在收集到的一组数据中,首先确定最大值Xmax和最小值Xmin。接着根据数据个数N确定合适的区间个数,通常选择N的平方根,并圆整取整数。然后计算区间间隔C,其计算方式为数据范围R除以区间个数,再选择最接近的1、2或5的倍数作为区间间隔C。最后按照Xmin加上区间间隔C的方式逐步确定各区间的边界值。
可靠性数据的收集与分析——故障数据的直方图分析
相关推荐
minitab绘图可靠性数据收集与分析
使用minitab进行数据可靠性分析的图表制作。
SQLServer
11
2024-08-29
收集与分析可靠性数据的表格-数值表
本表格(表3-5数值表例3-4)展示了某零件在两倍规定应力条件下的加速寿命试验结果。通过对n=10个样本的故障时间进行记录(以100小时为单位),得到的故障时间为:0.2,0.35,0.7,0.9,1.3,1.5,1.8,2.5,3.0。使用威布尔概率纸法进行估算。
SQLServer
13
2024-08-17
可靠性数据的收集与分析故障数据的因果关系图解析
故障数据的因果图分析是一种系统的方法,用于揭示故障根源。树干代表主要故障,大树枝上的原因是导致故障的根本因素,而小树枝上的原因则是大树枝所列因素的详细解释。因果图的制作需要确保故障描述具体明确,并吸收多方意见进行深入分析和验证。分类时需合理归类,标记主要原因,并在现场验证后提出改进措施。
SQLServer
17
2024-07-24
模糊故障树与可靠性建模分析3.5
模糊故障树的可视化、最小割集的推导过程,还有单元重要度与系统可靠性之间的关系,全都整理得蛮清楚的。适合你在做复杂系统建模或者搞可靠性评估的时候翻一翻,用起来比纯公式推导方便不少。
模糊树结构的图示交互性还不错,逻辑节点的定义清晰,响应也快。你要是平时习惯用HDFS或Hadoop海量数据,建议对比一下它们的故障机制,也能碰撞出点新思路。
数据收集和可视化这块,推荐顺手看看下面那几篇延伸阅读,像是用minitab画图的,还有关于直方图的,都挺实用。你用来搞报告、做个 PPT 展示也省了不少事。
如果你平时对可靠性建模比较头疼,或者总是搞不清哪些部件重要、哪块容易出故障,那这个资源可以帮你理清不少思
Redis
0
2025-06-18
远程火箭炮插拔机构故障分析与可靠性提升研究
远程火箭炮插拔机构故障分析与可靠性提升研究
本研究通过分析远程火箭炮使用过程中插拔机构的故障信息,建立了故障信息库,并进行了统计分析。研究揭示了插拔机构常见的故障模式、原因及影响因素,并计算了故障模式的危害度。这些成果为插拔机构的可靠性设计改进和技术保障能力提升提供了可靠依据。
统计分析
17
2024-05-06
Hadoop可靠性报告
了解Hadoop可靠性相关知识。
NoSQL
18
2024-05-13
MEMS开关抗屈曲的可靠性分析及其MATLAB开发
这篇文章通过MATLAB开发对MEMS开关在抗屈曲方面的可靠性进行详细分析。研究考虑了结构中的几何和材料不确定性,并应用了半解析的Hasofer-Lind方法和Monte Carlo分析。此外,通过遗传算法进行优化,以提升其可靠性指标。
Matlab
15
2024-09-30
基于蒙特卡罗法的A型井架结构可靠性分析
结合大型通用有限元程序 ANSYS 的参数化设计语言 (APDL) 和概率设计系统 (PDS) 模块,利用蒙特卡罗有限元法计算A型井架系统的失效概率及可靠指标β。通过实际工程结构算例详细阐述了该方法的实现流程,验证了 ANSYS 概率分析功能在结构可靠性分析中的可行性和有效性。
统计分析
19
2024-05-25
论文研究-SOLiD平台上多重测序的数据分析表征与可靠性提高的概率模型
对于做生物学研究的你,如果正在用 SOLiD 平台做多重测序的数据,那你得试试推荐的这个概率模型。它通过对每个测序的内在特征进行,能有效提高多重测序的可靠性,确保结果更准确。最棒的是,它能够过滤掉低质量的数据,不会随便丢弃有用的序列。这样一来,不仅能降低成本,还能提升数据质量,真是太实用了。加上它能识别测序过程中的故障,简化了后续的流程,你的工作效率肯定能大大提升。我,这个方法一定能帮到你,是在复杂数据时,能够让你省时又省力。试试看吧,效果挺不错的。
统计分析
0
2025-06-24