文献

J-GLOBAL ID：201802290208811711   整理番号：18A1326591

Gammaプロセスに基づく機関車車輪の修道予測手法【JST・京大機械翻訳】

Prediction Method of Locomotive Wheel Degradation Based on Gamma Process

著者 (3件)： Zhang Yimin (東北大学 机械工程与自動化学院,遼寧 沈陽 110819;沈陽化工大学 机械工程学院,遼寧 沈陽 110142) ,  Lin Luyang (東北大学 机械工程与自動化学院,遼寧 沈陽,110819) ,  Lv Hao (東北大学 机械工程与自動化学院,遼寧 沈陽,110819)
資料名： Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban)  (Dongbei Daxue Xuebao(Zirankexueban))
巻： 39  号： 4  ページ： 522-526  発行年： 2018年 
JST資料番号： C5017A  ISSN： 1005-3026  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： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 機関車車輪の摩耗データに従って,非定常Gammaプロセスを用いて,自動車車輪の劣化モデルを築き上げて,a.a方法はBootstrap方法を利用してランダムに1組の擬似寿命の経験分布を生成し、Weibull分布のフィッティング予測による修繕の距離は47.39万kmである。結果により、経験分布と比べ、a方法の寿命は比較的保守的であり、b方法の故障分布はより一致し、修繕の距離は45万kmであることが確認された。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： Weibull分布 ,  保全 ,  摩耗 ,  *予測 ,  *機関車 ,  自動車 ,  *予測技法 ,  故障
準シソーラス用語： 劣化モデル ,  非定常性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： nonstationary Gamma process ,  wear ,  degradation model ,  secondary fourth-order moment method ,  Weibull distribution

分類 (4件)： 鉄道車両設計  (QH02010K) ,  鉄道車両修理  (QH02020V) ,  機械的性質  (WB02030U) ,  金属材料  (HC05020S)

タイトルに関連する用語 (3件)： プロセス ,  車輪 ,  予測手法