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基于样本数据重构的小子样P_S_N曲线拟合技术

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简介：
本研究提出了一种利用样本数据重构的方法来优化小子样条件下的P-S-N曲线拟合技术，提高材料疲劳寿命预测精度。 为了在小子样条件下精确拟合P-S-N曲线，本段落提出了两种方法：基于样本信息重构并符合疲劳寿命等效原理的极大似然法以及同样基于样本信息重构的最小二乘法。通过这种方法可以有效解决部分相邻应力水平下对数寿命标准差与对数应力水平不呈线性关系的问题，并且考虑到不同应力水平下的样本数量效应，从而减少了小样本和异常值在某些应力水平上的影响，确保了疲劳寿命均值及标准差的准确度。

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  • 基于样本数据重构的小子样P_S_N曲线拟合技术
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    本研究提出了一种利用样本数据重构的方法来优化小子样条件下的P-S-N曲线拟合技术，提高材料疲劳寿命预测精度。 为了在小子样条件下精确拟合P-S-N曲线，本段落提出了两种方法：基于样本信息重构并符合疲劳寿命等效原理的极大似然法以及同样基于样本信息重构的最小二乘法。通过这种方法可以有效解决部分相邻应力水平下对数寿命标准差与对数应力水平不呈线性关系的问题，并且考虑到不同应力水平下的样本数量效应，从而减少了小样本和异常值在某些应力水平上的影响，确保了疲劳寿命均值及标准差的准确度。
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