CN107679320A - 用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法及系统 - Google Patents
用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN107679320A CN107679320A CN201710906164.4A CN201710906164A CN107679320A CN 107679320 A CN107679320 A CN 107679320A CN 201710906164 A CN201710906164 A CN 201710906164A CN 107679320 A CN107679320 A CN 107679320A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- corrosion data
- array
- corrosion
- mrow
- data
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/10—Geometric CAD
- G06F30/15—Vehicle, aircraft or watercraft design
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06Q—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES; SYSTEMS OR METHODS SPECIALLY ADAPTED FOR ADMINISTRATIVE, COMMERCIAL, FINANCIAL, MANAGERIAL OR SUPERVISORY PURPOSES, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
- G06Q10/00—Administration; Management
- G06Q10/04—Forecasting or optimisation specially adapted for administrative or management purposes, e.g. linear programming or "cutting stock problem"
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/04—Ageing analysis or optimisation against ageing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Business, Economics & Management (AREA)
- Economics (AREA)
- Human Resources & Organizations (AREA)
- Strategic Management (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Entrepreneurship & Innovation (AREA)
- Tourism & Hospitality (AREA)
- Development Economics (AREA)
- General Business, Economics & Management (AREA)
- Game Theory and Decision Science (AREA)
- Marketing (AREA)
- Operations Research (AREA)
- Aviation & Aerospace Engineering (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Computational Mathematics (AREA)
- Mathematical Analysis (AREA)
- Mathematical Optimization (AREA)
- Pure & Applied Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Testing Resistance To Weather, Investigating Materials By Mechanical Methods (AREA)
Abstract
本发明公开了一种用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法及系统,该系统包括数组构成单元和数据判断单元。该方法包括:将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。通过使用本发明的方法及系统,能获取得到可靠性高的适用腐蚀数据,提高后续飞机结构性能评估预测结果的精准度。本发明作为一种腐蚀数据可靠性判断方法及系统可广泛应用于民用飞机性能预测领域中。
Description
技术领域
本发明涉及结构性能预测数据处理技术,尤其涉及一种适用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法及系统。
背景技术
腐蚀是民用飞机运营期间主要的结构损伤形式。民用飞机进入老龄飞机阶段后,腐蚀问题会随着机龄增加而越来越严重,这给航空公司造成了巨大的经济损失,而且飞机主要结构腐蚀失效还会直接影响飞行安全,甚至导致灾难性后果。因此,开展飞机结构腐蚀性能预测的研究存在迫切的必要性。
根据飞机设计单位提供的飞机结构腐蚀检查大纲制定并执行有效的飞机结构腐蚀预防和控制方案的目的,就是为了及时检查发现典型腐蚀、避免腐蚀危害飞行安全并降低腐蚀维修成本。而保证飞机结构腐蚀预防和控制方案的有效方法是通过分析和研究飞机结构维修过程中收集到的腐蚀数据,来预测整个机队飞机结构腐蚀性能,在此基础上正确评定飞机结构腐蚀级别并视情况来改进飞机结构腐蚀预防和控制方案的腐蚀预防和控制改进措施。然而,飞机结构维修过程中检查发现的腐蚀数据,常常会存有异常值,而腐蚀数据异常值是不适合用来做普遍性评估,不能作为评定飞机结构性能预测的依据,会干扰飞机结构性能预测结果,容易令评估预测结果与实际情况出入大,从而令评估预测结果的精准度低下。因此由此可见,从飞机结构维修过程中收集到的腐蚀数据中,剔除异常值,从而获得可靠性高的腐蚀数据来实现飞机结构性能预测,这能大大提高飞机结构性能评估预测结果的精准度。
发明内容
为了解决上述技术问题,本发明的目的是提供一种用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法。
本发明的另一目的是提供一种用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统。
本发明方法所采用的技术方案是:用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法,该方法包括以下步骤:
将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
进一步,所述根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据这一步骤,其包括以下子步骤:
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数以及设定的显著水平值,获取得到相对应的格拉布斯临界值;
计算腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差;
根据计算得出的腐蚀数据所对应的残差,计算出腐蚀数据数组的标准偏差;
计算第一乘积结果,所述第一乘积结果为格拉布斯临界值与标准偏差的相乘结果;
逐一判断腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差的绝对值是否大于等于第一乘积结果;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值小于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据属于典型腐蚀数据,将该腐蚀数据添加至第一数组中;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值大于等于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据为异常值;
判断作为异常值的腐蚀数据是否属于非典型腐蚀数据,若是,则将该腐蚀数据添加至第三数组;反之,则将该腐蚀数据添加至第二数组中;
其中,所述第一数组和第二数组中所包含的腐蚀数据为适用腐蚀数据。
进一步,所述腐蚀数据所对应的残差,其计算公式如下所示:
其中,vi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据所对应的残差,xi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据,表示为腐蚀数据数组的均值。
进一步,所述腐蚀数据数组的标准偏差,其计算公式如下所示:
其中,S表示为腐蚀数据数组的标准偏差,n表示为腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数。
进一步,还包括以下步骤:
将第三数组中的腐蚀数据标记禁用。
本发明系统所采用的第一技术方案是:用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,该系统包括:
存储器,用于存储各程序;
处理器,用于加载所述程序并执行以下步骤:
将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
进一步,所述根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据这一步骤,其包括以下子步骤:
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数以及设定的显著水平值,获取得到相对应的格拉布斯临界值;
计算腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差;
根据计算得出的腐蚀数据所对应的残差,计算出腐蚀数据数组的标准偏差;
计算第一乘积结果,所述第一乘积结果为格拉布斯临界值与标准偏差的相乘结果;
逐一判断腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差的绝对值是否大于等于第一乘积结果;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值小于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据属于典型腐蚀数据,将该腐蚀数据添加至第一数组中;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值大于等于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据为异常值;
判断作为异常值的腐蚀数据是否属于非典型腐蚀数据,若是,则将该腐蚀数据添加至第三数组;反之,则将该腐蚀数据添加至第二数组中;
其中,所述第一数组和第二数组中所包含的腐蚀数据为适用腐蚀数据。
进一步,所述腐蚀数据所对应的残差,其计算公式如下所示:
其中,vi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据所对应的残差,xi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据,表示为腐蚀数据数组的均值。
进一步,所述腐蚀数据数组的标准偏差,其计算公式如下所示:
其中,S表示为腐蚀数据数组的标准偏差,n表示为腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数。
本发明系统所采用的第二技术方案是:用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,该系统包括:
数组构成单元,用于将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
数据判断单元,用于根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
本发明方法及系统的有益效果是:通过使用本发明的方法及系统,能准确地对相同类型飞机结构件所对应的所有腐蚀数据进行适用腐蚀数据的判断,从而将异常值剔除,获取得到可靠性高的适用腐蚀数据,这样利用判断出的适用腐蚀数据来执行后续同类飞机结构件的性能预测流程,可大大地提高后续飞机结构性能评估预测结果的精准度。
附图说明
图1是本发明一种用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法的步骤流程图;
图2是本发明一种用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统的结构框图;
图3是本发明一种用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法的一具体实施例步骤流程图。
具体实施方式
实施例1
如图1所示,用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法,该方法包括以下步骤:
将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
作为本方法实施例的优选实施方式,所述根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据这一步骤,其包括以下子步骤:
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数以及设定的显著水平值,获取得到相对应的格拉布斯临界值;
计算腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差;
根据计算得出的腐蚀数据所对应的残差,计算出腐蚀数据数组的标准偏差;
计算第一乘积结果,所述第一乘积结果为格拉布斯临界值与标准偏差的相乘结果;
逐一判断腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差的绝对值是否大于等于第一乘积结果;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值小于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据属于典型腐蚀数据,将该腐蚀数据添加至第一数组中;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值大于等于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据为异常值;
判断作为异常值的腐蚀数据是否属于非典型腐蚀数据,若是,则将该腐蚀数据添加至第三数组;反之,则将该腐蚀数据添加至第二数组中;
其中,所述第一数组和第二数组中所包含的腐蚀数据为适用腐蚀数据。
作为本方法实施例的优选实施方式,所述腐蚀数据所对应的残差,其计算公式如下所示:
其中,vi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据所对应的残差,xi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据,表示为腐蚀数据数组的均值。
作为本方法实施例的优选实施方式,所述腐蚀数据数组的标准偏差,其计算公式如下所示:
其中,S表示为腐蚀数据数组的标准偏差,n表示为腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数。
作为本方法实施例的优选实施方式,还包括以下步骤:
将第三数组中的腐蚀数据标记禁用。
上述方法实施例中的内容均适用于以下系统实施例中。
实施例2
与上述方法对应的程序系统,如图2所示,用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,该系统包括:
数组构成单元,用于将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
数据判断单元,用于根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
作为本系统实施例的优选实施方式,所述数据判断单元具体包括:
第一获取模块,用于根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数以及设定的显著水平值,获取得到相对应的格拉布斯临界值;
第一计算模块,用于计算腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差;
第二计算模块,用于根据计算得出的腐蚀数据所对应的残差,计算出腐蚀数据数组的标准偏差;
第三计算模块,用于计算第一乘积结果,所述第一乘积结果为格拉布斯临界值与标准偏差的相乘结果;
第一判断模块,用于逐一判断腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差的绝对值是否大于等于第一乘积结果;
第二判断模块,用于当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值小于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据属于典型腐蚀数据,将该腐蚀数据添加至第一数组中;
第三判断模块,用于当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值大于等于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据为异常值;
第四判断模块,用于判断作为异常值的腐蚀数据是否属于非典型腐蚀数据,若是,则将该腐蚀数据添加至第三数组;反之,则将该腐蚀数据添加至第二数组中;
其中,所述第一数组和第二数组中所包含的腐蚀数据为适用腐蚀数据。
作为本系统实施例的优选实施方式,所述第四判断模块具体用于判断作为异常值的腐蚀数据是否属于非典型腐蚀数据,若是,则将该腐蚀数据添加至第三数组,并将第三数组中的腐蚀数据标记禁用;反之,则将该腐蚀数据添加至第二数组中。
实施例3
与上述方法对应的软硬件结合系统,用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,该系统包括:
存储器,用于存储各程序;
处理器,用于加载所述程序并执行以下步骤:
将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
实施例4
针对上述实施例1~3,本实施例做进一步的优选内容阐述。
如图3所示,一种用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法,其具体包括以下步骤:
S101、获取相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据,然后,将获得的所有腐蚀数据构成一腐蚀数据数组xl,即一腐蚀数据数组为一类型飞机结构件的腐蚀数据数组;其中,腐蚀数据数组xl中所包含的腐蚀数据的总个数为n,xi表示为腐蚀深度,即数组xl中第i个元素(腐蚀数据);
S102、根据腐蚀数据数组xl中所包含的腐蚀数据的总个数n以及设定的显著水平值,获取得到相对应的格拉布斯临界值λ(α,n);
S103、计算腐蚀数据数组xl中每一个腐蚀数据所对应的残差;
其中,腐蚀数据数组xl中一腐蚀数据所对应的残差,其计算公式如下所示:
上述公式中,vi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据所对应的残差,表示为数组xl的均值;
S104、根据步骤S103计算得出的腐蚀数据所对应的残差,计算出腐蚀数据数组xl的标准偏差;
其中,所述腐蚀数据数组xl的标准偏差S,其计算公式如下所示:
S105、计算第一乘积结果,所述第一乘积结果为格拉布斯临界值λ(α,n)与标准偏差S的相乘结果λ(α,n)*S;
S106、逐一判断腐蚀数据数组xl中每一个腐蚀数据所对应的残差的绝对值|vi|是否大于等于第一乘积结果λ(α,n)*S;
S107、当判断出|vi|≥λ(α,n)*S不成立时,即判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值|vi|小于第一乘积结果λ(α,n)*S时,则表示该腐蚀数据,即第i个腐蚀数据,属于典型腐蚀数据,此时,将该腐蚀数据添加至第一数组中,所述第一数组为典型腐蚀数据数组di;
S108、当判断出|vi|≥λ(α,n)*S成立时,即判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值|vi|大于等于第一乘积结果λ(α,n)*S时,则表示该腐蚀数据,即第i个腐蚀数据,为异常值,然后,执行下一步骤S109;
S109、判断作为异常值的腐蚀数据是否属于非典型腐蚀数据,若是,则将该腐蚀数据,即第i个腐蚀数据,添加至第三数组(异常值数组du)中,并标记禁用;反之,则将该腐蚀数据添加至第二数组中,所述第二数组为不能确认的异常值数组dj。
由上述可得,通过使用本发明,可将腐蚀数据数组xl中的腐蚀数据分为三种类型的数据列表(即数组):1)、第一数组为典型腐蚀数据数组di;2)、第二数组为不能确认的异常值数组dj;3)、第三数组为异常值数组du。其中,所述第一数组和第二数组中所包含的腐蚀数据为可靠性高的适用腐蚀数据。也就是说,通过使用本发明方案,能快速地判断出相同类型的飞机结构件所对应的所有适用腐蚀数据,其中,所述适用腐蚀数据指的是,从相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据中,排除了不适合用来做普遍性评估的异常腐蚀数据后所剩下的腐蚀数据,以使用于预测的腐蚀数据具有普遍性和适用性,这样通过利用可靠性高的适用腐蚀数据来实现后续飞机结构性能评估预测流程,能令后续飞机结构性能评估预测结果与实际情况相接近,大大提高评估预测结果的精准度。
以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明,但本发明创造并不限于所述实施例,熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做作出种种的等同变形或替换,这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。
Claims (10)
1.用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
2.根据权利要求1所述用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法,其特征在于:所述根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据这一步骤,其包括以下子步骤:
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数以及设定的显著水平值,获取得到相对应的格拉布斯临界值;
计算腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差;
根据计算得出的腐蚀数据所对应的残差,计算出腐蚀数据数组的标准偏差;
计算第一乘积结果,所述第一乘积结果为格拉布斯临界值与标准偏差的相乘结果;
逐一判断腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差的绝对值是否大于等于第一乘积结果;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值小于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据属于典型腐蚀数据,将该腐蚀数据添加至第一数组中;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值大于等于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据为异常值;
判断作为异常值的腐蚀数据是否属于非典型腐蚀数据,若是,则将该腐蚀数据添加至第三数组;反之,则将该腐蚀数据添加至第二数组中;
其中,所述第一数组和第二数组中所包含的腐蚀数据为适用腐蚀数据。
3.根据权利要求2所述用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法,其特征在于:所述腐蚀数据所对应的残差,其计算公式如下所示:
<mrow>
<msub>
<mi>v</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
</mrow>
其中,vi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据所对应的残差,xi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据,表示为腐蚀数据数组的均值。
4.根据权利要求3所述用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法,其特征在于:所述腐蚀数据数组的标准偏差,其计算公式如下所示:
<mrow>
<mi>S</mi>
<mo>=</mo>
<msqrt>
<mrow>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mrow>
其中,S表示为腐蚀数据数组的标准偏差,n表示为腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数。
5.根据权利要求2所述用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法,其特征在于:还包括以下步骤:
将第三数组中的腐蚀数据标记禁用。
6.用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,其特征在于:该系统包括:
存储器,用于存储各程序;
处理器,用于加载所述程序并执行以下步骤:
将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
7.根据权利要求6所述用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,其特征在于:所述根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据这一步骤,其包括以下子步骤:
根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数以及设定的显著水平值,获取得到相对应的格拉布斯临界值;
计算腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差;
根据计算得出的腐蚀数据所对应的残差,计算出腐蚀数据数组的标准偏差;
计算第一乘积结果,所述第一乘积结果为格拉布斯临界值与标准偏差的相乘结果;
逐一判断腐蚀数据数组中每一个腐蚀数据所对应的残差的绝对值是否大于等于第一乘积结果;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值小于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据属于典型腐蚀数据,将该腐蚀数据添加至第一数组中;
当判断出腐蚀数据所对应的残差的绝对值大于等于第一乘积结果时,则表示该腐蚀数据为异常值;
判断作为异常值的腐蚀数据是否属于非典型腐蚀数据,若是,则将该腐蚀数据添加至第三数组;反之,则将该腐蚀数据添加至第二数组中;
其中,所述第一数组和第二数组中所包含的腐蚀数据为适用腐蚀数据。
8.根据权利要求7所述用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,其特征在于:所述腐蚀数据所对应的残差,其计算公式如下所示:
<mrow>
<msub>
<mi>v</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
</mrow>
其中,vi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据所对应的残差,xi表示为腐蚀数据数组中第i个腐蚀数据,表示为腐蚀数据数组的均值。
9.根据权利要求8所述用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,其特征在于:所述腐蚀数据数组的标准偏差,其计算公式如下所示:
<mrow>
<mi>S</mi>
<mo>=</mo>
<msqrt>
<mrow>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mrow>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>n</mi>
</munderover>
<msup>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>x</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>-</mo>
<mover>
<mi>x</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msup>
</mrow>
</msqrt>
</mrow>
其中,S表示为腐蚀数据数组的标准偏差,n表示为腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数。
10.用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断系统,其特征在于:该系统包括:
数组构成单元,用于将相同类型的飞机结构件所对应的所有腐蚀数据构成腐蚀数据数组;
数据判断单元,用于根据腐蚀数据数组中所包含的腐蚀数据的总个数和腐蚀数据数组的标准偏差,利用格拉布斯法从腐蚀数据数组中判断出适用腐蚀数据。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710906164.4A CN107679320A (zh) | 2017-09-29 | 2017-09-29 | 用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN201710906164.4A CN107679320A (zh) | 2017-09-29 | 2017-09-29 | 用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN107679320A true CN107679320A (zh) | 2018-02-09 |
Family
ID=61138984
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN201710906164.4A Pending CN107679320A (zh) | 2017-09-29 | 2017-09-29 | 用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN107679320A (zh) |
Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN102507400A (zh) * | 2011-11-02 | 2012-06-20 | 嘉兴市特种设备检测院 | 一种t91钢管的剩余寿命定量分析方法 |
WO2012177442A4 (en) * | 2011-06-24 | 2013-06-13 | Baker Hughes Incorporated | Coatings for welbore tools, components having such coatings, and related methods |
CN104406920A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-11 | 西南铝业(集团)有限责任公司 | 一种6082铝合金光谱标准样品和6082铝合金成分检测方法 |
-
2017
- 2017-09-29 CN CN201710906164.4A patent/CN107679320A/zh active Pending
Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
WO2012177442A4 (en) * | 2011-06-24 | 2013-06-13 | Baker Hughes Incorporated | Coatings for welbore tools, components having such coatings, and related methods |
CN102507400A (zh) * | 2011-11-02 | 2012-06-20 | 嘉兴市特种设备检测院 | 一种t91钢管的剩余寿命定量分析方法 |
CN104406920A (zh) * | 2014-12-12 | 2015-03-11 | 西南铝业(集团)有限责任公司 | 一种6082铝合金光谱标准样品和6082铝合金成分检测方法 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
SUSAN CAINES 等: "Simplified electrochemical potential noise method to predict corrosion and corrosion rate", 《JOURNAL OF LOSS PREVENTION IN THE PROCESS INDUSTRIES》 * |
何敏: "炼油装置循环水换热系统腐蚀模型与评价研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅰ辑》 * |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN110197288A (zh) | 故障影响下设备的剩余使用寿命预测方法 | |
WO2019019429A1 (zh) | 一种虚拟机异常检测方法、装置、设备及存储介质 | |
Che et al. | Reliability analysis of load-sharing man-machine systems subject to machine degradation, human errors, and random shocks | |
Cao et al. | Performance evaluation and enhancement of multistage manufacturing systems with rework loops | |
CN112231133B (zh) | 一种数据修复处理方法、装置及电子设备 | |
CN108345707A (zh) | 基于概率的管道腐蚀缺陷计划响应时间确定方法及装置 | |
Burr et al. | Revisiting statistical aspects of nuclear material accounting | |
CN103853144B (zh) | 基于采油生产数据的现场传感器故障检测方法 | |
CN107657121A (zh) | 基于腐蚀级别评定的飞机结构性能预测处理方法及系统 | |
CN107679320A (zh) | 用于飞机结构性能预测的腐蚀数据可靠性判断方法及系统 | |
TWI427487B (zh) | 工件抽樣檢驗的方法及其電腦程式產品 | |
CN116955912A (zh) | 一种电子设备的备件保障任务的成功率评估方法及系统 | |
CN114322446B (zh) | 冷却系统故障预警方法、装置、冷却系统及作业机械 | |
CN112598334B (zh) | 航电安全系数确定方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN104331775A (zh) | 一种计量资产全寿命周期质量分析方法 | |
RU2667119C2 (ru) | Способ проверки остаточной дефектности изделий | |
CN114987773A (zh) | 飞机液压系统性能异常识别方法、装置、设备及介质 | |
CN105068529B (zh) | 一种基于加权残差分量比较的故障分离方法及系统 | |
Szkoda et al. | Reliability and availability assessment of a transport system using Dynamic Fault Tree and Monte Carlo simulation | |
CN113887990A (zh) | 电气设备维修决策优化方法 | |
CN109193563B (zh) | 基于三相三线表计设备的失流故障监测方法和装置 | |
CN113553687A (zh) | 存储器、安全仪表系统sil验证方法、系统和装置 | |
CN107463164B (zh) | 基于工业大数据多层核学习的连续加热釜快速故障检测法 | |
CN112132435A (zh) | 一种基于半定量计算的化工风险评价方法 | |
CN117408668B (zh) | 基于飞机健康管理的检修方法、系统、设备和存储介质 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20180209 |