贝叶斯法在电子器件可靠性指标估计中的应用

提出了一种新的基于贝叶斯法的电子器件可靠性指标估计方法.即首先利用以往批次产品的样本试验数据求出先验分布,然后利用当前批次产品的样本试验数据求出后验信息,最后将先验分布和后验信息代入贝叶斯公式求出需要的估计值.运用这种方法对电子器件的失效率λ,平均无故障工作时间θ和可靠度R(t)进行了点估计和区间估计.最后用算例加以分析.这种方法增加了估计样本的容量,解决了电子器件试验样本少、可靠性指标估计时缺少数据这一问题.     

指数型产品可靠性验收试验的一种贝叶期方法

采用贝叶斯方法,利用大量的历史数据和工程技术人员的丰富经验确定先验分布,制定出验收试验的一种新方案,按照这一方案,在确保产品质量的前提下,可大大节省试验时间,从而得到十分可观的经济效益。     

成败型产品成功率鉴定试验的一种Bayes方法

为了对产品进行可靠性鉴定和验收试验,按照国家标准规定的抽样方案,需要做大量的试验。采用了Bayes新方法,利用大量的历史数据和工程技术人员的丰富经验确定先验分布,制定出鉴定试验的一种新方案,在确保产品质量的前提下,可大大节省试验样本数,从而得到十分可观的经济效益。     

基于连续批信息的制导武器鉴定试验方案及风险分析

为了科学制定制导武器的可靠性鉴定试验方案,在论证基于连续批信息的批抽样方案的Bayes风险分析方法的基础上,重点对比分析了利用连续批验收试验数据与利用当前批的地面试验数据确定超参数的方法,并以连续批的验收试验数据为先验信息,制定了某制导武器鉴定试验的抽样方案,结果表明基于连续批先验信息的Bayes方法在确定可靠性批验收准则和双方风险方面是可行且较优的.     

基于无信息先验分布的高可靠性产品可靠性评估方法研究

高可靠性产品检验项目中存在大量的无失效数据,使得整机的可靠性评估更加困难,为准确评估高价值产品的可靠性,在多层Bayes方法基础上,重点研究了在小子样的情况下,没有验前信息或者验前信息不足以确定先验分布时,充分利用生产和研制过程中零部件及单元的各种信息对系统可靠性进行精确评估,确定了二项分布无信息先验分布的方法,探讨了综合评判法在多层Bayes方法中的应用,为可靠性要求高、结构复杂、单元信息分布多样化复杂系统的可靠性评估奠定了基础.该方法适用于造价昂贵的高价值产品可靠性评估,在工程上有一定的实用和推广价值.     

成败型产品的Bayes鉴定试验方案研究

利用可靠性增长模型给出了成败型产品鉴定试验的一种Bayes方法，提出了Bayes鉴定试验的最大后验风险准则，利用这种准则制定的鉴定试验方案综合了产品研制过程中的先验信息，在确保产品质量的前提下．与传统的鉴定试验方案相比，将大大节省试验时间。     

基于最大后验风险的多层Bayes方法

为了对指数型产品进行可靠性鉴定，首先给出了失效率的多层先验分布，然后从最大后验风险的角度，运用Bayes方法，制定出可靠性鉴定试验方案，按照此鉴定试验方案，缩短了试验时间，从而降低了鉴定试验所需的费用。     

基于可靠性的设计门限值的分析与确定

针对设计过程中所需确定的产品主要参数的可靠性设计门限值进行了分析。通过采用蒙特卡洛仿真方法和性能性参数可靠性评定方法,实现了随机变量的综合分析和可靠性设计门限值的确定,从而提出了产品设计过程中保证可靠性指标的实现途径,并为产品的制造验收和使用检测提供了定量依据。     

融合生产信息的产品检验不确定度评定

为合理减小测量不确定度对产品合格判定的影响,研究融合生产信息的产品检验不确定度评定。建立融合加工信息和测量信息的贝叶斯信息融合模型,基于被测参数后验分布对测量结果及其不确定度进行重新估计,依据信息融合后的结果进行产品合格判定;提出利用质量控制信息计算贝叶斯先验参数的方法。仿真实验和实例分析结果表明,在产品检验不确定度评定中融入生产信息,可有效扩大产品检验合格区,合理减小合格判定的工作量。     

基于小样本失效数据的机械可靠性评估

"高可靠,少失效"的机械产品或系统特征使得可靠性评估变得愈发困难。针对这一问题,提出了一种基于三参数威布尔分布的小样本失效数据的机械可靠性评估方法。在确定寿命分布模型的基础上对小样本失效数据采用灰色估计法进行三参数估计,并进行拟合优度检验,进而通过蒙特卡洛抽样得到的子样作为参数的贝叶斯先验分布。在此基础上通过贝叶斯公式计算三参数后验分布,继而得到系统的可靠度、失效率等可靠性指标,更加准确地对小样本失效数据的机械可靠性进行评估。实际算例验证了方法的有效性。     

讲座：仪器仪表的可靠性（完）——第四讲 仪器仪表的可靠性试验与可靠性评定

可靠性试验是指为评价、分析产品可靠性而进行的试验，而可靠性评定则是根据可靠性试验或仪器仪表运行使用中得到的数据，利用概率统计的方法，推断出产品的可靠性指标，可靠性试验的种类习惯上可以分为环境试验、寿命试验、筛选试验、鉴定试验以及可靠性增长试验等。     

基于MCMC稳态模拟的Weibull共享异质性模型及其可靠性应用

针对传统假设中个体寿命独立同分布的不足，构建了贝叶斯Weibull共享异质性模型，提出了对寿命服从Weibull分布的产品，运用基于Gibbs抽样的马尔可夫链蒙特卡罗(Markov chain Monte Carlo, MCMC)方法动态模拟出参数后验分布的马尔可夫链，在异质性因子的先验分布为Gamma分布时，给出随机截尾条件下，参数在Weibull共享异质性模型中的贝叶斯估计，提高了计算的精度。借助数据仿真说明了利用WinBUGS (Bayesian inference using Gibbs samp     

基于最大熵与贝叶斯的动态不确定度滚动更新模型

基于最大熵原理,对现有贝叶斯先验分布确定方法做出了改进,特别给出了更加符合客观实际的无信息先验分布确定方法.运用最大熵原理与贝叶斯估计推断建立动态不确定度滚动更新模型,较好的体现新的测量数据对不确定度的影响,解决了动态不确定度的滚动更新问题.     

考虑可靠度可信区间的结构可靠性优化设计

 在贝叶斯统计理论和结构可靠性优化设计方法的基础上,研究了结构在小样本情况下考虑可靠度可信区间的结构可靠性优化设计问题.将结构可靠度作为随机变量,根据先验信息和样本信息,采用贝叶斯推断技术获得结构可靠度的概率分布,给出了可靠度的点估计及区间估计.建立了考虑可靠度可信区间的结构可靠性优化设计模型,提出了考虑可靠度可信区间的结构可靠性优化设计方法.所提出的方法为解决小样本情况下的结构可靠性优化设计问题提供了新的解决方案.数值算例验证了所提出的结构可靠性优化设计方法的有效性和正确性.     

基于贝叶斯信息融合的测量不确定度评定与实时更新

基于贝叶斯信息融合与统计推断原理,建立不确定度动态评定模型,对测量不确定度进行实时更新。引入最大熵原理和爬山搜索优化算法,确定先验分布概率密度函数及样本信息似然函数,结合贝叶斯公式求出后验分布概率密度函数,实现不确定度的优化估计。仿真及实例分析表明,基于贝叶斯和最大熵方法评定及更新的测量不确定度更加接近理论值。     

不同二项、指数单元并联系统可靠性评定的Bayes方法

针对不同二项、指数单元并联系统的可靠性评定,详细讨论了可靠性评定的Bayes方法,通过β分布函数与Г分布函数的分位数快速计算,可以快速、准确地得到可靠性评定结果.并且对先验参数的确定方法,进行了讨论.最后给出计算机程序流程图及算例.为航天领域可靠性评定与设计提供了工程实用方法与模块.     

独立部件可靠性试验方案的选择及参数的确定

在研制一个设备时,常常遇到这样一个问题:就是对于其中的独立部件,如何从可靠性的角度进行验收,并确定它能否满足设备对它的可靠性要求?解决了这个问题.可以避免再对整个设备进行可靠性试验,从而可以节省大量时间和费用.本文着重讨论独立部件可靠性试验方案的选择及参数的确定.     

数据驱动的多元性能退化特征产品可靠性建模

为解决多元性能退化特征产品可靠性建模困难，提出了一种通用的可靠性建模方法。首先，基于产品多元退化数据，运用ReliefF算法提取产品关键退化特征；然后，通过满窗宽矩阵的多元核密度方法，估计产品在各检测时刻的可靠度；最后，利用各检测时刻可靠度估计结果，拟合产品寿命分布。案例结果表明，该方法能够克服传统参数方法需对产品退化特征量分布作出具体假设的局限，并且能够获得比文献方法精度更高的产品可靠度估计值。另外，该方法可以为后续产品的可靠性试验减少检测工作量，节约试验成本。     

一种机构可靠性的仿真分析方法

实际工作中,机构的运动规律并非是确定的,而是在允许的偏差范围内离散分布的,是不确定的。文章介绍了一种计算机构可靠性的方法。该方法将计算机概率仿真方法与机构运动学、动力学微分方程结合起来,通过对影响机构可靠性的基本变量进行离散化并定义极限状态,最终得出准确的可靠度指标。从而能影响到对产品的设计,最终达到对产品进行优化的目的。     

基于贝叶斯估计的结构固有频率不确定性分析

在结构振动测试中,由于测试环境影响、试验设备、操作人员以及模态分析过程中的简化,试验获取的结构模态参数中包含了不确定因素。为了正确的估计结构物理参数的统计特性,在贝叶斯估计方法中选择共轭先验分布,结合试验数据导出后验分布,得到了结构固有频率均值及方差的估计值。对一个4层钢筋混凝土框架结构模型进行了振动测试。试验结果表明:在不能获得大量样本信息时,充分利用先验信息,结合现场测试数据,对频率参数进行估计,能够有效地减小均值与方差的可信区间长度,具有工程实用参考价值。