预测性能最优,且较单一的KNN模型能够降低预测误差。（4）高速公路交通运行状态评价与分析。当前的交通运行状态或者服务水平标准是基于密度参数,该参数直接采集困难。针对交通运行状态界限模糊的特点,提出一种以行程时间的统计数据作为替代基于交通流密度的高速公路交通运行状态评价方法,以供道路使用者和运营管理者使用。以畅通可靠度、基本畅通可靠度和轻微拥堵可靠度作为评价指标,考虑参数权重和样本容量差异两个问题,对模糊C均值聚类在交通运行状态判别应用进行了改进。结果表明,提出方法在收敛速度和误判率两个方面均得到改进,能够有效描述高速公路交通运行状态。最后,概述陕西省高速公路网运行态势监测现状,并进行实例分析。设计基于历史数据的交通可靠性指标阈值标准的标定方法,构建了面向道路使用者出行场景下的决策流程。
王涛[5]（2016）在《有限总体0-1分布无放回抽样模型的参数估计和假设检验研究》文中研究说明本文主要研究了有限总体0-1分布无放回抽样模型的参数估计与假设检验问题。研究包括了总体的两个参数：总体数量,总体中具有某种性质的个体数量。推导给出了抽样模型的样本联合分布列,给出了参数、的极大似然估计,并比较了不同点估计的性质。基于超几何分布,重新证明了参数的精确置信区间,提出并证明了参数的精确置信区间,并对置信区间的置信水平与优良性做了讨论与证明,还比较了不同区间估计的性质。通过N-P引理结合样本联合分布列证明了总体参数与参数的最优势检验。最后通过一些实例来解释如何应用上述结论。
孟杰[6]（2016）在《人口普查登记质量评估研究》文中研究说明绝大多数国家或地区定期进行人口普查,以获取人口统计数据,掌握人口发展现状和变化规律。人口普查的质量对人口普查工作具有重要意义。人口普查质量评估是人口普查工作的重要内容。人口普查的组织与实施包含多个工作阶段,每个阶段都会不可避免地产生误差。其中,普查登记阶段的误差最难以控制,对普查质量的影响尤为重要。各国政府统计部门都把人口普查的登记质量作为其最主要的评估对象。人口登记漏报、人口登记多报和人口登记错报是影响人口普查登记质量的主要因素。与此相应地,人口普查登记质量评估分为覆盖误差评估和内容误差评估两部分。覆盖误差评估包括人口普查净误差估计、普查多报人口数和漏报人口数估计。内容误差评估侧重对人口统计特征等登记内容的一致性和差异性的检验。由于覆盖误差关系到全国真实人口总数的估计,因而是人口普查登记质量评估的重点。从世界各国人口普查登记质量评估实践来看,常用的登记质量评估方法主要包括事后计数调查、人口统计分析模型、逆记录检查、普查重复研究和行政记录比较这五种。其中,事后计数调查可以同时完成人口普查净误差估计、普查多报人口和漏报人口估计以及内容误差估计。以美国、瑞士、澳大利亚、新西兰、乌干达等为代表的大多数国家都使用事后计数调查评估人口普查的登记质量。中国国家统计局在人口普查后也使用事后计数调查评估普查登记质量,构建以捕获-再捕获模型为基础的双系统估计量估计全国真实人口总数,进而计算普查净误差。但中国国家统计局在构建双系统估计量时主要存在三方面的缺陷。一是没有使用事后分层方法来满足模型的同质性假设条件。二是没有考虑普查与事后计数调查之间客观存在的人口移动问题。三是没有使用刀切法计算估计量的方差估计。概括来看,相比以美国为代表的许多国家,中国的人口普查登记质量评估理论研究与实践工作历史较短,欠缺扎实的基础理论研究,没有形成科学可靠的人口普查登记质量评估方法体系。有必要特别提及的是,中国一部分人口学者的人口普查登记质量评估的研究成果也存在缺陷。例如,其评估对象并不是原始的普查登记数据,而是经过调整的普查登记数据。又如,其使用的评估方法完全背离了各国统计局所使用的人口普查登记质量评估的主流方法。再如,他们混淆了人口普查净误差、普查多报人口和漏报人口等最基本的概念,引起了理论研究的困惑以及实践中的指标滥用。针对国内人口普查登记质量评估研究中存在的诸多问题,本文的研究目标是,通过解读国际前沿的人口普查登记质量评估研究成果,如美国2000年和2010年的人口普查登记质量评估方案以及联合国事后计数调查指南等工作文件及学术文献,对人口普查登记质量评估研究的基础理论进行深入研究,构建以双系统估计量为核心的中国人口普查登记质量评估方法体系,为改进和完善中国2020年人口普查方案设计提供理论依据。本文的主要研究内容概括如下。（1）对人口普查净误差的统计学本质的研究和论证。净误差实质上是描述人口普查结果这个随机变量散布特征的一种统计特征数,所描述的是人口普查的精确度而不是它的准确度;（2）按人口普查中人口不同登记状态计数得到的各种指标,包括这些指标的概念、指标体系梳理、指标之间的平衡关系;（3）样本数据的采集及处理,包括编制住房单元地址目录、用所编制的住房单元地址目录与普查时编制的住房单元地址目录进行比对、对匹配住房单元中的人口进行个人调查和匹配性比对;（4）捕获-再捕获模型的统计学原理,包括模型的试验背景、估计量及其无偏性、模型的应用条件;（5）人口普查登记质量评估中的双系统估计量,包括双系统估计量与捕获-再捕获模型的对应关系、双系统估计量无偏的条件、满足无偏性的措施;（6）对人口总体进行登记概率同质性分层,包括分层变量的选择、抽样后分层条件下的双系统估计量;（7）人口在普查日过后发生移动条件下的双系统估计量;（8）人口普查登记质量评估工作中有限总体概率样本的抽取,以及用此种样本构造双系统估计量的估计量;（9）人口普查多报与漏报人口数估计、内容误差估计;（10）数值模拟,包括抽样权数计算、人口数目的双系统估计量、刀切法方差估计量,等等。
熊卫平[7]（2015）在《小样本下岩土参数估计特征分析及边坡可靠度计算研究》文中进行了进一步梳理可靠度理论以概率论与数理统计手段考虑工程中的不确定性因素并以可靠度定量描述安全度,应用于边坡稳定性分析已成趋势。在岩土参数的不确定性因素中,固有物理不确定性是客观存在的,总体参数具有真实的概率分布,而工程勘察的取样试验是以有限样本数量对总体参数进行估计推断,样本数目与置信水平取值影响着统计不确定性的大小。由于可靠度分析的精度极大程度上取决于对总体参数概率分布及数字特征的准确描述,以小样本下的勘察样本统计值作为固有真实值进行计算会导致稳定可靠度分析结果具有离散性。因此,在边坡可靠度分析中,参数区间估计特征与影响因素以及小样本条件下的可靠度计算修正方法亟待研究。论文对影响参数估计结果的样本数目与置信水平合理取值等因素开展研究,并在参数估计特征理论分析基础上,建立了小样本条件下基于Bayes条件概率原理的可靠度计算改进方法。此外,基于安全系数与可靠度的对应关系,初步探索了同时考虑参数变异性与相关性影响的路堤边坡稳定评价体系。论文主要研究工作及成果如下:（1）土工试验样本数量较少是岩土参数统计不确定性的重要来源,将边坡工程实际的勘察取样从数学上描述为对总体的一次随机抽样,采用数值抽样模拟实验手段进行大量重复,通过考察重复抽样破坏概率的离散性,根据不同样本数目条件下重复抽样破坏概率标准差的降低幅值及相对误差的变化特征,确定了合理的样本数目:岩土参数呈小变异水平时,样本数目取15;中、大变异水平时,样本数宜提高至20。依据相同样本数目在不同置信度下重复抽样破坏概率的离散范围,确定了合理的参数估计置信水平,分析表明,较之规范中通常采用的95%置信度,实际边坡设计时可适当降低参数估计的置信水平,当岩土参数呈小变异时置信水平可取0.8,中、大变异时宜取0.9。（2）小样本条件下由于统计平均值与实际未明确的参数分布总体均值间存在着随机偏差,以勘察样本统计值作为固有真实值进行计算会导致可靠度分析结果具有离散性。基于岩土参数正态分布假设下总体均值与样本平均值间随机偏差的函数变量服从t分布的原理,以总体均值按随机偏差分布概率进行不同取值为发生条件、取值计算的破坏概率为条件概率,运用Bayes全概率公式建立了针对小样本岩土参数条件的边坡稳定可靠度计算方法,讨论了参数变异性和统计不确定性影响下的路堤边坡可靠指标与稳定安全系数关系。研究表明:论文方法利用全概率的数学处理手段,能够考虑小样本的抽样结果偶然性对可靠度计算结果的影响,可成为样本数量较少时提高计算精度的低成本弥补方法;在90%和95%两种常用统计置信水平下,小样本所得岩土强度参数标准值低于大样本,所以要达到相等的设计安全系数,勘察中取样数目较少的工程代价是在设计中大幅提高了边坡可靠度水平;岩土参数变异性是影响边坡可靠度结果的主因,取两种置信水平的结果差异不明显。构建的基于条件概率原理的小样本参数边坡可靠度计算方法对完善岩土工程可靠性分析理论有积极作用。（3）对已有文献中岩土参数c、ψ变异系数和相关系数范围进行综合归纳,在参数概率分布与数字特征明确条件下,采用铁路标准路堤边坡断面模型,计算了参数不同变异性与互相关性影响下边坡安全系数所对应的可靠度。基于安全系数与可靠度的对应关系,提出了以参数变异系数、相关系数及安全系数为多元指标的边坡稳定性评价体系,建议了具有可靠度控制理念的均质路堤边坡稳定安全系数取值。此外,对边坡随机变量概率分布有偏,且变量间存在相关性条件下的Rosenblueth法的计算方式进行了补充说明。
周庆元[8]（2014）在《PPS和简单随机抽样估计效率的实证检验》文中提出抽样调查理论揭示,PPS抽样的效率要优于简单随机抽样的结果。文章以我国年各地区主要行业全社会固定资产投资额的均值和总量估计为例,验证小样本条件下两者的抽样效率。结果显示,无论是抽样估计结果效率、抽样误差还是95%置信度条件下的区间估计,PPS估计的效率均高于简单随机抽样。
沈展鹏[9]（2012）在《层合结构非线性振动中的不确定性问题研究》文中研究表明为了对产品/部件进行必要的隔振、减振,并便于安装和拆卸,工程上常采用预紧接触式垫层结构实现包装或装配。在特殊情况下,这类结构会发生层间滑移、接触分离等不稳定现象。由于对其转动滑移等失稳现象的机理认识不足,加之其中的非线性情况复杂,故系统地实验研究比较困难。因此,采用数值方法分析其动力学响应,研究其滑移机理,对该类结构的预紧防转设计及其实验研究具有重要的指导意义和工程应用价值。此外,该类结构的动力响应分析中还存在大量不确定性问题。虽然在多数情况下,这些不确定性对系统影响较小,但其累积效应可能会使响应发生较大的、不可预知的偏差。定量地研究不确定性描述和传播问题,代替增大安全系数的传统方法,可以更“精细”地分析不确定性对结构响应的影响,以此为基础的结构设计也更加真实、更加合理。论文的第一部分针对工程中小样本、乏信息情况,改进了现有的基于样本数据的区间边界估计方法,为后文中不确定性传播量化研究打下了理论基础。现有方法在大样本情况下可以比较准确可靠地得到区间边界估计结果；而在乏信息情况下,因数据缺少而带来的认知不确定性,则会降低估计结果的准确性和可靠性。本文采用二次估计的思想对原有方法进行改进,并由数值实验验证了改进后方法的合理性和有效性。论文的第二部分将预紧接触式垫层结构划分为无滑子系统和转动滑移子系统,以确定性方法分析其动力学响应。文中将其简化为中心圆平面结构,考虑内层相对转动和层间相对滑移耦合自由度,在偏心因素和简谐激励描述下,定义滑移判据为是否克服层间摩擦总力矩,根据哈密顿原理建立了无量纲化的振动控制方程,并采用数值计算方法求解了两个子系统的动力学响应,对其转动滑移现象的机理有了更深入的认识。论文的第三部分在确定性分析的基础上,分别考虑了参数不确定性和初值不确定性对系统响应的影响,采用区间分析方法完成了不确定性的传播量化求解。在不确定性分析过程中充分考虑到了工程实际中的小样本信息条件,结合论文第一部分中的改进方法,得到了参数、初值不确定性对系统响应及滑移现象的影响。这部分工作深化了预紧接触式垫层结构滑移机理的认识,对其防转设计的决策鲁棒性具有指导意义。
徐现昭[10]（2012）在《滚动轴承可靠性评价方法研究》文中提出随着滚动轴承生产制造水平的发展，轴承寿命有了很大的提高。在可靠性试验中经常会发生少失效、单失效甚至无失效试验结果，导致传统的评价方法难以处理并做出准确的可靠性评价。为此，本文从数理统计中Bayes理论与可靠性试验中序贯试验方法两方面，对上述问题进行理论和试验研究；为方便上述研究成果的使用和推广，特此编制了相应的计算评价软件系统。首先，对课题来源等做了详细说明，阐述了滚动轴承寿命试验及可靠性评价的重要意义，给出了滚动轴承寿命评价的常用方法。在此基础上给出了本文研究的主要内容和组织结构。其次，论述了滚动轴承可靠性评价理论和可靠性试验方法。详述了滚动轴承寿命服从的Weibull分布，讨论了Weibull分布相关参数和可靠性指标。再次，分别从Bayes理论和序贯试验方法两方面展开论述。论述Bayes应用于可靠性评价的理论方法和步骤。给出了滚动轴承在小样本少失效条件下，寿命分布参数和可靠度、可靠寿命与平均寿命等可靠性指标估计。并将Bayes方法和最佳线性不变估计方法进行比较，以证实Bayes方法的有效性。然后，论述了滚动轴承序贯试验的理论方法与步骤。重点研究了滚动轴承分布形状参数的不同对产品生产方风险和使用方风险的影响。最后通过计算机仿真模拟试验，定量分析了上述问题。在理论研究的同时，结合杭州轴承试验研究中心试验数据进行实例研究。再后，基于MATLAB GUI设计和实现了滚动轴承可靠性评价软件系统。本系统是基于MATLAB R2010b平台进行开发，实现了滚动轴承Bayes方法可靠性评价，能够得到参数和可靠性指标的点估计和区间估计；常规估计法可靠性评价，包括最佳线性不变估计、最佳线性无偏估计、极大似然估计和最小二乘法等；序贯试验方法可靠性评价，建立截尾序贯验证试验方案。最后，对全文的研究内容与结果进行了总结，并提出了未来的研究方向。
二、小样本不重复抽样时总体频率的一个区间估计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、小样本不重复抽样时总体频率的一个区间估计（论文提纲范文）
（1）基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 数控机床关键功能部件可靠性评估的研究现状 |
| 1.4 可靠性评估关键问题研究现状 |
| 1.4.1 可靠性模型 |
| 1.4.2 小样本可靠性评估 |
| 1.4.3 可靠性仿真 |
| 1.4.4 专家信息 |
| 1.4.5 退化信息 |
| 1.4.6 信息融合研究现状 |
| 1.5 本文的研究思路与内容安排 |
| 第2章 考虑区间删失数据的前期产品可靠性评估方法 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 问题数学描述 |
| 2.3 基于EM算法的考虑区间删失数据估计方法 |
| 2.3.1 EM算法 |
| 2.3.2 考虑区间删失数据的参数估计 |
| 2.4 基于Delta方法的区间估计方法 |
| 2.5 仿真验证 |
| 2.6 实例分析 |
| 2.6.1 主轴可靠性评估 |
| 2.6.2 伺服刀架可靠性评估 |
| 2.7 本章小结 |
| 第3章 基于混合不确定性的数控机床关键功能部件可靠性仿真方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于FMA法建立故障树 |
| 3.3 不确定性量化 |
| 3.4 基于不完全维修的双层多状态可靠性仿真方法 |
| 3.4.1 蒙特卡洛仿真方法 |
| 3.4.2 数控机床关键功能部件可靠性仿真 |
| 3.5 实例分析 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 基于改进的贝叶斯先验信息融合方法 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 专家系统 |
| 4.2.1 确定各标准权重 |
| 4.2.2 各标准可靠性提升因子的提取 |
| 4.3 基于改进的贝叶斯信息融合方法 |
| 4.4 实例分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 混合威布尔分布的小样本可靠性评估方法 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 随机退化过程 |
| 5.2.1 Wiener过程的退化模型 |
| 5.2.2 Gamma过程的退化模型 |
| 5.2.3 逆高斯过程的退化模型 |
| 5.2.4 基于扩散过程的非线性退化建模 |
| 5.3 贝叶斯参数估计方法 |
| 5.3.1 贝叶斯方法简介 |
| 5.3.2 马尔科夫链蒙特卡洛方法 |
| 5.4 考虑右删失数据的小样本参数估计方法 |
| 5.4.1 问题数学描述 |
| 5.4.2 混合威布尔分布先验分布 |
| 5.4.3 基于条件概率密度数据分类 |
| 5.4.4 基于MCMC子分布求解方法 |
| 5.5 仿真验证 |
| 5.6 实例分析 |
| 5.6.1 考虑退化数据的主轴可靠性评估 |
| 5.6.2 考虑右删失数据的伺服刀架可靠性评估 |
| 5.7 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 创新点 |
| 6.3 研究展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间取得的学术成果 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（2）某城市阶梯水价随机抽样研究（论文提纲范文）
| 1 统计学原理 |
| 2 某城市用户抽样量的确定 |
| 3 样本正态性检验 |
| 4 阶梯水价的计算 |
| 5 结论 |
（3）考虑工况差异的数控机床可靠性建模及试验周期设计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 课题来源 |
| 1.3 数控机床可靠性技术的研究现状 |
| 1.3.1 可靠性技术发展现状 |
| 1.3.2 数控机床可靠性技术国内外研究现状 |
| 1.4 本文的结构与内容 |
| 第2章 数控机床用户现场可靠性试验数据采集与可靠性评估 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 数控机床用户现场可靠性试验数据采集 |
| 2.2.1 故障信息采集 |
| 2.2.2 工况信息采集 |
| 2.3 基于用户现场可靠性定时截尾试验的数控机床可靠性评估 |
| 2.3.1 可靠性模型选择 |
| 2.3.2 模型参数估计 |
| 2.3.3 拟合优度检验 |
| 2.3.4 MTBF |
| 2.4 实例分析 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 考虑工况差异的数控机床可靠性建模 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 考虑工况差异的数控机床可靠性建模 |
| 3.2.1 描述工况与可靠性关系的常用模型 |
| 3.2.2 基于比例故障率模型的数控机床可靠性建模 |
| 3.2.3 模型参数估计 |
| 3.2.4 各工况协变量水平下的故障率函数 |
| 3.3 实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 考虑定时截尾数据的数控机床可靠性Bootstrap区间估计 |
| 4.1 前言 |
| 4.2 数控机床定时截尾试验时的故障时间数据 |
| 4.3 数控机床可靠性模型 |
| 4.4 模型参数的点估计 |
| 4.4.1 点估计定义及评价标准 |
| 4.4.2 极大似然估计 |
| 4.5 区间估计 |
| 4.5.1 区间估计定义 |
| 4.5.2 枢轴量法 |
| 4.5.3 极大似然区间估计方法 |
| 4.5.4 Bootstrap方法 |
| 4.6 数控机床可靠性的Bootstrap区间估计方法 |
| 4.6.1 区间估计步骤 |
| 4.6.2 统计试验分析 |
| 4.7 实例分析 |
| 4.7.1 区间估计 |
| 4.7.2 仿真试验分析 |
| 4.7.3 重抽样时k和T取值的讨论 |
| 4.7.4 形状参数与尺度参数对MTBF关系 |
| 4.7.5 形状参数与尺度参数对MTBF区间估计的影响 |
| 4.8 考虑工况差异的数控机床可靠性模型参数区间估计 |
| 4.8.1 区间估计步骤 |
| 4.8.2 实例分析 |
| 4.9 本章小结 |
| 第5章 数控机床可靠性评估试验的试验周期设计 |
| 5.1 数控机床可靠性试验计划分析 |
| 5.2 可靠性试验周期设计判据 |
| 5.3 基于Bootstrap方法的数控机床可靠性试验周期设计 |
| 5.3.1 数控机床可靠性模型 |
| 5.3.2 模型参数的点估计 |
| 5.3.3 模型参数的区间估计 |
| 5.3.4 试验周期的确定 |
| 5.3.5 拟合优度检验 |
| 5.4 实例分析 |
| 5.4.1 机床试验台数p对试验周期T影响的讨论 |
| 5.4.2 形状参数m对试验周期影响的讨论 |
| 5.4.3 置信水平对试验周期影响分析 |
| 5.5 考虑工况差异的数控机床可靠性试验周期设计实例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
| 攻读博士学位期间发表的学术论文 |
| 攻读博士学位期间申请的国家发明专利 |
| 攻读博士学位期间参加的科研项目 |
| 致谢 |
（4）大数据驱动下的高速公路交通运行状态评价与分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1. 课题来源 |
| 1.2. 研究背景及意义 |
| 1.2.1. 大数据驱动下交通管理与决策机制 |
| 1.2.2. 公众出行和运营管理对交通可靠性的需求更加突出 |
| 1.2.3. 研究问题的提出 |
| 1.3. 国内外研究现状 |
| 1.3.1. 交通可靠性评价方面的研究现状 |
| 1.3.2. 行程时间预测方面的研究现状 |
| 1.3.3. 道路交通运行状态评价方面的研究现状 |
| 1.4. 本文拟采用主要技术方法的研究进展 |
| 1.4.1. 小波估计在可靠性分析中的研究进展 |
| 1.4.2. 非参数Bootstrap方法的研究进展 |
| 1.4.3. 模糊聚类方法的研究进展 |
| 1.5. 主要研究内容及技术路线 |
| 1.5.1. 主要研究内容 |
| 1.5.2. 技术路线 |
| 1.6. 小结 |
| 第二章 数据质量分析与特征分析 |
| 2.1. 交通大数据预处理的主要任务 |
| 2.1.1. 交通大数据的基本内涵 |
| 2.1.2. 预处理的基本流程 |
| 2.2. 高速公路收费数据预处理 |
| 2.3. 数据质量分析 |
| 2.4. 数据特性分析 |
| 2.4.1. 非参数检验方法 |
| 2.4.2. 车型维度的数据分布特性检验 |
| 2.4.3. 时间维度的数据分布特性检验 |
| 2.5. 小结 |
| 第三章 高速公路行程时间可靠性的估计方法 |
| 3.1. 高速公路行程时间可靠性的定义 |
| 3.2. 行程时间分布的数学模型 |
| 3.2.1. 行程时间概率密度函数的估计方法 |
| 3.2.2. 拟合优度衡量指标 |
| 3.3. 行程时间分布拟合方法比较 |
| 3.3.1. 小波估计的最佳分解尺度和最佳阈值选择 |
| 3.3.2. 拟合结果比较和分析 |
| 3.4. 实例分析 |
| 3.4.1. 不同估计模型的行程时间可靠性实证分析 |
| 3.4.2. 不同路段的行程时间可靠性分析 |
| 3.4.3. ETC对高速公路行程时间可靠性的影响分析 |
| 3.5. 小结 |
| 第四章 高速公路行程时间短时区间预测方法 |
| 4.1. 行程时间预测的不确定性 |
| 4.2. 行程时间区间预测的构建 |
| 4.3. 预测区间的质量评估指标 |
| 4.4. 行程时间预测模型分析与比较 |
| 4.4.1. 小波神经网络预测模型及其改进算法 |
| 4.4.2. K最近邻预测模型及其局部改进 |
| 4.4.3. 预测模型精度比较 |
| 4.5. 实例分析 |
| 4.5.1. 不同Bootstrap策略的区间预测性能指标分析 |
| 4.5.2. Bootstrap策略后预测模型误差分析 |
| 4.5.3. 基于Percentile Bootstrap-KNN的行程时间区间预测 |
| 4.6. 小结 |
| 第五章 高速公路交通运行状态估计方法 |
| 5.1. 高速公路交通运行状态评价的构成要素 |
| 5.2. 模糊C均值聚类（FCM）算法原理及其改进策略 |
| 5.2.1. 模糊C均值聚类的基本原理 |
| 5.2.2. FCM算法在交通运行状态估计应用中的改进 |
| 5.2.3. 聚类效果评价 |
| 5.3. 基于可靠性的高速公路交通运行状态估计算法实现 |
| 5.3.1. 数据准备与预处理 |
| 5.3.2. 确定交通流特征参数及其权重 |
| 5.3.3. 聚类算法性能比较与分析 |
| 5.3.4. 交通运行状态估计 |
| 5.4. 小结 |
| 第六章 陕西省高速公路交通运行状态评价与分析 |
| 6.1. 陕西省高速公路网运行态势监测概述 |
| 6.2. 陕西省高速公路网现状 |
| 6.2.1. 高速公路网交通量统计分析 |
| 6.2.2. 全省高速公路拥堵度 |
| 6.2.3. 收费站出入口交通量 |
| 6.3. 高速公路行程时间可靠性等级划分阈值的标定 |
| 6.3.1. 数据来源 |
| 6.3.2. 行程时间可靠性的非参数检验 |
| 6.3.3. 评价等级划分阈值的标定 |
| 6.4. 面向道路使用者的出行场景决策 |
| 6.4.1. 决策场景描述 |
| 6.4.2. 出行路径的选取 |
| 6.4.3. 出发时段的选取 |
| 6.5. 小结 |
| 第七章 结论与展望 |
| 7.1. 主要研究结论 |
| 7.2. 论文主要创新点 |
| 7.3. 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附表 |
| 附表1 卡方分布临界值表 |
| 附表2 7 月份S-Car工作日不同时段两两独立样本Mann-Whitney U检验 |
| 附表3 7 月份S-Car节假日不同时段两两独立样本Mann-Whitney U检验 |
| 附表4 不同Bootstrap方法的区间预测性能指标 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
（5）有限总体0-1分布无放回抽样模型的参数估计和假设检验研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 导论 |
| 第一节 选题背景和研究意义 |
| 第二节 国内外文献综述 |
| 第三节 论文主要工作和创新 |
| 第四节 论文结构安排 |
| 第二章 参数的极大似然估计 |
| 第一节 极大似然估计方法介绍 |
| 第二节 样本的联合分布列 |
| 第三节 参数的极大似然估计推导 |
| 第四节 参数的极大似然估计充分性证明 |
| 第五节 参数的极大似然估计与其他点估计的比较 |
| 第三章 参数的置信区间估计 |
| 第一节 置信区间估计方法介绍 |
| 第二节 参数的精确置信限与置信区间重新证明 |
| 第三节 参数的精确置信限与置信区间证明 |
| 第四节 关于置信水平的讨论 |
| 第五节 关于参数精确置信限优良性的讨论 |
| 第六节 参数与参数置信区间的一些比较 |
| 第四章 参数的最优势检验 |
| 第一节 假设检验方法介绍 |
| 第二节 最优势检验的寻找 |
| 第三节 最优势检验的样本量 |
| 第五章 参数估计与假设检验的实例 |
| 第一节 参数的估计与假设检验实例 |
| 第二节 参数的估计与假设检验实例 |
| 第六章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（6）人口普查登记质量评估研究（论文提纲范文）
| 内容摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的和研究意义 |
| 1.2.1 研究目的 |
| 1.2.2 研究意义 |
| 1.3 研究思路、研究内容与研究方法 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究内容 |
| 1.3.3 研究方法 |
| 1.4 创新之处 |
| 第2章 人口普查登记质量评估介绍 |
| 2.1 人口普查登记质量评估目标 |
| 2.2 人口普查误差来源 |
| 2.3 人口普查登记质量评估方法 |
| 2.3.1 事后计数调查 |
| 2.3.2 人口统计分析模型 |
| 2.3.3 逆记录检查 |
| 2.3.4 普查重复研究 |
| 2.3.5 行政记录比较 |
| 2.4 怎样理解和使用人口普查净误差 |
| 2.4.1 怎样看待人口普查净误差 |
| 2.4.2 怎样使用估计的人口普查净误差 |
| 2.5 小结 |
| 第3章 人口普查登记质量评估国内外文献述评 |
| 3.1 美国人口普查登记质量评估 |
| 3.2 加拿大人口普查质量评估 |
| 3.3 非洲国家人口普查质量评估 |
| 3.4 中国人口普查登记质量评估 |
| 3.5 小结 |
| 第4章 捕获再捕获模型 |
| 4.1 捕获再捕获模型简述 |
| 4.1.1 捕获再捕获模型的步骤 |
| 4.1.2 捕获再捕获模型的假设条件 |
| 4.2 捕获再捕获模型的点估计量推导及其模拟研究 |
| 4.2.1 捕获再捕获抽样点估计量的推导 |
| 4.2.2 捕获再捕获点估计量统计性质的模拟研究 |
| 4.3 捕获再捕获模型的区间估计 |
| 4.3.1 LP区间估计和Chapman区间估计 |
| 4.3.2 捕获再捕获的精确置信区间估计 |
| 4.4 如何利用捕获再捕获模型构造双系统估计量 |
| 4.5 小结 |
| 第5章 人口普查净误差的估计 |
| 5.1 美国事后分层方案 |
| 5.2 对中国事后计数调查中事后分层的建议 |
| 5.3 事后层内双系统估计量的构造 |
| 5.3.1 双系统估计量中各指标的含义及理解 |
| 5.3.2 双系统估计量的基本形式 |
| 5.4 事后层内双系统估计量的方差估计 |
| 5.4.1 刀切法概述 |
| 5.4.2 双系统估计量的方差估计量 |
| 5.5 全国双系统估计量及其方差估计 |
| 5.5.1 全国双系统估计量 |
| 5.5.2 全国双系统估计量的方差估计 |
| 5.5.3 双系统的区间估计 |
| 5.6 模拟研究 |
| 5.6.1 数据准备 |
| 5.6.2 事后分层方案 |
| 5.6.3 各事后层内双系统估计量的计算 |
| 5.6.4 各事后层内双系统估计量的方差估计 |
| 5.6.5 人口普查净误差估计 |
| 5.6.6 人口普查净误差的区间估计 |
| 5.7 小结 |
| 第6章 人口普查多报与漏报估计 |
| 6.1 人口普查多报估计 |
| 6.1.1 与普查多报估计有关的普查登记人口数指标 |
| 6.1.2 基于分层比率估计量的多报人口数估计 |
| 6.1.3 多报人口数估计量的方差估计 |
| 6.2 人口普查漏报估计 |
| 6.3 实证研究 |
| 6.3.1 数据准备 |
| 6.3.2 多报人口数的分层比率估计量 |
| 6.3.3 普查多报人口数估计的方差估计 |
| 6.4 小结 |
| 第7章 人口普查内容误差估计 |
| 7.1 人口普查内容误差的模型化表述 |
| 7.2 人口普查内容误差的评估指标 |
| 7.2.1 净差异率 |
| 7.2.2 总差异率 |
| 7.2.3 不一致性指数 |
| 7.2.4 总不一致性指数 |
| 7.2.5 一致性 |
| 7.3 模拟研究 |
| 7.4 小结 |
| 参考文献 |
| 已发表论文 |
| 致谢 |
（7）小样本下岩土参数估计特征分析及边坡可靠度计算研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 选题背景及其研究意义 |
| 1.2 边坡工程不确定分类与国内外研究现状 |
| 1.2.1 边坡工程不确定性分类 |
| 1.2.2 国内外研究现状 |
| 1.3 本文的主要研究内容与研究框架 |
| 1.3.1 主要内容 |
| 1.3.2 论文研究框架 |
| 第2章 岩土参数的区间估计影响因素研究 |
| 2.1 岩土样本数量对边坡可靠度的影响研究 |
| 2.1.1 岩土样本数目的概率计算方法 |
| 2.1.2 边坡工程勘察活动的数值抽样模拟 |
| 2.1.3 路堤边坡标准计算模型与可靠度计算方法 |
| 2.1.4 数值抽样试验的结果分析 |
| 2.2 岩土参数标准值的置信水平研究 |
| 2.2.1 研究背景 |
| 2.2.2 各行业规范的最少样本数和标准值计算法规定 |
| 2.2.3 岩土参数标准值的规范计算方法 |
| 2.2.4 统计不确定性对安全系数的影响 |
| 2.2.5 运用数值抽样模拟的置信水平研究 |
| 2.2.6 试验的结果处理与分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 第3章 基于Bayes原理的岩土参数小样本条件下的边坡可靠度计算方法改进 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于Bayes条件概率原理的边坡可靠度分析思想 |
| 3.2.1 全概率公式与Bayes方法 |
| 3.2.2 分析思路 |
| 3.3 小样本参数边坡可靠度计算流程 |
| 3.4 路堤边坡稳定可靠性计算分析 |
| 3.4.1 根据岩土参数样本统计值的全概率法可靠度计算 |
| 3.4.2 小样本参数边坡可靠度计算方法的优势验证 |
| 3.5 本章小结 |
| 第4章 考虑岩土参数互相关性的边坡多元评价体系构建 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 考虑变量互相关性与偏度特性的Rosenblueth法研究 |
| 4.2.1 Rosenblueth法的基本概念 |
| 4.2.2 同时考虑变量偏度与相关性的Rosenblueth法 |
| 4.3 参数概率分布与数字特征确定条件下的边坡多元评价体系初探 |
| 4.3.1 参数变异性与相关性对边坡可靠度的影响 |
| 4.3.2 不同参数特征条件下安全系数对应的可靠度 |
| 4.3.3 边坡稳定性多元指标评价体系 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论与展望 |
| 结论 |
| 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 |
| 参加的科研项目 |
（8）PPS和简单随机抽样估计效率的实证检验（论文提纲范文）
| 0引言 |
| 1 PPS估计与简单随机抽样估计 |
| 1.1 PPS抽样及估计 |
| 1.1.1 PPS抽样 |
| 1.1.2 PPS抽样估计 |
| ①总体总量的估计 |
| ②总体均值的估计 |
| 1.2简单随机抽样及估计 |
| 1.2.1简单随机抽样 |
| 1.2.2简单随机抽样估计 |
| ①总体均值的估计 |
| ②总体总量的估计 |
| 2基于中国固定资产投资的实证检验 |
| 2.1实证数据及实证过程说明 |
| 2.2全社会固定资产投资的PPS抽样估计 |
| (1)固定资产投资总额的估计 |
| (2)固定资产投资均值的估计 |
| 2.3全社会固定资产投资的简单随机抽样估计 |
| (1)固定资产投资均值及均值误差的估计 |
| (2)固定资产投资总值总量及总值误差的估计 |
| 3实证结果及结论 |
（9）层合结构非线性振动中的不确定性问题研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 目录 |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 预紧接触式垫层结构简介 |
| 1.1.2 预紧接触式垫层结构中的非线性因素 |
| 1.1.3 预紧接触式垫层结构的相对滑移失稳现象 |
| 1.1.4 研究预紧接触式垫层结构问题的意义 |
| 1.2 预紧接触式垫层结构非线性振动研究现状 |
| 1.2.1 非线性振动研究方法概述 |
| 1.2.2 预紧接触式垫层结构研究现状 |
| 1.3 区间分析方法研究层间滑移不确定性问题 |
| 1.3.1 不确定性问题的研究意义 |
| 1.3.2 预紧接触式垫层结构非线性振动中的不确定性问题 |
| 1.3.3 区间分析方法研究不确定性的传播量化 |
| 1.3.4 程实际中的小样本情况 |
| 1.4 本文研究内容 |
| 第2章 基于小样本数据的不确定量区间边界估计方法 |
| 2.1 现有的区间估计方法 |
| 2.1.1 传统概率方法估计参数区间 |
| 2.1.2 模糊范数法估计参数区间 |
| 2.1.3 Bootstrap法估计参数区间 |
| 2.1.4 各种方法小结及区间估计的要求 |
| 2.2 考虑认知不确定性后的方法改进 |
| 2.2.1 TChi法 |
| 2.2.2 参数自助法 |
| 2.2.3 变化窗宽的核密度估计法 |
| 2.2.4 灰自助法 |
| 2.3 数值实验验证 |
| 2.3.1 正态分布 |
| 2.3.2 均匀分布 |
| 2.3.4 瑞利分布 |
| 2.4 各种方法的比较讨论 |
| 2.5 本章小结 |
| 第3章 偏心层合结构的理论描述、响应分析及不确定性问题 |
| 3.1 偏心层合结构的问题描述 |
| 3.1.1 数学描述——数学模型的建立 |
| 3.1.2 物理描述——振动方程的建立 |
| 3.2 数值计算响应分析 |
| 3.2.1 无滑子系统非线性振动现象分析 |
| 3.2.2 稳态响应临界激励强度分析 |
| 3.2.3 相对转动滑移现象分析 |
| 3.3 层间滑移中的不确定问题 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 参数不确定性对系统响应的影响 |
| 4.1 无滑子系统的参数不确定性影响分析 |
| 4.1.1 无滑子系统时域响应的不确定性 |
| 4.1.2 无滑子系统频率域响应的不确定性 |
| 4.2 转动滑移系统的参数不确定性影响分析 |
| 4.2.1 参数不确定性影响分析概述 |
| 4.2.2 系统激励强度不确定性对响应的影响 |
| 4.2.3 系统初始偏心角不确定性对响应的影响 |
| 4.3 本章小结 |
| 第5章 初值不确定性对转动滑移系统稳态滑移量的影响 |
| 5.1 初值不确定性影响的分析方法及工程实际 |
| 5.1.1 初值不确定性影响的分析方法 |
| 5.1.2 工程实际中的小样本问题 |
| 5.2 固定参数下初值不确定性对响应的影响 |
| 5.3 变化参数下初值不确定性对响应的影响 |
| 5.3.1 随激励强度f变化的滑移量区间估计 |
| 5.3.2 随初始偏心角θ_0变化的滑移量区间估计 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 结论和展望 |
| 6.1 全文总结 |
| 6.2 研究展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 附录 |
（10）滚动轴承可靠性评价方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| Abstract |
| 图清单 |
| 表清单 |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景、研究目的和意义 |
| 1.1.1 课题背景 |
| 1.1.2 课题研究目的和意义 |
| 1.2 滚动轴承寿命理论 |
| 1.3 滚动轴承可靠性评价方法简介 |
| 1.3.1 图估计法 |
| 1.3.2 最佳线性无偏估计 |
| 1.3.3 最佳线性不变估计 |
| 1.3.4 极大似然估计 |
| 1.3.5 最小二乘法 |
| 1.3.6 序贯试验方法 |
| 1.4 研究现状及发展趋势 |
| 1.5 主要研究内容以及论文组织结构 |
| 1.5.1 论文研究内容 |
| 1.5.2 论文组织结构 |
| 1.6 本章小结 |
| 2 滚动轴承可靠性理论基础 |
| 2.1 可靠性理论基础 |
| 2.2 可靠性试验 |
| 2.2.1 可靠性试验的分类 |
| 2.2.2 滚动轴承可靠性试验 |
| 2.2.3 可靠性试验的目的与意义 |
| 2.3 滚动轴承寿命分布与可靠性指标 |
| 2.3.1 滚动轴承可靠性指标 |
| 2.3.2 分布参数的意义 |
| 2.4 本文中滚动轴承可靠性评价方法 |
| 2.4.1 Bayes 方法分析及其技术路线 |
| 2.4.2 序贯试验分析及其工作流程 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于 Bayes 方法滚动轴承可靠性评价 |
| 3.1 Bayes 统计 |
| 3.1.1 先验分布 |
| 3.1.2 Bayes 公式 |
| 3.2 Bayes 估计 |
| 3.2.1 点估计 |
| 3.2.2 区间估计 |
| 3.2.3 Bayes 方法的评价 |
| 3.3 滚动轴承可靠性的 Bayes 方法评价 |
| 3.4 参数与可靠性特征量的估计 |
| 3.4.1 点估计 |
| 3.4.2 区间估计 |
| 3.5 滚动轴承 Bayes 评价实例 |
| 3.6 Bayes 方法与 BLIE 比较模拟研究 |
| 3.7 本章小结 |
| 4 序贯试验分析的应用研究 |
| 4.1 序贯统计方法简介 |
| 4.2 接收概率与 OC 曲线 |
| 4.2.1 关于两类错误 |
| 4.2.2 误判的含义 |
| 4.3 序贯概率比检验 |
| 4.4 指数分布序贯试验方案 |
| 4.5 滚动轴承序贯试验方案 |
| 4.5.1 以可靠寿命为验收指标 |
| 4.5.2 以平均寿命为验收指标 |
| 4.6 滚动轴承序贯试验形状参数的影响 |
| 4.6.1 形状参数对使用方风险和生产方风险的影响 |
| 4.6.2 序贯试验模拟评价 |
| 4.7 滚动轴承序贯试验实例研究 |
| 4.8 本章小结 |
| 5 基于 MATLAB 滚动轴承可靠性评价系统的设计和实现 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 评价系统的功能 |
| 5.3 评价系统的图形用户界面设计 |
| 5.4 软件包的设计和 mcc 编译 |
| 5.5 滚动轴承可靠性评价系统简介 |
| 5.5.1 软件包初始界面 |
| 5.5.2 数据输入主界面 |
| 5.5.3 Bayes 估计法 |
| 5.5.4 常规估计法计算 |
| 5.5.5 序贯试验计算和结果显示 |
| 5.5.6 帮助窗口 |
| 5.6 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 A |
| 作者简历 |
四、小样本不重复抽样时总体频率的一个区间估计（论文参考文献）
- [1]基于多源信息融合的数控机床关键功能部件可靠性评估[D]. 孙博. 吉林大学, 2021
- [2]某城市阶梯水价随机抽样研究[J]. 杨世全,黄晓家,蔡志伟,谢水波,吴懂礼,程超,赵耀. 中国给水排水, 2019(21)
- [3]考虑工况差异的数控机床可靠性建模及试验周期设计[D]. 李洪洲. 吉林大学, 2016(03)
- [4]大数据驱动下的高速公路交通运行状态评价与分析[D]. 陈娇娜. 长安大学, 2016(05)
- [5]有限总体0-1分布无放回抽样模型的参数估计和假设检验研究[D]. 王涛. 华东师范大学, 2016(05)
- [6]人口普查登记质量评估研究[D]. 孟杰. 天津财经大学, 2016(07)
- [7]小样本下岩土参数估计特征分析及边坡可靠度计算研究[D]. 熊卫平. 西南交通大学, 2015(04)
- [8]PPS和简单随机抽样估计效率的实证检验[J]. 周庆元. 统计与决策, 2014(01)
- [9]层合结构非线性振动中的不确定性问题研究[D]. 沈展鹏. 中国工程物理研究院, 2012(02)
- [10]滚动轴承可靠性评价方法研究[D]. 徐现昭. 中国计量学院, 2012(02)