样本受限下产品广义退化路径建模及分类优化

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51475289
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    80.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0506.机械设计学
  • 结题年份:
    2018
  • 批准年份:
    2014
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2015-01-01 至2018-12-31

项目摘要

For the life estimation of highly reliable products, the product's failure data cannot be gotten by even doing the accelerated stress test in the limited test time. If quality characteristics do exist whose degradation over time can be related to the life of the product, the degradation model can then be constructed based on the degradation data of quality characteristics. Based on the existing modeling studies and due to the restriction of the samples, this research establishes the degradation path model of multiple quality characteristics, which take into consideration both random effects between different products and stochastic effects about time correlation and can describe both the linear degradation and nonlinear degradation path. This model also consider the impact of the measurement error. There are four main tasks in this research: (1) The generalized degradation model of multiple quality characteristics; (2)The optimization of the samples test allocation based on the generalized degradation model; (3)The analysis of model mis-specification and its impact on life estimation; (4)The three-stage classification policy based on the linear discriminant analysis. This research will lead to a new scientific basis and practical tools for life estimation of product. This will also expand the product degradation path model theory, enrich the methodology of product's classification. The theoretical method will bring benefit to the reliability optimization design and optimization of screening test. Meanwhile, it is conducive to reduce the test costs and shorten the test cycle time.
对高可靠产品的寿命预计,有时即使采用加速应力试验方法,也无法在有限时间内获得失效数据。此时,若存在与寿命相关的性能参数且随时间逐渐退化,可借助性能参数的退化量,建立退化路径模型来预计产品寿命。本项目将考虑样本受限条件,基于多性能参数,建立一种既能描述产品间变异的随机效应又能描述退化路径时间相关性,既能描述线性又能描述非线性的广义退化路径模型,同时考虑测量误差的影响。研究内容主要包括:(1)多性能参数的广义退化路径建模;(2)基于广义退化路径模型的试验配置优化;(3)模型误判研究及对寿命和试验方案的影响;(4)基于线性区别分析的三阶段产品分类决策。本研究将为高可靠性产品寿命预计奠定一种新的科学基础和实践工具,扩展产品退化路径建模理论,丰富产品分类优化方法。该理论方法一方面有益于产品可靠性优化设计,另一方面也有益于产品的分类筛选。同时,对于减少试验成本,缩短研制周期等也都有着重要的作用。

结项摘要

本项目的研究基于性能退化参数,针对高可靠性产品,建立了一种既能描述产品间变异的随机效应又能描述退化路径时间相关性,既能描述线性又能描述非线性的广义退化路径模型,同时考虑测量误差的影响。项目的研究成果主要包含以下几个方面。首先基于Wiener过程,考虑非线性特征、产品之间的异质性和测量的误差影响,构建了基于性能退化参数的广义退化路径模型。针对加速退化试验配置优化的研究,基于广义退化路径模型,建立了加速退化模型,通过决策试验中的样本数量、测量时间和测量次数,实现在约束条件下得到较高的产品寿命评估精度的目标,从而获得最佳的试验方案。在退化模型的误判方面,考虑了随机效应模型、随机过程模型以及两者混合模型相互误判所造成的影响程度大小,并对比了三种退化模型间相互误判对产品分类和预防维护的影响程度。最后,采用广义退化路径模型来描述批产品的退化过程,以线性区别分析方法构造了分类判别准则,确定了产品分类的最佳区分点和最佳预烧时间,建立了批产品最优分类决策。本研究为高可靠性产品寿命预计奠定了一种新的科学基础和实践工具,扩展了产品退化路径建模理论,丰富了产品分类优化方法。

项目成果

期刊论文数量(14)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(4)
专利数量(2)
恒定应力加速退化试验差异化设计
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
    系统工程与电子技术
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈震;潘浩;潘尔顺
  • 通讯作者:
    潘尔顺
广义逆高斯过程的步进应力加速退化试验设计
  • DOI:
    10.16183/j.cnki.jsjtu.2017.02.009
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    上海交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李烁;陈震;潘尔顺
  • 通讯作者:
    潘尔顺
基于退化数据的高可靠性产品贝叶斯分类决策
  • DOI:
    10.16183/j.cnki.jsjtu.2017.01.013
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    上海交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    陈震;潘尔顺
  • 通讯作者:
    潘尔顺
高可靠性产品退化建模研究综述
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2015
  • 期刊:
    工业工程与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘尔顺;陈震
  • 通讯作者:
    陈震
基于随机灰靶模型的多质量特性产品参数选择
  • DOI:
    10.19495/j.cnki.1007-5429.2017.03.007
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    工业工程与管理
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    李亚平;刘思峰;方志耕;陈洪转
  • 通讯作者:
    陈洪转

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其他文献

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  • 发表时间:
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  • 影响因子:
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  • 作者:
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  • 通讯作者:
    潘尔顺
基于统计过程控制与维护策略的联合经济设计模型
  • DOI:
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  • 发表时间:
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  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
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  • 通讯作者:
    王莹
田口损失函数的改进及在最佳经济
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    --
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    潘尔顺;李庆国
  • 通讯作者:
    李庆国
面向能耗控制的预知维护与刀具更换联合优化策略
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2020
  • 期刊:
    上海交通大学学报
  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    石郭;司国锦;夏唐斌;潘尔顺;奚立峰
  • 通讯作者:
    奚立峰
成组条件下的研制批产混合调度方法
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2016
  • 期刊:
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  • 影响因子:
    --
  • 作者:
    郭映彤;王贺;冯翰信;潘尔顺
  • 通讯作者:
    潘尔顺

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AI项目解读示例

课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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