【摘 要】
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常规齿轮弯曲疲劳试验数据处理方法是基于最小二乘法(LSE)等传统频率理论的,在小样本条件下可靠度应力寿命(P-S-N)曲线易发生拟合失真.基于成组法开展了8620H钢表面渗碳齿轮的弯曲疲劳试验,将贝叶斯理论应用于小样本条件下弯曲疲劳试验数据分析,建立了齿轮弯曲疲劳试验数据的分层贝叶斯(HBM)模型,并通过Gibbs采样获得了参数的后验分布,得到齿轮弯曲疲劳P-S-N曲线.同时以50％和99％可靠度下S-N曲线相对斜率比为评价指标,对比了LSE模型与HBM模型拟合效果,结果表明:随着试验样本数据量的变化,H
【机 构】
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重庆大学机械传动国家重点实验室,重庆,400044;陕西法士特齿轮有限责任公司,西安,710077
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常规齿轮弯曲疲劳试验数据处理方法是基于最小二乘法(LSE)等传统频率理论的,在小样本条件下可靠度应力寿命(P-S-N)曲线易发生拟合失真.基于成组法开展了8620H钢表面渗碳齿轮的弯曲疲劳试验,将贝叶斯理论应用于小样本条件下弯曲疲劳试验数据分析,建立了齿轮弯曲疲劳试验数据的分层贝叶斯(HBM)模型,并通过Gibbs采样获得了参数的后验分布,得到齿轮弯曲疲劳P-S-N曲线.同时以50％和99％可靠度下S-N曲线相对斜率比为评价指标,对比了LSE模型与HBM模型拟合效果,结果表明:随着试验样本数据量的变化,HBM模型的相对斜率比α波动变化率为传统LSE模型的1/40,小样本条件下HBM模型结果优于传统的LSE模型结果.HBM模型可推广应用至齿轮接触疲劳试验等数据分析中.
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