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                题名基于威布尔分布的乘用车包修数据分析方法
                    被引量:5
            
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                            作者
                                王能欢
                                姚祖兴
                                胡洪露
                                杨剑
                
            
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                    机构
                    
                            东风汽车公司技术中心
                    
                
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                出处
                
                
                    《机械设计与制造》
                    
                            北大核心
                    
                2016年第9期57-60,共4页
            
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                    文摘
                        提出了基于两参数威布尔分布和三参数威布尔分布的乘用车包修数据的分析方法;明确了两种威布尔分布中未知参数的求解方法和步骤,提出了两种分析方法需要满足的使用条件以及拟合一致性和拟合质量的对比方法;实例拟合发现两参数威布尔分布和三参数威布尔分布都能满足使用条件,且三参数威布尔分布比两参数威布尔分布具有更好的拟合一致性和拟合精度。两种分析方法不但可以快速的获得产品的可靠性现状,还可以准确的提取产品的可靠性信息,是一种非常实用而又有效的乘用车售后包修数据分析方法。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            汽车可靠性
                            威布尔分布
                            中位秩
                            首次故障时间
                    
                
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                    Keywords
                    
                            Automobile Reliability
                             Weibull Distribution
                             median Rank
                             First failure time
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    TH16
[机械工程—机械制造及自动化]                                
                            
                            
                                
                                    U472.32
[机械工程—车辆工程]                                
                            
                    
                
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                题名大众捷运不断电系统可用度及可靠度分析
            
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                            作者
                                黄四昌
                                陈振鸿
                                林杰
                                陈信强
                
            
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                    机构
                    
                            日立公司铁道交通系统分公司
                    
                
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                出处
                
                
                    《都市快轨交通》
                    
                    
                2010年第5期92-97,共6页
            
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                    文摘
                        分析单一组件的历时可用度行为,探讨对数常态分布可靠度(中位数tmed以及误差因子EF)和指数分布维修度(平均维修时间MTTR)对其可用度的影响,得出数值分析结果:在固定稳态可用度ASS以及平均维修时间MTTR的情况下,中位数tmed越小(或是误差因子EF越大)的组件历时可用度越早单调下降且下降量越大,越晚回弹至其稳态可用度;在固定稳态可用度ASS以及误差因子EF的情况下,具有越大平均维修时间MTTR的组件历时可用度越晚单调下降但下降量不变,也越晚回弹至其稳态可用度。建立不断电系统可用度以及可靠度的分析模式,探讨正常供电、电池备援以及旁通供电3种不同模式对整体可用度以及可靠度的贡献程度,得出数值分析结果:正常供电模式贡献了绝大部分的整体不断电可用度;不考虑维修作业能力,整体不断电系统的可靠度参数MTTF为1184301h。
                        
                    
            
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                    关键词
                    
                            不断电系统
                            可用度
                            稳态可用度
                            可靠度对数常态分布
                            中位数
                            误差因子导致失效之平均时间(MTTF)
                            指数分布
                            平均维修时间(MTTR)
                    
                
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                    Keywords
                    
                            UPS
                             availability(A)
                             steady state availability(ASS)
                             reliability
                             lognormal distribution
                             median time to failure(tmed)
                             Error Factor(EF)
                             Mean time To failure(MTTF)
                             exponential distribution
                             Mean time To Repair(MTTR)
                    
                
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                    分类号
                    
                            
                                
                                    U231.8
[交通运输工程—道路与铁道工程]                                
                            
                    
                
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