畢業(yè)設(shè)計(jì)英文翻譯資料(中文)-資料下載頁(yè)
2025-06-29 15:04本頁(yè)面
【正文】 )該評(píng)級(jí)矩陣和額外向量可以得到上述方程。然后額外綜合載體，能被計(jì)算時(shí)使用 (8)其中是秩序區(qū)段與被聚集重量wi, i=1，2，…，M，作為詞條，和是維度規(guī)定值矩陣MN。失效分析的主要目標(biāo)之一是確定分配倍之間連續(xù)故障（TBF），以便找出規(guī)律的失敗。在連續(xù)故障中可以從數(shù)據(jù)庫(kù)被計(jì)算出。首先，我們檢索產(chǎn)品代碼來計(jì)算每臺(tái)機(jī)器的連續(xù)故障和獲取所有機(jī)器的連續(xù)故障，然后我們采取所有機(jī)器的連續(xù)故障作為連續(xù)故障的隨機(jī)變量的分布和分析。圖5是所有機(jī)器連續(xù)故障的直方圖，橫坐標(biāo)是故障的間隔時(shí)間為100h，縱坐標(biāo)是給定的頻率間隔。頻 率故障間隔時(shí)間（小時(shí)）圖5 故障間隔時(shí)間的直方圖如前所述，我們選擇威布爾，對(duì)數(shù)正態(tài)分布，指數(shù)分布和伽馬作替代，并估計(jì)這些分布參數(shù)使用威布爾的非線性回歸法[12]和指數(shù)分布和最大似然法的對(duì)數(shù)正態(tài)分布和伽瑪分布。表5是這些分布的估計(jì)參數(shù)。表5 估計(jì)參數(shù)的分布分 配威 布 爾對(duì)數(shù)正態(tài)分布伽 馬指 數(shù)形 狀規(guī) ?！Ｔ撛u(píng)級(jí)矩陣和加權(quán)因素可以得到如下和加權(quán)匯總矩陣，可以得到如下：在加權(quán)匯總矩陣，b2是最大的，這意味著對(duì)數(shù)正態(tài)分布，形狀==，提供最適合的連續(xù)故障來描述分配的情況。圖6是對(duì)數(shù)正態(tài)概率圖，其中橫坐標(biāo)是對(duì)數(shù)的連續(xù)故障，縱坐標(biāo)是累積概率。sample data—抽樣數(shù)據(jù)estimated data—估算數(shù)據(jù)累積概率 路程（小時(shí)）圖6是對(duì)數(shù)正態(tài)概率圖平均維修時(shí)間（MTTR）是一個(gè)重要的配額，以評(píng)估可維護(hù)性的數(shù)控車床。維護(hù)分析的主要宗旨是確定修復(fù)時(shí)間的分配，以便找出修復(fù)時(shí)間的規(guī)律性。我們采取所有機(jī)器的修復(fù)時(shí)間作為修復(fù)時(shí)間分布隨機(jī)變量的分析。圖7是所有機(jī)器修復(fù)時(shí)間的直方圖，縱坐標(biāo)是在給定的頻率間隔時(shí)間。頻 率 修復(fù)時(shí)間（小時(shí)）圖7是修復(fù)時(shí)間的直方圖同樣，我們選擇威布爾，對(duì)數(shù)正態(tài)分布，指數(shù)分布和伽馬作替代，并估計(jì)參數(shù)。表6是這些分布的估計(jì)參數(shù)。表6 估計(jì)參數(shù)的分布分 配威 布 爾對(duì)數(shù)正態(tài)分布伽 馬指 數(shù)形 狀規(guī) 模—。該評(píng)級(jí)矩陣和加權(quán)因素可以得到如下：在加權(quán)匯總矩陣，b2是最大的，這意味著對(duì)數(shù)正態(tài)分布，形狀==，提供最適合的連續(xù)故障來描述分配的情況。圖8是對(duì)數(shù)正態(tài)概率圖，其中橫坐標(biāo)是修復(fù)時(shí)間用小時(shí)，縱坐標(biāo)是累積概率。累積概率sample data—抽樣數(shù)據(jù)estimated data—估算數(shù)據(jù)修復(fù)時(shí)間（小時(shí)）圖8是對(duì)數(shù)正態(tài)概率圖對(duì)數(shù)正態(tài)分布或威布爾分布提供恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)給數(shù)控車床的故障模式的分析。對(duì)數(shù)正態(tài)分布在連續(xù)的失效之間提供最適合的時(shí)間來分布。這是不同于電子設(shè)備（故障率為常數(shù)）和機(jī)械產(chǎn)品（故障率超過本身的壽命）[1516]。對(duì)數(shù)正態(tài)分布提供最適合描述數(shù)控車床的修復(fù)時(shí)間。這表明，數(shù)控車床的維修過程是不同于電子設(shè)備（通常是馬爾可夫過程假定）。當(dāng)分配是被選擇描述觀測(cè)數(shù)據(jù)時(shí)，應(yīng)當(dāng)考慮到不僅是定量變量，而且是定性變量。因此分配的確定是一個(gè)多分布綜合評(píng)價(jià)問題的模糊信息。機(jī)械系統(tǒng)是刀架和卡盤。相比，數(shù)控車床20世紀(jì)70年代初[1]，主要故障子系統(tǒng)只有刀架是不同的，刀架在數(shù)控車床仍然是薄弱的子系統(tǒng)。主要模式的失敗是損壞的部件，內(nèi)容包括電氣，電子元件（69％），機(jī)械部件（26％），液壓和氣動(dòng)元件（5％）。他們多數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)組件和購(gòu)買的部件。這證據(jù)表明，當(dāng)數(shù)控車床被設(shè)計(jì)和制造時(shí)，是缺乏可靠性分配和可靠性篩選。12
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