一种小子样试验数据分析方法

针对武器装备研制过程中试验次数有限的情况,阐述了一种小子样试验数据分析中均方差指标的校验方法,归纳出了一般计算步骤。最后通过实例介绍了该方法在火箭弹射击精度指标评定中的应用,验证了该方法的正确性和严谨性。

基于等效样本和实仿融合的现场小子样试验制导精度评估方法

Bayes方法通过融合仿真先验信息可以提高现场小子样试验评估精度,但Bayes方法直接将仿真先验分布方差作为度量仿真先验信息的精度参数参与计算后验加权系数,存在大样本仿真数据容易“淹没”现场小子样试验数据、估计结果不是最优估计值等现实问题。针对该问题,提出了一种基于等效样本和实仿融合的现场小子样试验制导精度评估方法。在仿真可信度C、统计理论和仿真评估精度等条件约束下,使用仿真可信度C引起的评估误差E1和仿真抽样引起的评估误差E2共同度量仿真先验精度。建立仿真可信度C和评估精度之间的关系模型,将E1折算成相同评估精度下的现场试验样本量。使用等效样本表征E1,仿真抽样样本表征E2共同参与计算后验加权系数,基于Bayes框架完成了对后验分布参数的精确估计。通过仿真实验验证了本文方法的有效性和正确性。

融合仿真数据的小子样圆概率误差评估

针对应用Bayes方法评估圆概率误差(CEP)时仿真数据容易“淹没”现场实弹数据,导致评估结果无效甚至错误的问题,提出一种基于“有效样本”的飞行与仿真数据融合算法与融合仿真数据的小子样CEP评估方法。使用重要性抽样方法中抽样效率的评估模型度量仿真先验分布与总体分布之间的偏差,建立考虑仿真先验信息有偏差时仿真先验分布的确定方法。该方法在融合评估时仿真样本权重同时依据仿真先验分布与总体分布之间的偏差和样本量调整,而不是原方法中仅仅依赖验前试验的试验次数分配。实验和应用案例表明,新方法的估计性能显著好于传统方法,可以有效解决装备鉴定和定型试验中小子样CEP评估问题。

基于ML-II的小子样复杂系统多源信息融合方法

复杂系统可靠性信息的主要特点是小子样现场试验数据和多种可利用的多源先验信息。在利用Bayes理论进行小子样可靠性评定过程中,为了尽可能少做现场试验,必须充分利用各种先验信息,获取合理的先验分布。提出了一种基于第二类极大似然估计原理(ML-II)的多源信息融合方法,以某鱼雷自导系统的作用距离为例进行仿真分析,验证了该方法的合理性和有效性。

小子样验证高可靠性的可靠性评估方法及其应用

根据某重点型号主太阳电池翼的五次低温下的地面展开试验,以及作为展开动力源的绞链副设计、加工和总装调试等方面的有关数据,在对比地面展开试验与太空真实展开主要区别的基础上,利用以信息论为基础的“最大熵试验法”及其可靠性评估公式,对该太阳电池翼在阴区展开的可靠性进行了评估,解决了用小子样评估高可靠性的难题。飞行试验的结果表明,该地面试验及可靠性评估方法是准确和有效的。

一种小子样的可靠性试验和可靠性分析方法

介绍一种小子样的可靠性试验和可靠性分析方法，当系统的特征值为二次曲线或接近二次曲线，而子系统（或部件）的参数为正态分布时，通过三次或四次试验就可以充分了解其可靠性水平并计算出任意置信度下的系统可靠度。

套管抗挤强度的可靠性评价方法

套管抗挤强度是衡量套管强度性能的一项重要指标。采用置信度与可靠性设计相结合的高精度小子样方法,对阿科公司统计的套管(7in,29ppf,L80-13Cr)抗挤强度的48个试验数据进行了分析,并与阿科公司的分析方法进行了比较。初步验证了这种方法,计算结果稳定,计算精度高,可获得比API名义值较大的合理的数值结果,使套管抗挤强度性能得到更加充分的利用,并节省试样,为合理评价套管的抗挤强度提供了理论和方法,起到了优化管柱节约成本的作用。

同条件多组定数截尾试验整体数据融合方法

针对正态分布、对数正态分布、极值分布和Weibull分布等位置-尺度分布,提出一种同条件多组定数截尾试验的整体数据融合方法,能够对相同试验条件下的多组定数截尾试验数据进行综合分析,给出位置参数和尺度参数的整体融合估计,并在此基础上建立百分位值的点估计和区间估计.与传统方法相比,该方法具有信息量大、精度高的特点,能够进行极小子样的可靠性评定,解决了一个组别只有一个失效数据时产品可靠性的评定难题.