為了研究上述過程得到的疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間的可信性,先進(jìn)行下面的已知壽命母體的驗(yàn)證模擬計(jì)算。
	假定對(duì)數(shù)壽命服從均值為4.5、標(biāo)準(zhǔn)差為0.2的正態(tài)分布,即
。隨機(jī)抽取容量為5、10和15的子樣各20組,與文獻(xiàn)[1]采用相同的可靠度和置信度要求,即可靠度
、置信度
,將按原始樣本直接估計(jì)得到的標(biāo)準(zhǔn)差估計(jì)值
、由式計(jì)算得到的疲勞分散系數(shù)估計(jì)值
、上述9.2節(jié)Bootstrap方法計(jì)算的母體標(biāo)準(zhǔn)差置信區(qū)間
以及疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間
均列于表91、表92和表93中。
	對(duì)于上述已知壽命母體的問題,由式可以得到其疲勞分散系數(shù)的真值為
。將此真值、表91~表93中的疲勞分散系數(shù)估計(jì)值
及疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間
繪制成曲線,分別如圖9.1、圖9.2和圖9.3所示,以更加直觀的比較結(jié)合糾偏的百分位思想的Bootstrap方法計(jì)算的疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間的可信性。
	 
	表91  20組容量為5的子樣的標(biāo)準(zhǔn)差及疲勞分散系數(shù)估計(jì)結(jié)果
| 
				 
					序號(hào)  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					序號(hào)  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
		
| 
				 
					1  | 
			
				 
					0.1664  | 
			
				 
					4.0  | 
			
				 
					[0.1236, 0.2140]  | 
			
				 
					[2.1, 4.8]  | 
			
				 
					11  | 
			
				 
					0.1930  | 
			
				 
					4.9  | 
			
				 
					[0.1194, 0.2961]  | 
			
				 
					[3.5, 10.8]  | 
		
| 
				 
					2  | 
			
				 
					0.1163  | 
			
				 
					2.6  | 
			
				 
					[0.0945, 0.1346]  | 
			
				 
					[1.9, 2.8]  | 
			
				 
					12  | 
			
				 
					0.1105  | 
			
				 
					2.5  | 
			
				 
					[0.0840, 0.1522]  | 
			
				 
					[2.2, 3.9]  | 
		
| 
				 
					3  | 
			
				 
					0.2212  | 
			
				 
					6.2  | 
			
				 
					[0.0961, 0.2908]  | 
			
				 
					[1.9, 8.5]  | 
			
				 
					13  | 
			
				 
					0.2215  | 
			
				 
					6.2  | 
			
				 
					[0.1192, 0.3058]  | 
			
				 
					[4.3, 18.5]  | 
		
| 
				 
					4  | 
			
				 
					0.1355  | 
			
				 
					3.1  | 
			
				 
					[0.0899, 0.2080]  | 
			
				 
					[1.8, 3.8]  | 
			
				 
					14  | 
			
				 
					0.0650  | 
			
				 
					1.7  | 
			
				 
					[0.0213, 0.0887]  | 
			
				 
					[1.5, 2.5]  | 
		
| 
				 
					5  | 
			
				 
					0.2329  | 
			
				 
					6.8  | 
			
				 
					[0.1673, 0.3242]  | 
			
				 
					[2.7, 9.1]  | 
			
				 
					15  | 
			
				 
					0.1457  | 
			
				 
					3.3  | 
			
				 
					[0.0947, 0.2239]  | 
			
				 
					[2.6, 5.9]  | 
		
| 
				 
					6  | 
			
				 
					0.2688  | 
			
				 
					9.2  | 
			
				 
					[0.2372, 0.3120]  | 
			
				 
					[4.7, 10.6]  | 
			
				 
					16  | 
			
				 
					0.1429  | 
			
				 
					3.3  | 
			
				 
					[0.0491, 0.1903]  | 
			
				 
					[2.5, 7.1]  | 
		
| 
				 
					7  | 
			
				 
					0.1241  | 
			
				 
					2.8  | 
			
				 
					[0.0497, 0.1722]  | 
			
				 
					[1.5, 3.5]  | 
			
				 
					17  | 
			
				 
					0.1562  | 
			
				 
					3.6  | 
			
				 
					[0.0480, 0.2042]  | 
			
				 
					[2.7, 8.9]  | 
		
| 
				 
					8  | 
			
				 
					0.1814  | 
			
				 
					4.5  | 
			
				 
					[0.1146, 0.2622]  | 
			
				 
					[2.2, 5.9]  | 
			
				 
					18  | 
			
				 
					0.1658  | 
			
				 
					3.9  | 
			
				 
					[0.1014, 0.2203]  | 
			
				 
					[3.2, 7.6]  | 
		
| 
				 
					9  | 
			
				 
					0.2401  | 
			
				 
					7.3  | 
			
				 
					[0.1532, 0.3307]  | 
			
				 
					[2.5, 9.9]  | 
			
				 
					19  | 
			
				 
					0.1029  | 
			
				 
					2.3  | 
			
				 
					[0.0887, 0.1182]  | 
			
				 
					[2.2, 3.3]  | 
		
| 
				 
					10  | 
			
				 
					0.2177  | 
			
				 
					6.0  | 
			
				 
					[0.1081, 0.2855]  | 
			
				 
					[2.2, 8.2]  | 
			
				 
					20  | 
			
				 
					0.1577  | 
			
				 
					3.7  | 
			
				 
					[0.1366, 0.1896]  | 
			
				 
					[3.2, 6.6]  | 
		
	備注:其中,Bootstrap方法的再抽樣次數(shù)
,以下相同。
	 
	
	圖9.1 各種不同方法計(jì)算的20組容量為5的子樣的疲勞分散系數(shù)
	 
	表92  20組容量為10的子樣的標(biāo)準(zhǔn)差及疲勞分散系數(shù)估計(jì)結(jié)果
| 
				 
					序號(hào)  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					序號(hào)  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
		
| 
				 
					1  | 
			
				 
					0.2175  | 
			
				 
					5.5  | 
			
				 
					[0.1663, 0.2822]  | 
			
				 
					[3.7, 9.2]  | 
			
				 
					11  | 
			
				 
					0.2065  | 
			
				 
					5.1  | 
			
				 
					[0.1611, 0.2524]  | 
			
				 
					[3.6, 7.3]  | 
		
| 
				 
					2  | 
			
				 
					0.1739  | 
			
				 
					3.9  | 
			
				 
					[0.0993, 0.2422]  | 
			
				 
					[2.2, 6.7]  | 
			
				 
					12  | 
			
				 
					0.1581  | 
			
				 
					3.5  | 
			
				 
					[0.1277, 0.2017]  | 
			
				 
					[2.7, 4.9]  | 
		
| 
				 
					3  | 
			
				 
					0.1283  | 
			
				 
					2.7  | 
			
				 
					[0.0696, 0.1788]  | 
			
				 
					[1.7, 4.1]  | 
			
				 
					13  | 
			
				 
					0.1759  | 
			
				 
					4  | 
			
				 
					[0.1239, 0.2395]  | 
			
				 
					[2.7, 6.6]  | 
		
| 
				 
					4  | 
			
				 
					0.1309  | 
			
				 
					2.8  | 
			
				 
					[0.1116, 0.1567]  | 
			
				 
					[2.4, 3.4]  | 
			
				 
					14  | 
			
				 
					0.1515  | 
			
				 
					3.3  | 
			
				 
					[0.0775, 0.2145]  | 
			
				 
					[1.8, 5.4]  | 
		
| 
				 
					5  | 
			
				 
					0.1898  | 
			
				 
					4.5  | 
			
				 
					[0.1396, 0.2533]  | 
			
				 
					[3.0, 7.3]  | 
			
				 
					15  | 
			
				 
					0.1298  | 
			
				 
					2.8  | 
			
				 
					[0.0583, 0.1894]  | 
			
				 
					[1.6, 4.4]  | 
		
| 
				 
					6  | 
			
				 
					0.1574  | 
			
				 
					3.4  | 
			
				 
					[0.0977, 0.1937]  | 
			
				 
					[2.2, 4.6]  | 
			
				 
					16  | 
			
				 
					0.1223  | 
			
				 
					2.6  | 
			
				 
					[0.0670, 0.1716]  | 
			
				 
					[1.7, 3.9]  | 
		
| 
				 
					7  | 
			
				 
					0.2295  | 
			
				 
					6.1  | 
			
				 
					[0.1549, 0.2833]  | 
			
				 
					[3.4, 9.3]  | 
			
				 
					17  | 
			
				 
					0.2354  | 
			
				 
					6.4  | 
			
				 
					[0.1733, 0.3127]  | 
			
				 
					[3.9, 11.7]  | 
		
| 
				 
					8  | 
			
				 
					0.1796  | 
			
				 
					4.1  | 
			
				 
					[0.1327, 0.2365]  | 
			
				 
					[2.8, 6.4]  | 
			
				 
					18  | 
			
				 
					0.1137  | 
			
				 
					2.4  | 
			
				 
					[0.0888, 0.1478]  | 
			
				 
					[2.0, 3.2]  | 
		
| 
				 
					9  | 
			
				 
					0.1333  | 
			
				 
					2.9  | 
			
				 
					[0.1043, 0.1713]  | 
			
				 
					[2.3, 3.8]  | 
			
				 
					19  | 
			
				 
					0.1994  | 
			
				 
					4.8  | 
			
				 
					[0.1619, 0.2462]  | 
			
				 
					[3.6, 6.9]  | 
		
| 
				 
					10  | 
			
				 
					0.2696  | 
			
				 
					8.3  | 
			
				 
					[0.1740, 0.3619]  | 
			
				 
					[3.9, 17.2]  | 
			
				 
					20  | 
			
				 
					0.171  | 
			
				 
					3.8  | 
			
				 
					[0.1390, 0.2088]  | 
			
				 
					[3.0, 5.2]  | 
		
	 
	
	圖9.2 各種不同方法計(jì)算的20組容量為10的子樣的疲勞分散系數(shù)
	 
	表93  20組容量為15的子樣的標(biāo)準(zhǔn)差及疲勞分散系數(shù)估計(jì)結(jié)果
| 
				 
					序號(hào)  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					序號(hào)  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
			
				 
					  | 
		
| 
				 
					1  | 
			
				 
					0.1902  | 
			
				 
					4.3  | 
			
				 
					[0.1534, 0.2285]  | 
			
				 
					[3.3, 5.8]  | 
			
				 
					11  | 
			
				 
					0.1829  | 
			
				 
					4.1  | 
			
				 
					[0.1031, 0.2634]  | 
			
				 
					[2.2, 7.6]  | 
		
| 
				 
					2  | 
			
				 
					0.1738  | 
			
				 
					3.8  | 
			
				 
					[0.1324, 0.2245]  | 
			
				 
					[2.8, 5.6]  | 
			
				 
					12  | 
			
				 
					0.2386  | 
			
				 
					6.3  | 
			
				 
					[0.1649, 0.3102]  | 
			
				 
					[3.6, 10.9]  | 
		
| 
				 
					3  | 
			
				 
					0.1369  | 
			
				 
					2.9  | 
			
				 
					[0.0746, 0.1972]  | 
			
				 
					[1.8, 4.6]  | 
			
				 
					13  | 
			
				 
					0.1654  | 
			
				 
					3.6  | 
			
				 
					[0.1364, 0.2032]  | 
			
				 
					[2.9, 4.8]  | 
		
| 
				 
					4  | 
			
				 
					0.138  | 
			
				 
					2.9  | 
			
				 
					[0.1012, 0.1866]  | 
			
				 
					[2.2, 4.2]  | 
			
				 
					14  | 
			
				 
					0.2029  | 
			
				 
					4.8  | 
			
				 
					[0.1640, 0.2458]  | 
			
				 
					[3.5, 6.6]  | 
		
| 
				 
					5  | 
			
				 
					0.2007  | 
			
				 
					4.7  | 
			
				 
					[0.1513, 0.2626]  | 
			
				 
					[3.2, 7.5]  | 
			
				 
					15  | 
			
				 
					0.1485  | 
			
				 
					3.1  | 
			
				 
					[0.1178, 0.1874]  | 
			
				 
					[2.5, 4.2]  | 
		
| 
				 
					6  | 
			
				 
					0.1644  | 
			
				 
					3.5  | 
			
				 
					[0.1301, 0.2076]  | 
			
				 
					[2.7, 4.9]  | 
			
				 
					16  | 
			
				 
					0.1774  | 
			
				 
					3.9  | 
			
				 
					[0.1277, 0.2405]  | 
			
				 
					[2.7, 6.4]  | 
		
| 
				 
					7  | 
			
				 
					0.2029  | 
			
				 
					4.8  | 
			
				 
					[0.1661, 0.2510]  | 
			
				 
					[3.6, 6.9]  | 
			
				 
					17  | 
			
				 
					0.2209  | 
			
				 
					5.5  | 
			
				 
					[0.1892, 0.2642]  | 
			
				 
					[4.3, 7.6]  | 
		
| 
				 
					8  | 
			
				 
					0.2085  | 
			
				 
					5  | 
			
				 
					[0.1574, 0.2653]  | 
			
				 
					[3.4, 7.7]  | 
			
				 
					18  | 
			
				 
					0.1831  | 
			
				 
					4.1  | 
			
				 
					[0.0953, 0.2702]  | 
			
				 
					[2.1, 8.0]  | 
		
| 
				 
					9  | 
			
				 
					0.1903  | 
			
				 
					4.3  | 
			
				 
					[0.1525, 0.2393]  | 
			
				 
					[3.2, 6.3]  | 
			
				 
					19  | 
			
				 
					0.1872  | 
			
				 
					4.2  | 
			
				 
					[0.1444, 0.2360]  | 
			
				 
					[3.0, 6.2]  | 
		
| 
				 
					10  | 
			
				 
					0.1699  | 
			
				 
					3.7  | 
			
				 
					[0.1095, 0.2344]  | 
			
				 
					[2.3, 6.1]  | 
			
				 
					20  | 
			
				 
					0.1662  | 
			
				 
					3.6  | 
			
				 
					[0.1239, 0.2135]  | 
			
				 
					[2.6, 5.2]  | 
		
	 
	
	圖9.3 各種不同方法計(jì)算的20組容量為15的子樣的疲勞分散系數(shù)
	 
	由圖9.1~圖9.3分別所示的20組容量為5、10、15的疲勞壽命數(shù)據(jù)的分散系數(shù)曲線可以看出,由本文方法計(jì)算得到的置信度為90%的疲勞分散系數(shù)的置信區(qū)間絕大部分均是包含分散系數(shù)真值4.0的。而且隨著樣本容量的增加,疲勞分散系數(shù)置信區(qū)間包含真值的幾率越來越大。
另一方面,從工程意義上講,疲勞分散系數(shù)越大,得到的飛機(jī)疲勞安全壽命越安全。因此在一定的誤差范圍內(nèi),疲勞分散系數(shù)的估計(jì)值稍微大些比較好。由圖9.1~圖9.3可以看出,采用置信上限來近似疲勞分散系數(shù)時(shí),在樣本容量為5、10、15的情況下,置信上限小于真值的組數(shù)分別僅為6、3、0,而通過原始樣本對(duì)標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行點(diǎn)估計(jì)得到的疲勞分散系數(shù)小于真值的組數(shù)分別為11、11、9,由此得到的飛機(jī)疲勞安全壽命偏危險(xiǎn)的組數(shù)明顯要多于本文方法。從這個(gè)意義上講,針對(duì)疲勞壽命小子樣統(tǒng)計(jì)分析問題,比之于通過對(duì)試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)估計(jì)而得到的疲勞分散系數(shù),采用本文方法得到的疲勞分散系數(shù)的置信上限是更為安全的結(jié)果。