滾動軸承(bearing)性能變異的研究（research)思路
目前,一些學者對解決現有問題的方法進行了研究（research),研究方法可分為非統計方法B34和統計方法兩大類型,主要有信息嫡方法4、灰方法3、模糊方法傳統的統計方法一般是指以經典統計學和概率（probability)論(Probability Theory)為基礎的研究方法,重要的理論基礎為大數定理和中心定理,要求實驗（experiment)數據（data)多、
隨機變量(Variable)個數多且對總經典統計學方法、貝葉斯方法、自助法6等。復合滾輪軸承作為復合滾輪和機器設備連接的部分，通常軸頭頭部設計為倒角，方便安裝，可直接將軸頭接焊接在設備上，也可將軸頭焊接在帶有圓孔的連接板上再將連接板和設備組裝。螺栓滾輪軸承側滾輪為一套復合滾輪當中第二承載體，主要承受水平方向載荷，同樣具有很強的耐沖擊性、耐磨性及抗腐蝕性。側滾輪為無內圈滿滾針設計，由一根芯軸代替內圈和軸頭銜接承載。體的影響是微小的,具有相互獨立性;信息熵方法要求系統概率（probability)分布或頻率(frequency)已知,同時要求數據（data)個數有限,在概率分布未知、數據少時,其推斷誤羞很大
灰色系統理論預報的置信度無法事先確定,因而預測(predict)結果是不確定的,同時對原始（Original)數據（data)序列有太嚴格的要求,即灰色預報有,
在動態預報中會出現一些難以解決的問題;模糊集合理論的主要問題是對概率分布未知的系統其隸屬函數的建立及隸屬度的選取是很困難（difficult)的;貝葉斯方法要求概率分布函數或頻率(frequency)值已知,
沒有這些信息則無法準確獲取(obtain)經驗（experience)值,其推斷結果誤差可能（maybe)很大;自助法完全依賴初始樣本對分布總體的代表性,模擬(定義:對真實事物或者過程的虛擬)的抽樣結果不會比初始值得出更可信的更多信息尤其是在小樣本的乏信息條件下,其推斷結果的可靠性是很低的。復合滾輪軸承當中主要的承載體，主要承受垂直方向的載荷和沖擊負荷，具有很強的耐沖擊性、耐磨性及抗腐蝕性。由于主滾輪為滿裝滾子軸承，亦可作為單向軸承單獨使用。