小样本下装备平均维修时间验前分布确定方法研究

针对装备维修性试验数据小样本的实际,选取Bayes方法,对小样本下平均修复时间（mean time to repair,MTTR）验前分布的求取方法进行改进。依据不同的样本量,分别采用Bootstrap方法、最大熵法、Bootstrap与最大熵结合法及极小子样的虚拟增广样本法确定总体的验前分布,重点对其原理和计算过程进行说明,并利用实例对每种验前分布确定方法进行了验证分析,最后总结比较了各种方法的优缺点,为其实际使用提供了参考。

基于极小子样的某列车齿轮箱箱体疲劳寿命可靠性评估

针对采用Bootstrap方法对极小子样进行可靠性评估时,在重抽样的过程中样本向均值集中导致评估结果不够准确的问题,提出一种改进的Bootstrap可靠性评估方法。采用虚拟增广样本法对极小子样进行增广,增广至小样本。然后将增广后的小样本按照大小进行排序并分组,运用四分位差法和Bootstrap法对分组后的数据进行可靠性评估。最后,将该方法用于某列车齿轮箱箱体疲劳寿命的可靠性评估。评估结果表明:该方法可以较好地解决Bootstrap法无法对极小子样进行评估的问题,改善了Bootstrap法的抽样结果向均值集中的状况。

单子样结构疲劳试验寿命评估方法研究

针对工程上常见的航空复杂昂贵产品的单子样结构疲劳试验寿命,考虑疲劳寿命服从对数正态分布及威布尔分布两种情况下,发展、提出了将样本数从虚拟扩展至,再结合Bootstrap方法进行可靠性试验评估的方法,并给出了相应的求解带可靠度、置信度下限的试验评估方法。给出了算例阐明。

小子样疲劳试验数据的特征寿命估算方法评估

疲劳试验数据一般属小子样范畴,在Weibull寿命分布的假设下应考虑特征寿命的统计置信度。总结特征寿命概率估计的贝叶斯法和虚拟增广样本的Bootstrap法,通过2024-T3直耳片的七组疲劳试验数据对二者进行对比和评估。针对EDF拟合检验法无法对特征寿命估计值的合理性提供实质性指导的问题,提出一种新的试验样本数据全部落入寿命分布(1-a)双侧百分位区间的判定方法。结果表明:Bootstrap法的特征寿命估计值比贝叶斯法偏大;本文提出的判定方法可有效定性判断特征寿命估计值偏大或偏小。

一种弹载遥测装置可靠性的试验评估方法

本文结合极小子样下的虚拟增广样本评估法对其进行了验证评估,并与前期的预测进行对照,说明该方法是对兵器遥测产品可靠性试验评估的一种可行方法。