基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术(Ⅰ)

基于验后概率和"小概率事件原理",对复杂假设条件下,方差的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了Bayesian序贯方差检验(BSVT)模型,设计了临界值的求解算法,并对"强制"截尾条件下的假设检验判别准则进行了论述.最后,结合示例对BSVT模型的求解与应用进行了说明.      

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术（Ⅱ）

在给定截尾试验次数的条件下,为了在理论上给出最大截尾试验次数以及从保护使用方利益的原则出发进行试验设计,基于验后概率和＂小概率事件原理＂,在一定程度上以保护使用方利益为准则,对Bayesian序贯方差检验（BSVT）模型进行了修正,建立了修正的Bayesian序贯方差检验（MBSVT）模型,设计了继续试验区临界值的求解...     

基于验后概率的Bayesian序贯方差检验技术（I）

对于正态分布参数的检验,包括期望μ与方差σ2,是航空航天装备可靠性与精度分析工程中比较关心的问题。尤其是对方差的检验,是装备试验与评价分析的一项非常重要的内容。论文基于验后概率和“小概率事件原理”,对复杂假设条件下,σ2的Bayesian序贯检验,提出了基于Bayesian验后概率的序贯方差检验的基本假设,建立了BSVT模型,设计了临界值的求解算法,并对“强制”截尾条件下的假设检验判决准则进行了论述。最后,结合实例对BSVT的求解与应用进行了说明。     

基于参数优化的截尾序贯检验法

截尾序贯概率比检验法和序贯网图检验法（SMT）是在序贯概率比检验法（SPRT）的基础上发展起来的2种方法,可进一步控制试验次数。但是这些截尾序贯方法的停止边界仍有待优化,本文以最常见的截尾SPRT为例,说明决定停止边界的参数的取值直接影响了最大试验样本量,且存在最佳取值。并以此为基础,对SMT和传统的SPRT进行了综合比较,发现截尾SMT并不优于传统的截尾SPRT,它不过是一种广义形式的截尾序贯检验法,SPRT的研究重点应该是截尾形式的构造。最后本文提供了一种曲线形式的截尾序贯检验法.     

同条件多组定数截尾试验整体数据融合方法

针对正态分布、对数正态分布、极值分布和Weibull分布等位置一尺度分布,提出一种同条件多组定数截尾试验的整体数据融合方法,能够对相同试验条件下的多组定数截尾试验数据进行综合分析,给出位置参数和尺度参数的整体融合估计,并在此基础上建立百分佗值的点估计和区间估计.与传统方法相比,该方法具有信息量大、精度高的特点,能够进行...     

截尾数据整体估计方法

提出一种截尾数据整体估计方法。该方法能够将仿真(或数字化设计)结果与截尾试验数据或不完全数据有机结合,实现多个状态下(多个母体)截尾试验数据或不完全数据的整体推断,从而建立各状态下正态分布、极值分布和Weibull分布等位置-尺度分布族的参数估计量,给出母体百分位值的置信限和置信区间估计。与传统方法相比,该方法具有信息量大,精度高的特点,能够进行极小子样可靠性评定。文中还给出一种利用截尾试验数据或不完全数据对仿真结果进行检验的方法。      

动态畸变下轴流压缩系统失稳判别的统一准则

对动态畸变条件下多级轴流压缩系统气动失稳判别进行了详细的数值分析。基于动态压缩系统模型，发展了一种动态畸变下轴流压缩系统失稳判别的统一准则。应用新准则分别对进口动态温度、动态压力及动态动力—温度组合畸变下的多级轴流压缩系统的气动稳定性进行了预测分析。通过与实验结果的定性比较，给出了相应进气条件下压缩系统可能失稳的首发级。     

关于Bayes序贯检验的一些思考

本文对工程实践中小样本情况下的Bayes序贯检验方法作了回顾,思考了其中的一些问题。文中给出了Bayes截尾序贯概率比检验方案和犯两类错误概率的上界。在Bayes序贯检验方案中,确定了平均试验数(ASN)。关于Bayes序贯检验法的选择,文中讨论了截尾方案在终止试验时的决策域的确定方法,并对验前信息、风险以及试验数的关系作了一般讨论。     

特小样本下落点密集度鉴定——SPOT方法的运用

本文研究在特小样本的场合下再入飞行器落点密集度鉴定方法。文中引入了序贯验后加权检验(Sequential Posterior Odd Test,简称SPOT)方法。首先给出了SPOT方法检验区的划分,并给出了截尾方案。然后将此方法运用于密集度的假设检验。统计假设可以是简单的,也可以是复杂的。文中给出了序贯截尾方案犯两类错误概率的上界。实例表明,SPOT方法对于缩减试验次数,节省人力物力,是一个有效的途径。在特小样本下进行密集度鉴定是可能的,也是可以实现的。对于价值昂贵的试验,本文所提供的方法具有普遍意义。     

可靠性鉴定中利用验前信息的序贯验后加权方法

本文运用Bayes序贯验后加权检验方法研究可靠性的鉴定方案。讨论了成败和指数寿命型两种模型。同时构成了序贯截尾鉴定方案,给出了犯两类错误的概率上界的计算方法。对工程应用中的一些问题提出了处置方法。     

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.      

获得结构响应概率密度函数的一种新方法

为了提高结构可靠性分析的精度，提出一种获得结构响应概率密度函数的新方法。通过随机有限元法计算得到结构响应的样本及其各阶矩，利用Hermite正交多项多的线性组合来获得结构响应概率密度函数的最佳平方逼近式，算例表明，本文方法具有较高的计算精度和计算效率。     

Particle flters for probability hypothesis density flter with the presence of unknown measurement noise covariance

In Bayesian multi-target fltering,knowledge of measurement noise variance is very important.Signifcant mismatches in noise parameters will result in biased estimates.In this paper,a new particle flter for a probability hypothesis density（PHD）flter handling unknown measurement noise variances is proposed.The approach is based on marginalizing the unknown parameters out of the posterior distribution by using variational Bayesian（VB）methods.Moreover,the sequential Monte Carlo method is used to approximate the posterior intensity considering non-linear and non-Gaussian conditions.Unlike other particle flters for this challenging class of PHD flters,the proposed method can adaptively learn the unknown and time-varying noise variances while fltering.Simulation results show that the proposed method improves estimation accuracy in terms of both the number of targets and their states.     

基于研制信息的测试性验证试验方案研究

针对现有测试性验证试验方案需要较大故障样本量的问题,提出了一种利用研制信息制定测试性验证试验方案的新方法。首先,在二项分布经典抽样模型的基础上,运用证据理论方法,研究了基于测试性试验数据、测试性预计结果和专家经验等研制信息的基本信任分配函数的构造方法,建立了基于融合不同种类研制信息的测试性验证试验方案,并确定了该方案的存在性,给出了方案的确定方法,最后开展了案例应用研究。由于充分考虑了研制信息,因此在确保有较好的验证效果的条件下,与传统的试验方案相比,该方法可以明显减少故障样本量,或在样本量保持不变的情况下有效降低双方风险。     

改进的MMPHD机动目标跟踪方法

基于序列蒙特卡罗方法的经典多模概率假设密度滤波方法及其各种衍生方法,在预测过程中依据多个并行的状态转移模型,通过将大量粒子散布到下一时刻目标所有可能出现的状态空间实现目标状态的捕获,造成计算量大、目标跟踪精度差。为此,提出一种改进的多模粒子概率假设密度机动目标跟踪方法。该方法利用最新量测信息估计目标运动模型概率及模型参数,并将估计得到的目标模型应用到粒子概率假设密度滤波方法的预测过程中生成预测粒子,从而将大部分粒子聚合在目标最可能出现的状态空间邻域中,实现粒子的有效利用。数值仿真表明,所提方法不仅显著地减少了目标丢失个数,而且提高了目标跟踪精度。     

小子样精度鉴定技术研究

讨论了小子样下的Bayes精度鉴定技术研究的一般方法,分析了考虑验前信息可信度时方差的检验,检验分为简单假设和复杂假设2种情况。给出了临界区域以及犯弃真和采伪两类错误的概率。仿真结果表明了方法的合理性。     

基于SWT模型的概率寿命分析体方法

为了研究大应力体积对航空发动机轮盘低周循环疲劳破坏的影响,提高轮盘概率寿命预估精度,针对应变体方法对中、长寿命轮盘预测精度不准的缺陷,提出基于SWT模型的概率寿命分析体方法。该方法以最大主应变平面为临界面的SWT模型为基础,结合考虑尺寸效应的体方法,且不需要进行平均应力修正。通过对某风扇盘进行概率寿命分析,得到的轮盘中值寿命与试验结果吻合良好,预测精度高于应变点方法、应力修正系数法得到的结果。表明基于SWT模型的概率寿命分析体方法可以用来预估航空发动机轮盘概率寿命。     

基于仿真数据的测试性验证序贯设计方案

针对当前测试性验证试验设计方案均存在确定的故障样本量较大以及验证周期长的问题,提出了一种基于仿真数据的测试性验证序贯设计方案。首先,基于二项分布模型确定序贯设计的判决阈值;然后,在序贯试验下基于给定的样本量分配和故障模式选取方法,采用仿真的方式生成相应的故障模式并进行验证试验。同时,以序贯方式计算相应的概率比,通过其取值动态判定接受/拒收。结果表明,与传统方法相比,该方法与经典验证方法具备几乎相同的抽样特性,能达到有效减少测试性验证试验所需故障样本量的目的。     

大型双曲冷却塔表面脉动风压随机特性——风压极值探讨

针对风压信号呈现的非高斯特性和传统极限估计方法的局限,首次提出基于保证率和相关性的极值估计方法——全概率迭代法进行冷却塔表面脉动风荷载极值分析,并和传统的峰值因子法及改进的Sadek-Simiu法计算结果进行对比验证。结果表明：全概率迭代法避开了对随机过程的高斯分布假定,相比传统的极值估计方法其结果更加真实可靠;表达风压极值中脉动分量的峰值因子数值沿着环向和子午向变化显著,如取为同一数值则偏于危险或过于保守;采用全概率迭代法得到的表面风压系数极值分布曲线与规范取值相比,迎风面和负压峰值区域极值偏小,背风区域极值偏大,且最小值对应角度相差约10°。     

可靠性增长下的Bayes序贯检验方法

针对可靠性增长下的序贯检验分析问题,提出了一种变总体Bayes序贯检验方法.该方法依据产品研制过程中产生的多状态试验数据,利用离散AMSAA(Army Material Systems Analysis Activity)可靠性增长模型对产品可靠性的变化规律进行描述,给出了变总体试验数据似然函数的表达式,并对变总体Bayes序贯检验的后验概率比和决策阈值进行了定义,进而构建了可靠性增长下的Bayes序贯检验模型.研究结果表明,提出的方法有效地解决了具有可靠性增长的可靠性指标的假设检验问题.