データセット不一致と認識不確実性を考慮したマルチソースADTデータセットによる劣化解析の統合【JST・京大機械翻訳】

Chen Wen-Bin; Chen Wen-Bin; Li Xiao-Yang; Li Xiao-Yang; Kang Rui; Kang Rui

文献

J-GLOBAL ID：202202243882669117 整理番号：22A1050225

データセット不一致と認識不確実性を考慮したマルチソースADTデータセットによる劣化解析の統合【JST・京大機械翻訳】

Integration for degradation analysis with multi-source ADT datasets considering dataset discrepancies and epistemic uncertainties

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資料名：
巻： 222 ページ： Null 発行年： 2022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)

単一加速劣化試験(ADT)から収集された劣化データは,通常,不十分であり,知識の欠如を引き起こし,そして,認識的不確実性をもたらす。したがって,マルチソースADTデータセットは,通常,劣化解析と信頼性評価に統合される。それにもかかわらず,マルチソースADTデータセット間の不一致は,現在の統合法において無視され,統合プロセスにおけるすべての情報を完全に利用することができない。これらの問題に取り組むために,多重ソースADTデータセットの統合法を劣化解析と信頼性評価のために開発した。最初に,ADTデータセットのための評価指標システムを構築した。次に,ADTデータセットの相対的品質を,付加モデルと重み式を通して計算した。その後,劣化プロセスを,エピステリック不確実性を定量化するための不確実な加速劣化モデルによって説明し,そして,関連する統計解析を,データセットの不一致を考慮するために,提案した不確実最小加重二乗誤差を通して与えた。シミュレーション研究と応用事例を用いて,提案した方法を説明した。結果は,提案した方式がマルチソースADTデータセットの間の不一致をよく捕捉し,定量的比較を作ることを示した。さらに,それは分解解析における不確実性を著しく減少させることができる。Copyright 2022 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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信頼性

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