试验样本量（精选3篇）
试验样本量 篇1
兽医实验室是动物疫病防控体系的重要组成部分;是实现“预防为主”防控方针的基础;是降低畜禽发病率、死亡率, 促进现代畜牧业发展, 确保畜产品质量安全的重要支撑。
1 样本采集注意事项
1.1 采样准备工作
(1) 无菌封闭性好的试管 (最好使用负压采血管或带螺口盖的塑料管, 避免使用玻璃试管、自封袋和平皿等) ; (2) 选用油性记号笔; (3) 带有冰袋的、安全可靠的保温运输容器; (4) 采样单; (5) 个人防护用品。
1.2 血清样品采集
(1) 血清样本应无菌采集; (2) 采好的血液必须静置, 避免震荡, 防止溶血; (3) 血清量保证不少于500μl; (4) 低温保存, 否则可导致Ig分子变性破坏, 使抗体滴度显著下降。
1.3组织样本采集
(1) 采集口蹄疫样本时, 要分清颌下淋巴结与颌下腺, 不能采错; (2) 每个器官或组织采样量在3～5 g之间; (3) 每块组织单独存放; (4) 不能在组织样品上使用消毒剂, 以免影响细菌或病毒分离; (5) 组织样本要装在15 ml或50 ml EP管中, 密封, 防止泄露污染; (6) 24 h内送抵实验室, 加冰块保温容器中运送; (7) 24 h不能送抵, 冷冻运送。
1.4 棉拭子样本采集
(1) 棉拭子样本要用1.5～2 ml离心管; (2) PBS量至少1ml; (3) 棉拭子杆不要留得过长, 防止EP管盖不严, 造成污染; (4) 活禽市场棉拭子样本采集。
1.5 样本的编号
(1) 编号时需选用油性记号笔; (2) 编号需分别标记于盛装样品的EP管盖和管身部分, 且两处号码应一致; (3) 编号要求从1号开始顺延编排, 中间不能断号, 号码前必须加上本市代号。
1.6 样本的包装
(1) 包装应做到“一户一场一袋”; (2) 采样单应有独立包装, 不能直接接触样品; (3) 各类样品采样单要分开装订, 汇总表也要各病分开。
2 HI试验注意事项
2.1 合理选择抗原
(1) 同一亚型的禽流感病毒制成的抗原, 如果毒株来源不同, 则会存在抗原性差异, 从而使检测同一血清的结果有差别; (2) 新城疫载体禽流感弱毒活疫苗用Re-5检测, 猪非免疫抗体测Re-5和Re-4; (3) 根据免疫情况选择不同亚型抗原; (4) 冻干的试剂应按照说明中规定的体积重新溶解并保存; (5) 反应试剂要按规定保存和使用, 避免反复冻融; (6) 避免杂菌污染, 因为污染所造成的非流感起源的凝集素也可与所有抗血清发生非特异反应。
2.2 样品前处理
2.2.1 防止被检血清腐败变性。血样采集后要及时分离血清, 分离后即时测定或放置在4℃冰箱内保存, 不可过久, 要力求新鲜。
2.2.2 除鸡血清以外, 用鸡红细胞检测哺乳动物和水禽的血清时需要除去存在于血清中的非特异凝集素, 对于其他禽种, 也可以选用被检禽种红细胞。
2.2.3 吸附方法是在每0.5 ml的抗血清中加入0.025 ml的鸡红细胞, 轻摇后静置至少30 min;1 500 r/min离心5～10 min, 收集上清, 即为处理后的血清。
2.3 试验准备
2.3.1 配制红细胞悬液应采集3只以上成年公鸡的血。一般要求用SPF鸡 (如果没有SPF鸡, 可用常规试验证明体内无禽流感和新城疫抗体的非免疫公鸡) 。
2.3.2 稀释液应选用pH 7.2 0.01 mol/L PBS, 缓冲液配制时间不能过长, 以防pH值发生变化, 使凝集不明显。缓冲液 (PBS) 尽可能现配现用, 浓度和酸碱度要准确。
2.4 HI试验过程
(1) 在使用微量移液器时, 吸头要安装牢固, 防止漏气; (2) 移液器滴头不要离开液面, 防止产生气泡, 造成移液量不准; (3) 使用过和未使用过的加样头分开放; (4) 病毒悬液和红细胞悬液在使用前注意摇匀, 防止加入时浓度高低不一, 人为造成误差, 保证每一孔中加入的浓度准确一致; (5) 反应温度不能太高, 若在37℃ (如温箱) 下进行, 会影响检测结果; (6) 标准抗原稀释液浓度必须为4个HA单位/25μl, 必须每天制备并在试验前滴定; (7) 孵育时间要严格控制。红细胞对照完全沉淀时要迅速判读。
3 正向间接血凝试验注意事项
3.1 严重溶血或严重污染的血清样品不宜检测, 以免发生非特异性反应。
3.2 必须使用110度V型血凝板, 勿使用90度和130度血凝板或一次性血凝板, 以免误判结果。
3.3 将血凝板置于微量振荡器上振荡, 如无振荡器, 用手轻轻拍打即可, 然后将血凝板放在白纸上观察各孔红血球是否混匀, 以没有血球沉淀为合格。
3.4 血凝板上必须盖上玻片, 以免造成反应液挥发, 影响结果判定。
3.5 由于反应板的质量问题, 在结果判定时最好以阴性对照孔作为标准来确定样品的凝集程度。
4 ELI SA试验注意事项
4.1 血清或血浆样本分离好再进行加样。
4.2 最好将血液先自然存放1～2 h后, 再用3 000 r/min离心15 min;标本为血浆:必须使用含抗凝剂的血液标本收集管, 采血后必须立即颠倒采血管混合5～10次, 放置一段时间后, 3 000 r/min离心15 min;若在马上检测, 可放在2～8℃冰箱中, 若要贮存, 则置于-20℃的低温冰箱内。
4.3 样本较多时, 请分批操作, 防止手工操作中, 加样板过多造成加样后放入孵箱前等待时间过长。
4.4 加样后及时放入孵箱。
4.5 孵育时要贴封片或加盖, 以防标本或稀释液蒸发, 吸附于孔壁, 难于清洗彻底.
4.6 不要人为延长孵育时间, 导致非特异性结合紧附于反应孔周围, 难以清洗彻底。
4.7 采用手工洗板时, 要注意孔与孔之间液体的交叉污染。
4.8 使用洗板机洗板时, 要保证洗液注满各孔, 洗板针畅通, 洗完板后最好在吸水纸 (选择干净、无或少尘的吸水材料) 上拍干。
4.9 显色剂尽量在临用前配制, 坚持不用过期显色剂, 肉眼可见颜色的显色剂不能用。
5 凝集试验注意事项
5.1 某些细菌当制成细菌悬液时很不稳定, 在没有特异性抗体存在下, 亦可发生凝集, 谓之自凝。某些理化因素亦可引起非特异性凝集, pH降至3.0以下时, 即可起抗原悬液的自凝, 称为酸凝集。因此, 试验时必须设置阳性血清、阴性血清和抗原等对照, 避免假阳性、假阴性的结果。
5.2 抗原使用前应充分摇匀, 出现污染或有摇震不散的凝块时不得使用。
5.3 抗原和血清应在室温中放置50～60 min后, 再进行试验。
5.4 防止被检血清冻结和受热, 以免影响凝集价。
5.5 试验中所用试管、吸管、玻板、玻片等必须清洁。
5.6 试管凝集反应时, 凝集价高的血清在最初一两管往往由于抗体过剩而抑制凝集, 即前带现象。
5.7玻板凝集、玻片凝集试验应当在20℃以上室温条件下进行。
试验样本量 篇2
1.1 已有的政策脉络
建国以来, 北京市对旧城传统民居的改造从未停止。改造历程大致可分为危房改造、危旧房改造的第一次浪潮、第二次浪潮以及危旧房改造的新阶段。
1.2 对大规模激进式“拆-建”模式的探讨
在2004年以前, 北京市对传统民居一直采取大规模激进式“拆-建”政策模式, 这种改造模式受到了国内外各界的一致声讨。
大规模的旧房改造的初衷无疑是好的, 但在计划经济体制向市场经济体制转变的过程中, 政府采取的是传统官方主导模式以及市场主体——开发商从旁协助的联盟方式。这种简单化的策略安排对北京传统民居以及由其构成的胡同、旧城所带来的伤害逐渐超过了它的好处。
一方面, 老北京的传统民居被严重破坏, 城市历史风貌丧失。在市场经济巨大力量的左右下, 开发商的参与使改造活动由政府着力推动的公共利益行动变为几乎纯粹的商业开发行动, 对历史文化名城的保护造成了巨大且无法挽回的伤害。在危改的名义下, 现在留下的四合院已经不到新中国成立前的1/3, 如东受禄街16号徐悲鸿故居、广渠门内大街207号曹雪芹故居……随着大量四合院被拆除、拆毁, 与之一起陨落的是北京这座古城的风貌和历史。
另一方面, 搬迁居民的生活被打乱, 无法实现危改初衷。在大规模激进式拆建时代, 能够实现回迁的居民只占很小部分, 多数居民都被安置到离原居住区很远的小区。虽然居住面积变大了, 但居民的生活成本却变大了, 例如交通费用的增加, 邻里关系的陌生, 偏远小区生活的不便。
1.3 对小规模渐进式“微循环”模式的探讨
在2003年底, 北京市政府对以往立项批准的危改项目进行了梳理, 整理出137项危改项目, 并撤销了存在保留较好的传统民居的31项危改项目。同时, 针对旧城成片的危改项目采用危改试点项目方式, 探索旧城危改与历史文化风貌保护双赢的有效途径, 最终确立了微循环式的小规模渐进式改造模式。
以微循环为代表的小规模渐进式改造, 包括一系列主要以使用者 (或单位) 为主体, 以解决使用者 (或单位) 实际问题为目的, 与旧城居住区更密切相关的, 小规模的社会经济和建设活动, 如住房的改建、翻建、加建、养护和修缮等, 以及资金投入较少的由政府和居民合作的社区环境整治和改善等。
微循环改造最突出的优点是具灵活性。它有利于政府筹措资金, 控制资金流向以及监督建筑过程。据调查, 在一般情况下, 真正用于建筑环境的资金仅占全部改造资金的5500%%左右, 其余部分都转让为土地费、利税和各种摊派。
其二, 公众参与度提高。微循环改造有很强的针对性, 有利于居民全过程参与。此外, 政府极其重视来自居民的声音, 每间房屋的改造都要经过居民的签字许可才可进行。并且, 整个改造过程由房屋所属房管所全程参与, 他们更了解居民的具体需求, 出现问题时也更容易协商。
其三, 有利于保护历史居住环境。北京旧城的历史文化遗存大都体现在众多传统民居中, 微循环改造更有利于政府调查当地民居现状, 并予以修缮和保护。具体方案为, 政府将房屋分为三类院落, 对每种类型的院落的改造方式、材料更新都予以规定。
2 保护传统民居的试验样本
2.1 产权私有化的实验2004年4月, 北京市国土房
管局和地方税务局联合颁布了《关于鼓励单位和个人购买北京旧城历史文化保护区四合院等房屋的试行规定》, 鼓励购买四合院。过去, 只有北京户籍人口才能购买四合院, 新政策规定无论北京市还是其他省市 (包括港澳台地区) 的机关、企事业单位、社会组织和个人, 以及其他境外企业、组织和个人均可购买四合院。另外, 还可享受一系列的税费优惠, 如“减免征收契税”等。
鼓励单位和私人购买四合院, 是要通过产权私有化将四合院的产权集中到一户有修缮能力的人家, 由该户居民与政府共同出资对四合院进行修缮, 成为有现代化居住条件的四合院, 以“卖”求“保”, 其核心是通过市场的力量去弥补政府不足。让一部分四合院获得重生。在这一政策的鼓励下, 北京旧城部分衰败的四合院获得了新生, 破败的建筑得以得到修缮, 院落环境得到整治, 四合院也因此得到了较好的保护。
这种方法拯救了部分旧城中的四合院, 但产权私有化的后续配套政策目前尚属空白。制度的不完善引出了新的问题, 如院落的修缮标准、原有功能维系等。据调查, 部分购买者是以“彻底拆除、新建四合院”的方式进行“整治”, 这与规划部门、文物部门对院落的保护初衷是相违背的。此外, 还有一些四合院虽然没有被拆除, 却只留了个空壳, 内部改作他用, 如越来越受到追捧的私人会所、工作室、酒吧等。
鼓励私人购买四合院是利用市场的力量, 多中心多主体地保护四合院。这也许不是保护传统民居最好的方式, 但它确实解救了一批濒临消失的四合院。目前亟待解决的问题是, 政府需要更多后续相应配套政策, 才能将这项政策的效果更好的发挥出来。
2.2 开发传统民居商业功能的试验:
雍和宫文化创意产业聚集区将旧城内的传统民居用作商业活动场所, 也是保护四合院的有效做法之一。
自2008年起, 东城区政府发布《东城区关于促进文化创意产业发展的试行办法》、《北京市东城区关于促进文化创意产业发展的办法》两部条例, 在东城区划定5处文化产业聚集区, 包括市级创意产业聚集区雍和园, 区级创意产业聚集区方家胡同等。在政策的鼓励下, 雍和宫地区逐步成为文化产业聚集地。自2008年起, 在一批外国人的带领下, 五道营胡同逐渐出现了一些利用北京传统民居并具有老北京风格的主要面向外国人开放的酒吧、私人会所, 这些房屋多为从居民手中购买的私人房屋。经媒体宣传, 来此胡同参观、游玩的游客日益增多。在利益趋势下, 越来越多的酒吧、工作室、私人会所开始出现。与最开始直接购买私人房屋不同, 由于居民对胡同前景的看好, 拥有私有产权的居民不愿再出售房屋, 而以租赁的形式与经营者签署合同。目前, 在这条胡同遍布着几十家店铺。出租房屋给居民带来了一定的经济收益, 使得一部分居民得以用租金转而租赁楼房, 改善了居住条件。以2011年年底的调查情况, 目前此胡同中20平方米左右的私有产权房屋月租金大概在4000-6000元不等, 足以支付同等地段的两居或三居室楼房的租金。此外, 由于目前的店铺经营者多为外国人或文化水平较高的中国年轻人, 他们大多非常重视北京的传统居住文化, 会对租赁房屋进行保持原房屋风格的翻建、维修, 从而使得一部分传统民居受到了修缮和保护。这种建立创意产业区, 使得居民获得出租房屋的机会, 可以间接改善居民的居住条件, 并达到降低居住人口, 同时还可以对四合院进行保护。
对待传统民居的保护应充分发挥市场的作用, 实现多中心、多模式、有限制的保护。还要开发传统民居的文化功能, 吸收多方面的力量, 变被动的保护为主动的开发。
摘要：四合院是北京的传统民居, 是反映老北京文化、历史和传统风貌的基本单元。本文对北京市传统民居的政策脉络予以梳理、分析, 并探讨对其保护的模式探索。
关键词：北京传统民居,政策思路,微循环
参考文献
[1]张杰.从悖论走向创新———产权制度视野下的旧城更新研究.中国建筑出版社, 2010, P190-191.
试验样本量 篇3
故障样本分配是以装备的复杂性、可靠性为基础的统计抽样问题[4]。现有的国内外相关的标准和文献中提及的样本分配方法大多是基于故障率的分层抽样及简单随机抽样方法,上述两种常用的抽样方法以单一影响因素作为样本分配的依据,所以当故障率信息不够准确时,由这些方法获得的样本分配结果也将失去可信度[5]。不同的样本分配方案极有可能会导致试验结果上的不同,为了保证维修性试验所作统计决策的置信度,优化样本分配方案显得十分必要。
针对上述问题,提出了一种基于多因子融合的故障样本分配方法。首先,在对故障样本分配中多种影响因素综合分析的基础上,定义了故障样本分配影响因子集,提出了基于多因子融合的故障样本分配算法,然后分别明确了各影响因子的影响系数及影响权值的确定方法,最后通过实例验证及对比分析表明了该样本分配方法的有效性。
1 故障样本多因子融合分配方法
1.1 故障样本分配影响因子集
故障样本分配中如果只考虑装备故障率这一单一因素,会导致在产品维修性验证时对故障率高的系统单元上分配较多的维修性资源,同时忽略了对一些故障率低、故障破坏性强的产品模块维修性资源的分配,进而导致维修性验证试验结论不准确[6]。为了解决上述问题,本文在研究维修性验证试验故障样本分配方法时,综合考虑装备的可靠性、维修性、安全性、以及使用要求的不同,通过定义故障样本分配影响因子集来指导故障样本分配。
故障样本分配影响因子集:以影响维修性验证试验中故障样本分配结论的关键影响因子为元素组成的集合[7]。其主要包含有如下的几个影响因子。
1.1.1 故障率
故障率作为描述装备可靠性的代表性数据,是决定样本分配结果的一个关键影响因素。故障率高的系统单元,其可靠性差,更容易发生故障,应分配较多的故障样本,用Lλ表示故障率影响系数。
1.1.2 故障影响
故障影响作为描述某个系统单元发生故障对整体系统影响程度的数据,是样本分配过程中应考虑的因素,故障影响程度大的单元,其发生故障时对整个系统的危害性高,应分配较多的故障样本,用LF表示故障影响系数。
1.1.3 单元重要度
单元重要度是指某个系统组成单元在整个系统中的重要程度[8]。重要度高的系统单元属于系统核心部件,其维修性指标往往更受订购方关注,其样本分配数量应适当增加,用LM表示单元重要度影响系数。
1.1.4 维修费用
维修费用作为维修性验证试验的成本因素,当其他影响因子相同时,维修费用少的系统组成单元分得较多的故障样本可提高试验经济性,用LC代表维修费用影响系数。
1.2 基于多因子融合的故障样本分配算法
故障样本多因子融合分配方法,依据相关可靠性试验数据及专家系统对故障样本分配影响因子的影响系数和影响权值进行确定[9],进而按照如式(1)所示的故障样本多因子融合分配数学模型计算出各个组成单元的样本分配数量。
式(1)中,n为待分配样本总量;ni为第i个单元应分配的样本量;ξi为第个i单元的样本分配权值;Li为第i个单元的总影响系数;ω为影响因子的权值系数。
由上式可以看出,通过确定各影响因子的影响系数Li及权值系数ω即可完成故障样本的分配,下面给出两种参数的确定方法。
2 影响系数的确定
2.1 故障率影响系数的确定
2.1.1 故障率影响系数Lλ
在确定各个单元的故障率λi的基础上,故障率影响系数Lλ可通过下式进行确定。
2.1.2 基于Weibull分布的故障率预测模型
在装备的实际使用中及可靠性试验中可以积累大量装备故障率数据,若对其进行统计学分析,即可获得描述装备故障率随时间变化规律的装备故障率曲线。对于具有典型的故障率曲线的产品,其故障率可以通过Weibull分布来拟合,本文给出一种基于Weibul分布的故障率预测模型,以及Weibull分布参数的估计方法。
(1)Weibull分布的概率密度函数为
(2)Weibull分布的故障率函数为
式(4)中,η表示尺度参数,β表示形状参数,被称为可靠度函数。上述模型中,当形状参数β<1时,故障率是递减的,用来描述设备的早期故障阶段;当β=1时,故障率是常数,用来描述随机故障;当β>1时,故障率是递增的,适用于描述设备的损耗或者老化阶段的故障[10]。
2.1.3 Weibull分布的参数估计方法
对Weibull分布的故障率函数λ(t)=ktβ-1两边取对数,将非线性回归转换为一元线性回归,一元线性回归分析的参数求解过程如下。
(1)建立回归模型
式(5)中,α和β是回归系数,分别表示在Y轴的截距和直线的斜率。
(2)最小二乘法求解回归系数
对给定n个数据样本(x1,y1),(x2,y2),…,(xn,yn),做离差平方和。
(3)求α和β的一阶偏导,并使其等于零,即
(4)得到回归系数的值为
2.2 故障影响系数LF的确定
2.2.1 故障影响系数LF
故障影响系数LF通过单元的故障模式风险优先数(risk priority number,RPN)评分之和Fi来表示,由下式确定。
2.2.2 风险优先数分析方法
风险优先数(RPN)用以描述产品某个故障模式发生时的危害性及故障的影响程度,其值越大,代表该故障模式对系统的影响程度越大,其值越小,表示该故障模式对系统的影响程度越小[11],计算方法如下。
式(10)中,ESR(effect severe rank,ESR)表示故障模式影响的严酷度级别,OPR(occur probability rank,OPR)表示故障模式发生概率等级,ESR及OPR评分准则分别见表1和表2。
2.3 单元重要度影响系数LM的确定
2.3.1 单元重要度影响系数LM
故障影响系数LF用式(11)确定。通过专家系统确定单元重要度,首先将装备单元按重要程度赋值,然后由参与试验的专家现场对相应的系统组成单元进行打分,并通过式(12)计算第i个单元的重要度,单元重要度分级及赋值标准如图1所示。
式(12)中,k代表参与评价的专家数量,s代表专家序号,λs表示第s个专家的相对权值。
2.4 维修费用影响系数LC的确定
维修性验证试验过程中产生的维修费用主要由维修资源费用和维修过程费用两部分构成。维修资源费用包括维修现场所使用的场地,工具,备件及相关维修保障资源所产生的费用,其值用Ci1表示;维修过程费用包括维修技术人员的工时费用及其他维修用,其值用Ci2表示。所以维修费用Ci可用下式表示。
根据维修费用影响系数LC与维修费用的关系描述,维修费用影响系数LC可由式(14)确定。
3 影响权值的确定
由于样本分配影响因子之间缺少明显的量化对比标准,影响权值需要以专家主观评价的方式获得。通常评价专家对单一因子进行打分相对容易,但进行两个指标之间对比的过程中,对比较结果明确的量化会影响判断的准确性[12,13],为了充分考虑到评价专家思考的模糊性,提高权值确定的可信度,本文利用模糊层次分析法(fuzzy analysis hierarchy process,FAHP)求解各影响因子的影响权值。
3.1 模糊判断矩阵的建立
元素标度的确定是构建模糊评判矩阵的基础。由于三角模糊数既涵盖了元素对比关系范围的概念,其中间值又可表达元素对比时最可能的关系[14],为了可以充分的表达专家对元素间对比关系的理解,本文选用三角模糊数作为FAHP模糊判断矩阵标度方法。
三角模糊数用(l,m,u)来表示,l和u为其上界值和下界值,m为其中间值[15]。由此构造的模糊判断矩阵中,三角模糊数的中值m表示两元素对比时最可能的重要关系,上下界l及u表示两元素相对的关系范围,三角模糊数中值的标度见表3。影响系数比较判断矩阵构造参照表4。
3.2 权值系数的计算
下面利用置信度排序方法计算各影响因子的权值。
(1)利用专家构造的基于三角模糊数的互补判断矩阵A(其元素为aij=(lij,mij,uij)),根据式(15)计算得到概率矩阵B的元素,根据式(16)计算得到专家模糊评判矩阵S。
式(16)中,eij=uij-lij。
(2)通过求概率矩阵B和专家模糊评判矩阵S对应元素的乘积获得判断矩阵T(其元素为tij=bijsij),接着利用式(17)将判断矩阵T调整为模糊互补判断矩阵,其元素计算方法如下。
(3)求取矩阵的合成矩阵,其元素为
式(18)中,λs表示专家的权值,通常专家水平相当时,令专家权值相等,即λ=1/k;k表示专家数量,s表示专家编号。
最后,由式(19)计算得到各个影响因子的权值。
式(19)中,α≥(n-1)/2,i=1,2,…,n。
(4)一致性检验。权值求解过程中,需要对矩阵的一致性进行检验,验证过程如下。
设模糊互补判断矩阵为A=(aij)n×n,则称矩阵K为对应于矩阵A的可达矩阵。
式(20)中,为布尔运算符“和”,其运算规则如式(21)所示,P称为指示矩阵,其元素定义如式(22)所示。
若模糊判断矩阵的可达矩阵K的对角线上的元素都不为1,则称矩阵具有一致性,否则称矩阵不一致[16]。
4 实例验证与对比分析
4.1 基于多因子融合的样本分配案例
某型陆军装备子系统由五个模块构成,其系统结构如图2所示。下面通过基于多因子融合的故障样本分配方法对该系统进行样本分配。
根据维修性验证试验前期工作,确定该试验待分配样本总量n=50,该系统各模块的故障率可通过式(4)进行确定,接着由式(2)可以获得故障率影响系数Lλ;通过式(10)得到系统各模块的故障模式风险优先数(RPN)评分值之和,并将其代入式(9)可以计算出故障影响系数LF;通过专家系统根据式(12)计算各个模块的重要度,并将结果带入式(11)可以计算出各模块重要度影响系数LM;通过式(13)、式(14)可以计算出各模块维修费用影响系数LC。各模块影响因子相关参数如表5所示。
各影响因子的权值ω和总影响系数Li可依据表5中的数据计算得到,其结果如表6所示。利用表6中的数据求得ξA=0.136 5,ξB=0.132 5,ξC=0.236 0,ξD=0.301 7,ξE=0.186 6将数据代入式(1)得到最终的样本分配结果,nA=7,nB=7,nC=12,nD=15,nE=10,由于当样本分配计算结果不为整数时,取大于计算结果的最小整数,所以样本总量增加一个,达到51个。
4.2 分配方法对比分析
文献[1]中提到的基于故障率的按比例分层抽样故障样本分配方法作为GJB 2072—94《维修性试验与评定》中规定的样本分配方法,在工程中有广泛的应用[17],下面利用该方法对同一装备系统进行故障样本分配,其分配方法如式(23)所示。
式(23)中,Qi为第i个模块的单元数量,Ti为第i个模块的工作时间系数。其样本分配结果对比雷达图如图3所示,样本分配结果对比见表7。
对比基于两种方法的样本分配结果。
(1)由表6的计算结果可以看出,基于多因子融合的样本分配方法综合考虑了样本分配过程中多方面的影响因子,在一定程度上弱化了故障率对于样本分配结果的影响,但依据模糊层次分析法得出的权值来看,其影响权值高达0.36,仍是影响样本分配结果的主要因素;同时,由于故障影响因子反映了故障的危害性,其直接影响维修难度及维修时间,所以评价专家给予了较高的影响权值,其值达到0.29;单元重要度因子及维修费用因子的权值较低,其值分别为0.19和0.16,成为影响样本分配结构的次要因素,体现了评价专家对装备结构层次的理解以及对试验经济性的考虑。
(2)从样本分配结果对比雷达图可以看出,基于故障率的分层抽样故障样本分配方法,其样本分配结构呈现出严重的单一化,模块C和模块D分配到了高达70%的故障样本,样本分配结果可信度低;基于多因子融合的样本分配方法,其样本分配结构相比更为多元化,多种影响因子的引入,有效地平衡了高故障率对模块C和模块D样本分配带来的影响;单元重要度因子和维修经济性因子对样本分配结果的修正,适量的增加了模块A、B、E的样本量,在一定程度上提高了故障样本分配结果的多元性。
(3)综合表6的数据及图3的信息可以看出,基于多因子融合的维修性验证试验样本分配方法有效地提高了维修性多源信息资源的利用率,避免了维修性信息资源的浪费,其考虑的影响因子更加全面,对影响试验样本分配信息的容错率更高,其样本分配结构更加合理。
5 结论
针对维修性验证试验中故障样本分配结构不合理的问题,综合分析了维修性试验中故障样本分配中的多种影响因素,定义了故障样本分配影响因子集,提出了基于多因子融合的维修性验证试验故障样本分配方法;明确了各影响因子的影响系数及影响权值的计算方法,通过对某型装备的维修性验证试验样本分配的实例验证,以及同基于故障率的分层抽样故障样本分配方法的对比分析,表明通过本文提出的样本分配方法得到的样本结构更加科学,有效地提高了装备维修性验证试验结论的置信度,能够反映装备真实的维修性设计水平,具有良好的工程应用价值。
摘要：针对维修性验证试验中样本分配结果不理想,导致维修性验证试验结论置信度低的问题,提出了基于多因子融合的维修性验证试验样本分配方法;首先,通过对故障样本分配影响因素的分析,定义了故障样本分配影响因子集,提出了基于多因子融合的故障样本分配算法;然后,分别确定了各影响因子的影响系数,并采用模糊层次分析法获得了各影响因子的影响权值;最后,以某型装备子系统为例进行实例验证,并同基于故障率的分层抽样样本分配方法进行对比分析,结果表明该方法得到的样本分配结果结构更加科学,提高了试验结论的置信度,具有良好的工程应用价值。