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J-GLOBAL ID:202002222446509604   整理番号:20A2482254

ランダム効果一般WienerプロセスとD-ブドウCopulaを用いた多変量依存加速劣化データの解析【JST・京大機械翻訳】

Analysis of multivariate dependent accelerated degradation data using a random-effect general Wiener process and D-vine Copula
著者 (7件):
資料名:
巻: 204  ページ: Null  発行年: 2020年 
JST資料番号: D0980B  ISSN: 0951-8320  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: イギリス (GBR)  言語: 英語 (EN)
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現代の製品は通常,同時に劣化する複数の性能特性を示す。これらの劣化プロセスは,内部構造,操作条件,および作業履歴のようないくつかの共通因子により依存している。技術的に,そのような依存劣化プロセスのモデル化の本質は,適切な限界劣化モデルを見出し,多重性能特性間の依存性構造を捉えることである。本論文は,ランダム効果一般的Wiener過程とD-ブドウコピュラに基づく多変量依存加速劣化試験モデルを開発した。提案したモデルと統計的推論法は,3つの不確実性源を考慮して非線形加速劣化データを分析し,限界分布を構築する。標準多変量コピュラの柔軟性とパラメータ制約の欠如を克服するために,対コピュラ構築とそれらのブドウグラフィカル表現を適用して,多変量分解データにおける複雑で隠された依存性パターンを明らかにし,完全に理解した。シミュレーション用例と調整装置の加速劣化データに関する現実の応用は,提案したモデルと統計的推定法の性能と利点を説明するために提供した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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