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J-GLOBAL ID：201702255991758875   整理番号：17A0394710

多重数値制御(NC)工作機械のためのBayes0故障信頼性モデリングと評価法【Powered by NICT】

Bayesian zero-failure reliability modeling and assessment method for multiple numerical control (NC) machine tools

著者 (6件)： Kan Yingnan (College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University) ,  Yang Zhaojun (College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University) ,  Li Guofa (College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University) ,  He Jialong (College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University) ,  Wang Yankun (College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University) ,  Li Hongzhou (College of Mechanical Science and Engineering, Jilin University)
資料名： Journal of Central South University  (Journal of Central South University)
巻： 23  号： 11  ページ： 2858-2866  発行年： 2016年 
JST資料番号： W1117A  ISSN： 2095-2899  CODEN： JCSUBS  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 古典統計法は解決できないことを新しい問題は,複数の数値制御工作機械(NCMTs)は信頼性試験後の故障零を明らかにする場合の信頼性モデリングと評価である。零故障データ形式と対応するBayesモデルはNCMTsの零破壊問題を解決するために開発した,以前の適切な統計モデルは開発されていない。事前情報を組み込んだエキスパート判断プロセスは,Weibullパラメータの信頼できる事前分布を得ることの困難性を解決した。パラメータベクトルの事後分布とMarkov連鎖Monte Carlo(MCMC)アルゴリズムのための方程式は,高次元積分計算の難しさを解決し,パラメータ推定量を得るために導出した。提案した方法は,実際の事例に適用した対応するプログラミングコードとトリックはWinBUGSにおけるMCMCシミュレーションを実行するために開発され,1057.9時間の故障間隔(MTBF)平均時間が得られた。専門家の判断,事前情報,データを結合するその能力を考慮すると,NCMTsのゼロ故障の下で提案した信頼性モデリングと評価法を検証した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： モンテカルロ法 ,  積分 ,  MTBF ,  信頼性試験 ,  *数値制御 ,  パラメータ推定 ,  データフォーマット ,  高次元 ,  *故障 ,  NC工作機械
準シソーラス用語： MCMC ,  事後分布 ,  事前分布 ,  事前知識 ,  Bayes法 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： Weibull分布 ,  信頼性モデリング ,  Bayes ,  0故障 ,  数値制御(NC)工作機械 ,  Markov連鎖モンテカルロ(MCMC)アルゴリズム

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (7件)： 多重 ,  数値制御 ,  NC ,  工作機械 ,  故障 ,  信頼性モデリング ,  評価法