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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 125 毫秒
1.
给出了双参数指数分布全样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟证明了修正的极大似然估计要好于极大似然估计.  相似文献   

2.
均匀分布参数的矩估计与最大似然估计   总被引:5,自引:0,他引:5  
讨论了均匀分布族 {R(0 ,θ) ,θ >0 }中参数θ的矩估计与最大似然估计的均方误差和相合性 ,结果表明修正后的最大似然估计的均方误差优于其它估计。  相似文献   

3.
用拟似然方法对p阶基于符号伯努利稀疏算子的整值时间序列模型参数进行估计,得出了参数修正的拟似然估计因子以及该估计因子的极限分布(可以用此极限分布对模型参数进行假设检验等统计分析),并通过数值模拟,将修正的拟似然估计与条件最小二乘估计进行了比较,结果表明,修正的拟似然估计在一定条件下明显优于条件最小二乘估计.  相似文献   

4.
讨论了双参数均匀分布U=[θ1-1/2θ2,θ1+1/2θ2]中未知参数θ1,θ2的极大似然估计的均方误差和相合性,表明参数θ2修正后的极大似然估计均方误差较小,并给出未知参数θ1,θ2的UMVUE.  相似文献   

5.
将经验欧氏似然应用于半参数模型,讨论了在此模型下两样本参数差异的经验欧氏似然的大样本性质,证明了经验欧氏似然比统计量依分布收敛于Х^2随机变量,由此给出参数差异的经验似然置信区间。  相似文献   

6.
拟似然函数法处理无失效数据   总被引:1,自引:0,他引:1  
利用修正似然法思想,提出了引进失效信息后的极大似然估计法,具体给出了指数分布及Weibull分布场合参数的拟极大似然估计,且进行了实例计算.  相似文献   

7.
针对定时截尾指数寿命数据的参数估计问题,采用排序集抽样方法,研究了指数分布参数的极大似然估计.针对排序集抽样下似然方程求不出解的问题,似然方程的部分项替换为期望,并给出修正极大似然估计.估计效率的比较结果说明:基于排序集抽样方法的修正估计量优于基于简单随机抽样方法的极大似然估计量.  相似文献   

8.
非参数回归函数的经验似然置信区间   总被引:1,自引:0,他引:1  
经验似然是由Owen引入的一种非参数推断方法,主要讨论了相依样本下非参数回归函数的经验似然置信区间。  相似文献   

9.
分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法,其中Gunnar Taradsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计.在此基础上讨论了总体m阶原点矩和m阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计,并用Mathematica 4.0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致.  相似文献   

10.
分析了两参数对数正态分布均值四种常见的估计方法,其中Gunnar Taraldsen提出的修正极大似然估计优于其他三种估计。在此基础上讨论了总体m阶原点矩和m阶中心矩以及峰度的修正极大似然估计,而且提出总体的中位数、众位数和偏度不存在修正的极大似然估计,并用Mathematica 4.0对上海股票市场的大盘日成交量进行仿真分析,结果表明与理论推导完全一致。  相似文献   

11.
面向高精度放大比的微动机构设计与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
以一种微位移放大模块为研究对象,提出一种以高精度放大比为目标的参数设计方法. 根据伪刚体模型法建立各柔性单元的变形协调关系,利用拉格朗日能量守恒原理推导出系统能量与柔性单元位移的对应关系,在此基础上采用系统能量均布原则使得结构参数关联化,实现了微位移放大模块结构参数的层递式设计. 同时应用有限元ANSYS软件对微位移放大模块进行仿真分析,对比分析表明该理论计算方法与软件仿真结果偏差为6.25%,为面向高精度放大比的微动机构参数设计提供了理论依据.   相似文献   

12.
刘帆 《科学技术与工程》2012,12(27):7138-7140,7148
当拱的侧向刚度较小,作用在拱上的荷载增加到一定程度后,在拱轴纵向将产生弯矩和扭矩,在它们的联合作用下,拱轴线会向侧向倾斜。当拱肋侧倾时,拱轴偏离其竖直平面,向空间弯扭形式的平衡状态转化,故通常在求其侧倾临界荷载时应用能量法,基本思想是先假定微小的空间弯扭位移函数,并以此位移位置作为侧倾的一个平衡状态来进行分析,用弹性系统平衡的能量法标志来求解临界荷载。本文采用有限元,对公式中的各项参数系杆拱侧倾稳定的影响进行详细的讨论,同时也和有限元的结果进行对比。  相似文献   

13.
铜-压电陶瓷复合型驱动器的制备及特性   总被引:1,自引:0,他引:1  
将开有空腔的黄铜片与压电陶瓷通过导电胶粘合并固化获得了一种具有大位移量和一定负载能力的铜一压电陶瓷复合型驱动器,实验得到的压电常数d33超过2000pC/N、本文系统分析了该驱动器的压电性能和位移特性;讨论了驱动器几何尺寸对驱动性能的影响,结果表明:位于金属顶盖和压电陶瓷之间的空腔可以将压电陶瓷片的径向位移转换成整个结构的轴向位移并将之放大;随着铜片厚度的降低,驱动器的谐振频率明显下降,轴向位移则明显增加。  相似文献   

14.
为了识别作用于桥梁结构上的移动荷载,基于反向传播神经网络方法,开展了输入参数对荷载识别精度影响的分析.首先利用ANSYS模拟移动集中力通过简支T梁桥,得到了主梁跨中位移、速度和加速度时程曲线;其次基于MATLAB建立反向传播神经网络结构,分别将桥梁结构的位移、速度和加速度动态响应数据作为反向传播神经网络的输入参数,移动荷载大小作为输出参数,研究不同输入参数对荷载识别精度的影响;然后分别选取位移和速度、位移和加速度、速度和加速度以及三者组合的工况进行多参数输入的优化设计;最后,以某4跨预应力混凝土连续T梁桥工程为背景,以重车下的竖向加速度实测数据验证了该反向传播神经网络用于识别实桥上简单移动荷载的可行性.结果 表明:利用反向传播神经网络进行移动荷载大小识别时,单输入参数的识别精度由高到低依次为加速度、速度、位移,建议在实际工程中采用较易获取的加速度数据作为输入参数进行荷载识别;多参数组合输入可以提高移动荷载的识别精度,其中速度和加速度组合可以实现较优的识别效果;实测数据证明了该反向传播神经网络用于简单的实桥荷载识别是可行的.相关研究结果可为桥梁载荷识别及桥梁结构的性能评价提供参考.  相似文献   

15.
以某混合动力公交车前、后橡胶悬置块为研究对象,首先确定了激励频率、预载荷、位移幅值三个加载参数,在确定位移幅值时采用了时域-频域混合积分和最小二乘法拟合的方法;然后利用MTS电液伺服激振系统搭建了测试系统,采取位移控制模式进行试验;接着在MATLAB中采用几何作图方法对动刚度、滞后角进行了计算;最后分析了储能动刚度与损失动刚度的变化情况,并结合发动机前悬置斜置式支承,对前悬置在发动机怠速时隔振性能较差的原因进行了分析,并提出初步改进意见,可以为发动机悬置设计提供参考.  相似文献   

16.
柔性悬臂梁是高精度、高分辨率应变式位移传感器的关键部件,它的材料、结构形状和加工精度等因素直接关系到传感器的性能,特别是影响传感器的灵敏度。为了能深入了解悬臂梁结构尺寸对应变式位移传感器的影响,从而实现传感器结构的优化设计,进行了理论分析和实验性研究,并给出了研究结果。  相似文献   

17.
车载空调器双层隔振系统的参数优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
以车载空凋器为对象,分析了双层隔振中质量间的相对位移对隔振效果的影响。针对系统故障的特征,利用库恩-塔克准则对隔振系统进行了参数优化,并分析和设计了优化算法,最后介绍了优化参数在工程中的应用。  相似文献   

18.
深井固井变排量减轻U型管效应理论研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
深井固井过程中U型管效应的存在,使得流体的返出排量不等于注入排量,特别是当水泥浆返出套管鞋一定体积后,环空返速显著降低,从而严重影响了顶替效率.为了减轻U型管效应的影响,提出了一套变排量顶替技术设计方案,通过与固定排量顶替时相比,真空段存在时间缩短13.8%,U型管效应期间的最低环空返速提高15.73%,整体顶替效率提高了5%左右,从而为深井注水泥设计提供了参考依据.  相似文献   

19.
高含盐油藏水驱储层参数变化机理及规律研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
通过岩心驱替以及砂岩微观孔隙模型驱替实验,研究了高含盐油藏水驱储层参数变化机理和规律。运用先进的支持向量机方法对驱替实验结果进行处理,完成了储层渗透率变化规律的定量描述。研究结果表明,高含盐油藏储层参数变化呈多元非线性函数关系,变化规律复杂;渗透率变化存在临界值,大于临界值时,渗透率随着驱替速度、驱替量和含盐量的增加而增大,小于临界值时,渗透率随着驱替速度、驱替量和含盐量的增加而减小;注入水性质会对参数变化过程有影响,而对最终变化结果无影响;盐的溶解是储层参数变化的根本原因,岩石颗粒的脱落和运移是储层参数变化的直接原因。  相似文献   

20.
基于区间参数摄动法的黏弹性区间有限元研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
对线性静力区间有限元应力区间计算方法进行了评述,认为将含有区间参数的高斯点应力在区间参数均值处进行Taylor展开,计算得到的应力区间扩张不明显.将区间分析方法应用于黏弹性问题分析,推导了黏弹性问题的区间参数摄动法计算公式,研制了相应的黏弹性区间有限元计算程序.通过算例分析认为:采用区间参数摄动法进行黏弹性问题分析是可行的;随着位移均值的增加,位移离差也逐渐增大;位移区间最终随着位移均值的稳定而逐渐趋于稳定.  相似文献   

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