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申请/专利权人：中国标准化研究院

摘要：本发明涉及零件检验技术领域，具体公开一种基于贝叶斯算法的零件寿命抽样检验方法及系统，该方法包括：获取各生产批次的零件生产数据，匹配得到各生产批次的零件抽样策略；对各生产批次各零件样本进行寿命试验，得到各生产批次的失效零件样本的失效时间；利用寿命分布模型对各生产批次的失效零件样本的失效时间进行拟合，对各生产批次的零件质量进行评估。本发明结合有限的试验数据以及物理模型，进行高效的寿命预测与抽样检验设计，满足现代工业对零件可靠性和经济性双重需求，通过科学、精准、经济的方式评估和管理零件寿命，保障零件投入运行的安全性、稳定性和经济性。

主权项：1.一种基于贝叶斯算法的零件寿命抽样检验方法，其特征在于，包括：获取各生产批次的零件生产数据，分析处理得到各生产批次零件抽样参照指标，并根据各生产批次零件抽样参照指标，匹配得到各生产批次的零件抽样策略；根据零件抽样策略对各生产批次零件进行零件抽样，得到各生产批次各零件样本，对各生产批次各零件样本进行寿命试验，得到各生产批次的失效零件样本的失效时间；利用寿命分布模型对各生产批次的失效零件样本的失效时间进行拟合，得到各生产批次的零件总体预期寿命，根据各生产批次的零件总体预期寿命对各生产批次的零件质量进行评估，得到评估结果并进行反馈；所述分析处理得到各生产批次零件抽样参照指标，具体分析过程为：所述各生产批次的零件生产数据，包括各生产批次的零件生产总数、允许零件尺寸偏差值以及单个零件抽样检测成本；对各生产批次的零件生产数据进行处理，分析得到各生产批次零件抽样参照指标；所述对各生产批次各零件样本进行寿命试验，得到各生产批次的失效零件样本的失效时间，具体分析过程为：记录各零件样本的初始状态信息，包括各生产批次各零件样本的初始重量和初始热传导系数，并对寿命试验过程中各生产批次各零件样本的重量、热传导系数和应力数据进行监测，其中应力数据包括应力循环次数和各次应力循环峰值；根据各生产批次各零件样本的应力数据，经处理得到各生产批次各零件样本的损耗程度评估值；对各生产批次各零件样本的重量、热传导系数和损耗程度评估值进行分析，得到各生产批次各零件样本的零件失效评估参量；从零件检验数据库中获取零件失效评估参量阈值，将各零件样本的零件失效评估参量与零件失效评估参量阈值进行比对，若某零件样本的零件失效评估参量大于或等于零件失效评估参量阈值，则将该零件样本标记为失效零件样本，并记录各生产批次的失效零件样本的失效时间；所述各生产批次零件抽样参照指标，具体分析过程为：从零件检验数据库中获取参照零件生产总数、参照允许零件尺寸偏差值以及参照单个零件抽样检测成本，综合分析得到各生产批次零件抽样参照指标，具体数值表达式为： 式中，表示第i个生产批次零件抽样参照指标，NL→i表示第i个生产批次的零件生产总数，NL→0表示参照零件生产总数，Si表示第i个生产批次的允许零件尺寸偏差值，S0表示参照允许零件尺寸偏差值，Mi表示第i个生产批次的单个零件抽样检测成本，M0表示参照单个零件抽样检测成本，ω1表示设定的零件生产总数对应的抽样参照指标权重因子，ω2表示设定的零件尺寸偏差值对应的抽样参照指标权重因子，ω3表示设定的单个零件抽样检测成本对应的抽样参照指标权重因子，i表示各生产批次的编号，i＝1,2,3,...,n，n表示生产批次的总数；所述各生产批次各零件样本的零件失效评估参量，是通过对各生产批次各零件样本的重量、热传导系数和应力数据进行分析得到量化指标，用于量化评估零件样本的异常程度，为零件样本的失效评估提供数据依据；所述各生产批次各零件样本的零件失效评估参量，具体数值表达式为： 式中，χij表示第i个生产批次第j个零件样本的零件失效评估参量，Gij表示第i个生产批次第j个零件样本的重量，表示第i个生产批次第j个零件样本的初始重量，Rij表示第i个生产批次第j个零件样本的热传导系数，表示第i个生产批次第j个零件样本的初始热传导系数，βij表示第i个生产批次第j个零件样本的损耗程度评估值，ΔG表示设定的零件允许偏差重量，ΔR表示设定的零件允许偏差热传导系数，ψ1表示设定的零件样本重量对应的零件失效评估权重因子，ψ2表示设定的零件样本热传导系数对应的零件失效评估权重因子，ψ3表示设定的零件损耗程度评估值对应的零件失效评估权重因子，i表示各生产批次的编号，i＝1,2,3,...,n，n表示生产批次的总数，j表示各零件样本的编号，j＝1,2,3,...,m，m表示零件样本的总数。

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