参数估计方法是处理实际问题时最常用的方法。当总体的某些参数未知(一般要求分布类型已知)时,从样本出发构造适当的统计量,作为未知参数的估计量。当取得一组观察值后,以相应的统计量的观察值作为未知参数的估计值,并讨论估计值对真值进行估计的可靠性

为了探究何种履带式行走机构更加适用于煤矿搜救机器人，采用网络分析法从行走机构行走能力、防爆难易、操控性以及可靠性四个方面对5种常见的履带式行走机构进行性能评价.对5种行走机构的空间通过性、最大越障高度、最大越壕沟宽度和底盘高度进行了理论建模分析，同时提出了驱动电机数量对于防爆难易、操控性以及可靠性影响的数学模型.根据煤矿搜救机器人设计经验以及所推导的理论模型，对5种行走机构采用网络分析法进行了量化评价.最终，评价结果认为角度型行走机构更适于煤矿搜救机器人.基于评价结果，设计了CUMT-V型煤矿搜救机器人行走机构

11.1概率极限状态设计法及其在《公路桥规》中的应用 11.1.1概率极限状态设计法的概念 以“公路桥梁可靠度”研究为基础,把影响结构可靠性的各主要因素均视为不确定的随机性变 量,从荷载和结构抗力(包括材料性能、几何参数和计算模式不定性)两个方面进行调查、实测、 试验及统计分析,运用统计数学的方法寻求各随机变量的统计特性(统计参数和概率分布类型),确 定失效概率(或目标可靠指标),再从失效概率出发,通过优化分析或直接从各基本变量的概率分布 中求得设计所需要的各相关参数。这种以调查统计分析和对结构可靠性分析为依据而建立的极限状 态设计,称为概率极限状态设计法

本文提出了应用非线性规划方法设计铲运机工作机构。首先分析了反转六杆机构工作过程中的运动几何关系,推导了运动方程和力学关系方程。确立了以机构平动性能和转斗油缸最大出力为最小的双目标函数,从而建立了约束非线性优化设计数学模型。 作者用所建立的数学模型,用SUMT优化方法,在高速电子计算机上,对国产ZLD-40型铲运机工作机构进行了实例计算,验证了数学模型及程序的正确性和可靠性,并取得了满意的优化解。计算结果表明:该机构选择双目标函数进行优化设计,较全面地提高了机构的设计质量和工作效益,这是常规设计所难以实现的

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本文首先对双P型辐射管进行实验和数值研究，发现除NOx含量的误差偏大外，其他参数的偏差都在1%以内，证明该模型具有一定的可靠性.在此基础上，将空气分级的理念应用于双P型辐射管，提出一种带支管喷口的分区分级燃气辐射管，并建立相应的数学和物理模型.对比双P型辐射管和分区分级辐射管的模拟结果显示：分区分级燃气辐射管和双P型辐射管内气体的平均流速分别为25.8m·s-1和21.0m·s-1，热效率分别为65.9%和64.2%；分区分级燃气辐射管壁面最高温度为1047℃，壁面最大温差为73℃，比双P型辐射管降低15℃，分区分级后气体平均流速增大，提高了直管和回流管管段的烟气温度和壁面温度，具有更好的温度均匀性

为从力学本质上揭示SI-FLAT非接触式板形仪的检测原理,基于薄板流固耦合振动理论,建立了薄板振幅与残余应力关系的数学模型.在非协调Föppl-von Kármán方程组的平衡方程中引入惯性项与流体压强项,利用气动载荷在时间上的周期性将流体速度函数、流体压强函数、薄板挠度函数和薄板应力势函数的时间变量分离出来,得到描述SI-FLAT板形仪稳定工作状态的偏微分方程组.进一步利用分离变量法求解该方程组,最终建立起薄板振幅与残余应力的数学关系.同时结合实测残余应力数据,利用Siemens提出的振幅-残余应力模型反算得到实际薄板振幅分布,并将其与流固耦合振动模型计算的振幅进行对比,验证了提出的数学模型的可靠性.进一步利用流固耦合振动模型分析了气泵进风口流体速度、检测距离和激振频率对振幅的影响,为SI-FLAT板形仪科学合理的利用提供了理论依据

泥层高度和底流浓度是深锥浓密机最为重要的两个参数，因此有必要研究底流浓度随泥层高度的变化规律.采用自制小型深锥浓密机，对尾矿非连续/连续动态压密过程进行了物理实验；借助于有效孔隙比与泥层压强间遵循的Power函数关系，结合对尾矿颗粒的受力分析，推导出了底流浓度与泥层高度的数学模型，揭示了浓密机底流浓度与泥层高度的内在关系，并从尾矿颗粒空间结构的角度解释了该模型的变化规律；结合矿山生产对于底流浓度的要求，应用该数学模型，为其推荐了泥层高度的合理范围，验证了底流浓度数学模型的可靠性.该模型为深锥浓密机的设计和运行提供了理论依据

信度是衡量测验分数一致性或可靠性的一个指标,即用一个或一组测验对同一被试群 体施测多次,所得结果的一致性程度,以及测验分数所反映被试真实水平(即真分数)的可 靠性程度。如果对一组学生用同一个测验实施两次,测试的结果完全一样,可以认为该测 验完全可靠,这时它的信度系数为1。但在现实中这种测验是很难找到的。在测量心理属 性的教学测量中,与测量目标无关的变量(因素)对测量的不准确和不一致的效应,使这 类测量产生各种误差。误差越大,信度越低;而误差越小,信度越高

基本概念 用点估计来估计总体参数,即使是无偏有效 的估计量,也会由于样本的随机性,从一个 样本算得估计量的值不一定恰是所要估计 的参数真值.而且,即使真正相等,由于参数 值本身是未知的,也无从肯定这种相等.到 底二者相差多少呢?这个问题换一种提法就 是,根据估计量的分布,在一定的可靠程度 下,指出被估计的总体参数所在的可能数值 范围.这就是参数的区间估计问题