针对采用Bootstrap方法对极小子样进行可靠性评估时,在重抽样的过程中样本向均值集中导致评估结果不够准确的问题,提出一种改进的Bootstrap可靠性评估方法.采用虚拟增广样本法对极小子样进行增广,增广至小样本.然后将增广后的小样本按照大小进行排序并分组,运用四分位差法和Bootstrap法对分组后的数据进行可靠性评估.最后,将该方法用于某列车齿轮箱箱体疲劳寿命的可靠性评估.评估结果表明:该方法可以较好地解决Bootstrap法无法对极小子样进行评估的问题,改善了Bootstrap法的抽样结果向均值集中的状况.
极小子样 可靠性评估 虚拟增广样本 四分位差估计 改进Bootsrap