​低循环疲劳试验数据的异方差回归处理

资 源 简 介

​低循环疲劳试验数据的异方差回归处理

详 情 说 明

低循环疲劳试验数据的异方差回归处理是材料科学和工程领域中重要的数据分析方法。在疲劳试验过程中，由于测量误差或材料本身特性变化，数据往往呈现明显的异方差性，即方差随应力水平变化而变化，这会影响回归结果的准确性。

处理这类数据通常需要先识别异方差模式，常见方法包括残差图分析和统计检验。确认存在异方差后，可以采用加权最小二乘法进行回归，其中权重通常与方差成反比。另一种处理方式是进行数据转换，如对数变换，使数据满足同方差假设。

通过合理的异方差处理，能更准确地估计材料的疲劳参数，如S-N曲线参数和疲劳极限，为工程设计和寿命预测提供可靠依据。这种方法特别适用于航空、汽车等领域的材料性能评估。