基于CMSR法的成败型串联系统可靠性综合评估方法研究

本文解析了成败型串联系统的结构模型,并简要介绍了此种模型的几种常见可靠性评估方法,如LM法、MML法和SR法等。这几种常见的评估方法都有比较明显的应用局限性,因此介绍了一种基于CMSR法的成败型串联系统可靠性综合评估方法,并通过案例对该种方法的优越性作了进一步的论证。

成败型产品可靠性的Bayes评估

本文讨论了成败型产品可靠性的 Bayes评估问题。通过引入继承因子 ,合理地考虑了产品在设计和改进过程中的各种信息 ,进而把继承因子看作随机变量 ,得到了产品可靠性的验后密度函数。仿真结果表明 ,在小子样前提下 ,经典统计方法得到的可靠性置信下限过于保守 ;传统 Bayes方法虽考虑了相关或相似产品的试验信息 ,但却忽略了它们之间的差异 ;而文中的方法不仅考虑了相关产品的试验信息 ,同时还考虑了产品之间的差异 ,评估结论是合理的。

小样本成败型设备可靠性评估方法

小样本、高可靠性成败型设备可靠性评估是核工程和航天工程领域经常遇到的难题。本文系统地分析了若干可靠性评估方法,包括Bayes方法、改进Bayes方法以及Bayes网络方法,同时结合相应的仿真算例说明了方法的应用,最后对成败型设备可靠性评估问题提出了一些结论和建议。

成败型一次抽样检验方案算法的等价变形

在确定成败型试验方案时,为解决用尝试法选择可靠性一次抽样检验方案时工作量较大的问题,将确定方案时使用的累加方程组等效为一种可方便利用计算机来进行求解的积分方程组.证明了2组方程组的等价性,给出了相应的计算机求解算法,同时指出了国标所给出的试验方案没有兼顾使用方和承制方双方风险相当,并且也没有提供双方风险不同时的试验方案的不足.针对国标中这些问题,提出了相应的试验方案制定原则.实例验证表明使用该算法和该试验方案制定原则,能够对于工程上任意给定的参数,制定出合理的成败型试验方案.

基于Bayes混合验前分布的成败型产品可靠性评估

针对小子样成败型产品可靠性评估问题,引入混合验前分布构造方法,推导了Bayes混合验前分布下成败型产品可靠度参数的验后概率分布函数,研究了验前分布参数对于验后估计的影响,并总结了验前分布参数选择的一般性原则。分析对比了传统Bayes方法和混合验前分布方法的参数验后估计,其结果表明后者能够有效避免验前信息淹没现场信息的问题。对验后均方误差的分析表明混合验前分布方法能够一定程度上改善估计的效果。与幂验前方法的对比结果表明,当验前样本容量较大时,混合验前分布方法的估计效果优于幂验前方法。

成败型产品可靠性的Bayes验收方案研究

针对成败型产品生产定型阶段的可靠性验收问题,为了合理综合利用产品定型阶段以前的先验信息,利用竞争失效方法建立了产品定型阶段和批生产阶段的可靠性信息转换模型,进而确定了批产品生产可靠度的先验分布。在此基础上,给出了其后验分布、风险的计算方法以及Bayes验收方案的制定方法。实例分析表明,该方法能够大大减少验收试验量,且方法稳健。

极小子样高可靠性成败型产品试验的贝叶斯评估方法研究

首先阐明了极小子样高可靠性成败型产品试验评估的重大意义及通常用贝叶斯法解决该问题时所遇到的困难。在具有相同验前概率值的情况下，研究了不同典型验前概率分布模型对做一次成功试验后所得的验后概率值（可靠度或失败概率）的影响，并提出了一些合理选择模型的建议。

改进布谷鸟算法在成败型产品可靠性抽样检验方案设计中的应用研究

成败型产品可靠性抽样检验方案设计一直是可靠性试验领域亟待解决的问题之一,使用元启发式算法进行求解是一种新思路。布谷鸟算法是近年来提出的一种新颖的元启发式算法,以其简单高效而获得了广泛应用。提出了以风险距离为目标的成败型产品可靠性抽样检验方案设计模型,之后对标准布谷鸟算法的机理进行了阐述,并针对算法局部寻优能力差的问题,提出了一种两阶段发现概率方法来协调算法的全局搜索能力和局部搜索能力,最后结合具体的算例验证了该方法的可行性和有效性。

基于DGM(1，1)的成败型系统可靠性增长Bayes评价模型

针对有多个研制阶段的成败型系统,提出了一种可靠性增长的Bayes评定模型。该模型首先根据Laplace检验,确定系统的可靠性是否增长;然后根据各个阶段可靠度的点估计,运用DGM(1,1)模型对现场试验的可靠度进行预测,得到验前信息,再运用列联表分析计算验前信息与现场试验信息的相似程度;最后,结合Bayes方法对验前信息和现场信息进行融合,在给定的置信度下,得到系统的可靠度置信下限。实例分析表明了该模型的有效性。

相同成败型单元组成系统可靠性信息熵法评定

引入信息理论， 利用信息量的可加性特性及总信息量相等的原则进行试验信息的折合， 并与可靠性工程理论相结合， 推导了相同成败型单元（服从二项分布） 组成系统时单元试验信息熵法折合的通用公式； 根据单元可靠性评定的基本原理， 提出了系统可靠性熵法评定近似下限的基本模型； 通过实例讨论了系统可靠性熵法评定的具体应用， 其结果相当令人满意。

基于抽样净益的成败型产品Bayes鉴定试验方案

为了对成败型产品进行可靠性鉴定 ,采用 Bayes方法 ,建立可靠性鉴定问题的 Bayes决策模型 ,并以抽样净益最大为准则制定出产品鉴定试验方案。从经济上考虑 ,所得到的鉴定试验方案比概率风险型方案更加合理。

求解具有多层试验数据成败型单元混联系统可靠性近似限的信息论方法

研究了求解具有多层成败型试验数据时，系统可靠性置信下限近似解的信息论方法，给出了各层试验数据综合的方法和步骤，推导了各层数据信息论方法折合及综合的计算公式。根据单元试验信息提供的信息量与系统折合试验应提供的信息量相等的原则，将多层试验数据逐级折合为系统的等效成败型数据，导出了等效成败型数据信息论方法折合的基本公式；结合可靠性工程的基本原理，根据单个成败型单元可靠性评定的经典精确置信限方法，给出了系统可靠性置信下限的近似解。并以实例形式说明了该方法的具体应用。

成败型产品可靠性评估的Bayes修正幂验前方法

如何合理有效地利用验前信息,是Bayes评定的关键问题。针对小子样成败型产品的可靠性评估,引入修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的成败型产品可靠性参数验后密度函数。通过对参数验后估计的分析,该方法能有效避免验前信息"淹没"现场信息的问题,而幂参数通过验后边缘分布得到。通过对验后估计MSE的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导。

基于成败型试验数据的弹药贮存寿命评估

简述了弹药在贮存状态下的失效特点,建立了基于成败型试验数据的弹药贮存寿命评估数学模型和统计分析方法,评估了某种弹药在一定置信度下的可靠贮存寿命.

基于混合Beta先验分布的成败型产品的可靠性评估

成败型产品可靠性的小样本评估方法,把历史试验数据作为Bayes估计方法的先验信息,有效地减少了样本量。但是传统的Bayes方法过度依赖验前信息,当新产品有改进时造成鉴定结果的冒进。针对过度依赖先验信息问题,本文提出了使用混合Beta先验分布,引入继承因子,通过调整继承因子的大小来控制对验前信息的依赖程度,考虑了成败型产品的变化对评估结果的影响。采用该方法对某导弹的可靠性进行了评估。

成败型武器性能评估中的“淹没”问题研究

武器性能评估中,当真实试验数据样本量不足时,可利用Bayes方法将仿真试验数据作为先验信息。但若先验信息处理不当,就会出现大量仿真试验数据"淹没"真实试验数据的情况,使评估结果失去意义。提出一种基于全概率思想的先验信息综合方法,通过在成败型武器性能评估中的应用,表明该方法能合理考虑仿真系统可信度的影响和仿真试验数据的重要性,较好地解决了真实试验数据的"淹没"问题。

几种常用的成败型系统可靠性综合方法之比较

针对成败型复杂系统进行可靠性评估时综合方法易混淆使用造成评估结果错误的问题,提出了确定几种常用综合方法适用条件和范围的分析方法;首先通过对不同综合方法进行理论对比分析,再结合选取典型算例对分析结果进行验证;结果表明:该方法不仅有效地确定了几种常用的成败型串联综合评估方法的使用条件,而且确定了每种方法的优劣,为工程人员参考提供了应用。

先验信息可信度在成败型试验中的应用

本文针对成败型试验评估中验前信息"淹没"现场信息的问题,提出了先验信息的使用由先验可信度的大小来决定的方法,研究了验前信息对Bayes估计和检验的影响。以导弹命中率的估计和检验为例,说明了当考虑验前信息可信度时,现场信息能避免被大量先验信息所淹没,能得到更合理的结论。为利用验前信息进行参数估计和检验提供了理论依据。

基于隐蔽的系统成败型数据的元件可靠性的极大似然估计和区间估计

考虑由３个独立工作的成败型元件组成的串联系统，利用隐蔽的系统寿命试验数据求元件可靠性的极大似然估计和区间估计，给出了数值例子。

基于成败型不完全数据的参数估计

本文给出了基于成败型不完全数据参数的极小x^2-估计、经验极小x^2-估计和极大似然估计的强相合性、渐近正态性,及模型的x^2检验。