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。

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。

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。

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。

退化型与成败型产品现场贮存试验方法研究

贮存寿命和贮存可靠性是装备产品重要的技术指标,现场贮存试验是确定产品贮存寿命和贮存可靠度的最直接最可信的方法,并可以验证加速贮存试验的正确性和有效性。针对"长期贮存、一次使用"的退化型和成败型产品,探讨了在可重复检测和破坏性检测情况下的现场贮存试验方法,给出了样品数量、测试间隔、测试频率等的确定方法,以获得贮存可靠性指标的准确估计。

成败型产品环境因子的经典近似限

利用Poisson近似和正态近似,本文导出了二项分布,负二项分布以及二项～负二项分布环境因子的经典近似限。

成败型产品可靠性试验评估方法

阐明了建立成败型产品可靠性评估方法的重要性，对已有的四种成败型产品可靠性试验评估方法进行了分析、比较，并提出了一种新的可靠度评估方法与置信度估算方法，指出了所提方法的合理性和适用性。

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。

一类成败型产品的可靠性试验研究

以空空导弹的近炸引信为例,研究了一类成败型产品的可靠性试验方法,包括挂飞和自主飞行试验剖面的设计、试验方案设计和试验结果的评估方法。这种试验方法可以推广应用于以任务成功概率为指标的其它相似产品的可靠性试验。

融合研制各阶段试验信息的成败型产品可靠性Bayes评估

多阶段成败型产品可靠性的Bayes评估,其模型使用混合验前分布,并将历史与现场样本的拟合优度相结合来确定混合分布中的继承因子。其评估包括先融合各阶段试验信息的成败型产品可靠性评估模型,再通过确定各阶段验前分布、融合各阶段试验信息的混合验前分布、以及继承因子等。

成败型产品可靠性增长模型研究

本文总结了30多种适用于成败型产品的可靠性增长模型,并选用了几种离散型可靠性性增长模型对某引信的可靠性增长试验数据进行了分析和对比。

成败型产品可靠性评定指标与设计指标的关系

根据研制方与使用方在产品可靠性评定中风险率相等的原则 ,给出成败型产品可靠性评定指标与可靠性设计指标之间的关系 。

成败型产品的可靠性估计

估计成败型产品的可靠性．可以先根据试验子梓用数学方法求出可靠性概率分布密度函数，然后对其积分求出其可靠性置信下限．

成败型产品可靠性增长评定

充分利用各个研制阶段的试验信息,进行变母体统计分析,导出一种普遍通用的可靠性评估方程式。利用该方程评估的可靠性数值更符合产品的实际。本方法可减少研制中的试验数量、加快研制进度、节约研制经费。

成败型产品基于验后概率的Bayes序贯检验技术

分析了基于损失的Bayes检验方法和基于风险的SPOT(sequential posterior odd test)方法存在的不足.对装备试验与评价中成败型产品的Bayes序贯检验,在给定的两类风险要求下,建立了基于验后概率的Bayes序贯检验模型(PBSTM),给出了模型的求解算法和实际验后风险的计算公式.最后结合装备可靠性分析案例,进行了示例分析,从数据上证明了PBSTM模型优越性和有效性.研究结果表明:PBSTM模型从理论上保证了序贯检验的结论同时满足小概率事件原理和两类风险要求,避免了现有假设检验方法存在的不足.

利用试验数据的产品可靠性综合验证方案确定方法

常用抽样检验的方法进行产品可靠性验证,根据这一方法所确定的验证试验方案,在一定的风险下所需样本量较大,有时在工程上是不可接受的。针对这一问题,提出利用产品研制期间的试验数据,重新确定抽样方案,从而减少验证试验所需样本量或降低风险。由于这种方法充分利用了产品研制期间的试验信息,因此在保证有较好的验证效果的条件下,与传统的验证方案相比,可以减少试验样本量,降低风险。

研制过程的贝叶斯可靠性增长模型

本文对成败型产品在研制过程中各阶段的可靠性评估问题进行了讨论。在获得了每一阶段的二项试验数据后,运用贝叶斯方法和在可靠度先验分布概率密度函数均匀不变的条件下,给出了第m阶段的可靠度贝叶斯估计值以及置信下限评定方程。本模型与其它增长模型相比,具有标准差小和便于工程应用等特点。

特定条件下的可靠性试验信息熵

从成败型产品的可靠性试验信息熵、有裕度的高可靠性火工品可靠性试验结果的特殊性,研究了火工品在试验结果全部成功的条件下,可靠性试验信息量和可靠性试验信息熵的等效性,并用GJB6478-2008规定的方法评估了20种不同类型火工品的可靠性,结果均与大样本步进法评估结果一致。