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研究了螺旋桨叶片疲劳试验中定时截尾数据的处理和评估方法。采用线性Goodman修正和Miner损伤累积法则将截尾疲劳寿命转换为疲劳极限样本数据,对该样本建立似然方程,利用似然方程组的极值条件迭代求解疲劳极限的最大似然估计量,并通过Monte-Carlo假设验证了方法的准确性。根据疲劳极限的最大似然估计可以得到更准确的S-N曲线,从而更有效地进行疲劳寿命评估。