引信步进应力加速试验贮存寿命预测研究

目的 针对某机电引信加速寿命试验数据,采用传统统计分析方法存在计算量大、寿命预测精度难以保证的问题,开展与智能算法相结合的引信贮存寿命预测研究。方法 针对步进应力加速寿命试验数据,采用贝叶斯理论的环境因子法,对各级应力下的贮存时间进行折合计算。利用进化策略对粒子群算法进行改进,进而对所建立的BP神经网络预测模型的全局参数进行调整和优化,突破传统方法的局限。将折合后的试验时间、样本量、应力水平作为网络输入,失效数作为输出,来预测引信贮存寿命。结果 利用训练好的BP神经网络预测引信在正常应力水平下的失效数,计算其贮存可靠度。在迭代402次后,模型找到最优解,且预测误差在1%以内。结论 步进应力加速寿命试验与智能算法相结合的方法计算过程简单,预测精度较高,可有效提高引信贮存寿命的预测精度。

逐步Ⅱ型截尾步进应力部分加速寿命试验的统计推断

基于逐步Ⅱ型截尾样本,研究了逆Rayleigh分布在步进应力部分加速寿命试验下的统计分析问题.首先运用贝叶斯方法、极大似然估计方法和近似极大似然估计方法,得到了未知参数和加速度因子的贝叶斯估计(BE)、极大似然估计(MLE)和近似极大似然估计(AMLE),并运用极大似然估计的渐近正态性推导出未知参数和加速因子的渐近置信区间.其次,运用贝叶斯理论在平方损失函数和线性指数损失函数下给出了模型参数和加速因子的贝叶斯估计和最大后验密度(HPD)置信区间.最后,利用蒙特卡罗模拟对3种不同估计方法的精度进行了评估.数值模拟表明:贝叶斯估计的效果大体上优于极大似然估计和近似极大似然估计的效果;线性指数损失函数下的贝叶斯估计效果要优于平方损失函数下的贝叶斯估计效果;随着样本量的增加,3种估计方法的均方误差(MSE)和平均相对误差(ARE)均呈减小趋势;在同一组样本和同一种移除方案中,BE的HPD置信区间长度优于MLE的渐近置信区间长度.

步降应力加速寿命试验(续篇)——优化设计篇

如何设计试验方案使试验评估结果最准确、试验代价最小,是步降应力加速寿命试验应用中面临的一个重要问题。针对传统解析优化方法在某些场合最优解的封闭形式难以得到甚至不存在的情况,提出了一种新的基于Monte Carlo仿真的步降应力加速寿命试验优化设计方法,并且针对Monte Carlo方法高精度计算中的计算量问题,利用优化目标函数的连续性,将非参数化曲面拟合方法引入优化过程,使计算量大大下降,满足了工程应用的要求。最后提供的算例说明了该方法的应用过程及有效性。

污垢热阻恒定应力加速寿命试验研究

为缩短渐近污垢试验时间,本文定义了污垢寿命,利用恒定应力加速寿命试验(简称恒加试验),基于定数截尾 指数寿命统计分析方法,求得加速系数a, b近似最小二乘估计,然后由加速模型求得在正常应力水平下的平均寿命估 计。实例计算结果表明,对渐近型污垢热阻进行加速试验是可信的,也是可行的。这对污垢试验研究具有重要价值。

步进应力加速寿命试验的最优设计

本文在两个未知参数的加速方程下， 以（４．３）为约束条件， 以ＭＬＥ渐近方差最小为准则， 给出了指数分布ｋ≥３个应力情况失效数分配的最优设计．

指数分布场合下步进应力加速寿命试验的极大似然估计

本文首先给出了指数分布场合下步进应力加速寿命试验定时和定数截尾的MLE的存在和唯一的充要条件 ,然后给出了正常应力下平均寿命的近似置信区间 ,最后用随机模拟的方法研究了MLE的点估计的偏性和均方误差 ,近似置信区间覆盖真值的比率并与其它方法作了比较 .

恒定应力加速寿命试验数据缺失时的统计分析

试验数据缺失是加速寿命中经常遇到的情况 ,处理起来也较复杂 ,当产品寿命服从指数分布时 ,该文研究了恒定应力加速寿命试验中试验数据缺失时的统计分析方法 ,讨论了加速模型参数的极大似然估计 (MLE)与线性估计 (BLUE与ABLUE) ,证明了极大似然估计的存在性与唯一性 ,并对各种估计的优良性进行了模拟比较。

步降应力加速寿命试验的可靠性仿真

研究武器装备寿命实验准确评估可靠性问题,为进一步完善步降试验的统计分析方法,建立依赖于加速模型的数据折算公式,再对步降试验下的三步分析法做出改进,改进后的方法在处理数据时更具灵活性,且计算复杂度有所降低。进而,为比较步进试验与步降试验下三步分析法的精确性与稳定性,首次利用Monte-Carlo仿真法对两试验下的三步分析法进行仿真。仿真结果显示,相比步进试验,步降试验能显著提高三步分析法的精度和稳定性,说明了步降应力试验具有优越性为可靠性评估提供了依据。

分组数据下简单步进应力加速寿命试验的极大似然估计

寿命分布为指数分布的场合下,对于简单步进应力加速寿命试验下所获得的寿命数据为分组数据的情形下,给出了加速方程中未知参数的极大似然估计(MLE),从而可计算出常应力下产品的平均寿命。

简单步进应力加速寿命试验及其最优设计

仅含有二个高应力的步加试验称为简单步加试验。本文试图在指数分布场合下对截尾数据讨论简单步加试验。给出了常应力下一些可靠性特征的点估计和置信限,还给出了简单步加试验的最优设计。这里最优性是指常应力下对数寿命的渐近方差的极小化,最后的一个例子说明了上述方法的具体应用。

Weibull分布下恒定应力加速寿命试验分组数据的统计分析

对Weibull分布恒定应力加速寿命试验的分组数据,利用形状参数的线性无偏估计将分组数据转换为指数分布的加速寿命试验分组数据,建立相应的似然方程,求解得到加速模型参数最大似然估计,最后对某实例进行了分析。

腐蚀管道寿命可靠性的步降应力加速试验研究

为保障油气管道安全运营,需研究腐蚀管道寿命的可靠性。首先基于管道失效机理,采用步降应力加速寿命试验(SDSALT)方法,获得不同温度下腐蚀率样本;其次利用加速因子和逆幂律加速方程建立数据折算模型,将腐蚀率样本转换为应力作用失效时间并截尾抽样后作为输入,求得含未知参数的准样本;然后通过准样本估计Weibull分布的3个参数,进而得到以温度和时间为自变量的管道可靠性函数;最后以H_2S/CO_2环境中运营的N80管道为例,验证所建腐蚀管道寿命预测方法的可靠性。结果表明,该方法大幅缩短试验时间,对管道寿命预测准确,并分析出管道可靠性的降低速度随温度和时间的增加先增大后减小,可应用于管道的适用性评价。

恒应力加速寿命试验中无失效数据的处理

对恒应力加速寿命试验中W eibu ll分布无失效数据,合理地构造了失效概率的两种先验分布,并结合现场试验数据,利用极大似然方法和Bayes方法对该组无失效数据进行了处理,所得结果表明本文给出的方法是正确可行的.

Weibull分布逐步增加的Ⅱ型截尾步进应力加速寿命试验的统计分析

本文给出了两参数Weibull分布场合在步进应力加速寿命试验下损伤失效率模型(TFR模型)逐步增加的Ⅱ型截尾寿命数据的参数的极大似然估计(MLE),并通过Monte-carlo数据说明了方法的可行性。

Weibull分布在定时截尾样本下序进应力加速寿命试验的有约束统计分析

在Ｗｅｉｂｕｌｌ分布场合，讨论了定时截尾样本下序进应力加速寿命的统计分析⒚用ＢＡＹＷＳ方法给出了逆幂律中未知参数的估计，以及在正常应力下产品寿命分布的参数估计。

指数场合下简单步进应力加速寿命试验的优化设计改进

对指数场合下简单步进应力加速寿命试验的优化设计进行了改进 ,使得到的估计量的方差达到最小 ,提高了精度 .

Weibull分布下恒定应力加速寿命的试验分析

在 2个应力下恒加试验中加速方程的 3个系数A0 、A1、A2 的估计最为重要 常用的线性估计由于未考虑中间估计的相关性 ,导致 3个系数的估计 ^A0 、^A1、^A2 的方差增大 .文中利用协方差改进法 ,改进了中间估计 ,推导出 3个系数的BLUE ,并给出了A0 ,A1,和A2 的BLUE的简化算法 ,同时还给出了 3个系数的一种新的加权最小二乘估计 ,数值例子说明其方差与BLUE的方差较接近且计算较为简单 .

温度步进应力加速寿命试验研究

提出了一种温度步进应力加速寿命试验的方法,并分别基于阿伦尼斯模型、基本GM(1,1)模型、残差修正GM(1,1)模型对温度步进应力条件下特征寿命的点估计进行了讨论,最后用3种不同的方法对给出的实例进行了求解,说明了该方法在工程应用上的可行性和有效性。

全样本场合几何分布产品步进应力加速寿命试验TFR模型下的统计分析

本文首次将步加试验中的损伤失效率模型应用于离散型寿命分布场合,给出了TFR模型几何分布产品全样本场合多步步加试验下参数的极大似然估计。并通过一例子来说明方法的可行性。