融合多源验前信息的成败型产品可靠性Bayes评估

文中研究了融合多源验前信息的成败型产品可靠性的Bayes评估问题。针对当前可靠性评估方法中．传统Bayes方法对验前信息与现场信息不加区分的缺陷，提出了融合多源验前信息的成败型产品可靠性评估模型。模型使用混合验前分布，并用历史样本与现场样本的拟合优度来确定混合分布中的继承因子,简便易行而且合理性很容易得到解释。     

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.     

无验前信息的成败型弹药产品可靠性评估

为有效评估成败型弹药的可靠性,介绍成败型部件可靠性经典评估方法和Bayes 评估方法。针对无验前 信息的弹药成败型部件可靠性评估问题,提出采用3 种常用共轭先验来求其可靠性下限,并通过数值仿真分析,得 到常用共轭先验分布对可靠度置信下限的影响规律以及每种共轭先验分布的适用情况。结果表明：3 种共轭先验分 布评估得到的结果较为合适,可为提高弹药可靠性评估的准确性提供支持。     

基于混合Beta分布的成败型产品Bayes可靠性鉴定试验方案研究

研究了基于混合Beta分布的成败型产品可靠性的Bayes鉴定试验方案。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,并把继承因子看作随机变量,使用混合Beta验前分布建立了可靠性鉴定方案的Bayes决策模型。算例结果表明,在小样本情况下,经典鉴定方案得到的试验样本量过于保守;传统Bayes方法虽利用了产品的先验信息,但却忽略了它们之间的差异;而本文的方法较好地解决了上述问题,并具有方法上的合理性和工程上的实用性。     

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,得出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。     

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。     

基于Bayes方法的火箭弹存储可靠性分析

对成败型的火箭弹存储可靠性进行分析,建立了一种综合部件存储数据和少量整机试验数据的存储可靠性评估方法。先将部件串联而成的模拟系统作为先验分布的参考模型,然后利用先验矩方法确定先验分布的超参数,最后结合整机试验信息,利用Bayes方法对系统存储可靠性进行评估。通过该方法在某型产品上的应用表明,可显著减少存储试验样本,且具有较高的评估精度。     

基于新Dirichlet先验分布的指数寿命型产品多阶段可靠性增长Bayes分析

本文基于新的Dirichlet先验分布,建立了多阶段指数寿命型产品可靠性增长的Bayes模型。本模型充分利用先验信息和阶段试验信息,采用最优化方法解决了新的Dirichlet先验分布超参数因物理意义不明确而难以确定的问题;利用Gibbs抽样算法进行后验推断,合理估算出当前阶段和后续试验阶段产品可靠性的Bayes点估计和置信下限,并利用该模型研究实现了对产品可靠性的预测。实例证明了该模型在多阶段指数产品可靠性增怅分析中的直观性与有效性。     

基于AMSAA增长模型的鱼雷系统Bayes可靠性分析

Bayes理论是分析研究鱼雷系统可靠性的有效方法,文中针对美国陆军装备系统分析中心( AMSAA)增长模型,提出了Bayes可靠性增长分析的基本方法。该方法将鱼雷研制阶段的可靠性增长试验数据作为产品可靠性评估的先验信息,再结合少量现场试验数据,运用Bayes方法即可对现场试验后的鱼雷产品可靠性进行评定。仿真结果验证了该方法的有效性,为鱼雷系统可靠性评定提供了一种新的分析方法。     

基于多源信息融合的航天阀门可靠性评估

航天阀门在研制过程投入试验的样本量很小、样本极少失效甚至无失效.为解决其可靠性评估问题,需要充分利用现有的各类试验数据.用于阀门可靠性定量分析的试验主要包括温度试验、振动试验和动作试验.在对温度试验和振动试验数据进行预处理的基础上,融合成统一的先验分布,并将动作试验数据作为现场数据,根据Bayes原理完成阀门可靠性评估...     

一种新的无失效数据可靠性评估方法研究

为对高可靠性的电子与机电类产品进行可靠性评估,在无失效数据情况下,提出一种将失效信息引进置信限分析中的修正单侧置信限评估法。通过不同截尾时间对应的产品无失效数据,采用Bayes参数估计得到产品失效率,并根据所提出的方法将时间系数进行等效替换,得到产品可靠度与平均故障间隔时间。以某型机器人步进电机的无失效数据为例,将该方法与其他单侧置信限方法的计算结果进行对比分析,结果表明：在置信水平为0.99条件下,产品平均故障间隔时间为37 080 h,小于其他置信限方法的计算结果;当任务时间达到1 000 h时,采用新方法得到的产品可靠度估计值为0.973. 实例分析验证了新方法在无失效数据产品可靠性评估中的有效性,且可防止产品可靠度与平均故障间隔时间估计结果冒进现象的发生。     

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。     

某型导弹发射装置故障检测率的Bayes估计

采用无先验信息下的Bayes评估方法,利用常用的共轭分布作先验分布,对先验分布中超参数的取值范围做出假设,运用Bayes理论计算出故障检测率的Bayes估计。并以Bayes估计为基础,结合超参数,求出故障检测率的经验Bayes估计,最后,运用实验数据对所做出假设的合理性进行说明。     

火箭助飞鱼雷飞行可靠性评定方法

从火箭助飞鱼雷飞行可靠性试验与鉴定的需要出发,分析火箭助飞鱼雷飞行可靠性的特点,对验前信息的获取手段进行总结,给出地面试验数据综合为飞行试验数据的方法,并提出分系统数据综合为系统数据转换方法,分别使用经典法和贝叶斯法对火箭助飞鱼雷的飞行可靠性指标进行评定,分析比较二者的优劣,确定了火箭助飞鱼雷飞行可靠性评定的方法。