确定电子产品MTBF增长的经典分析方法

本文用经典分析方法研究了经历研制试验的电子产品失效率(或MTBF)的问题。假设研制规划由m个阶段组成,在每个阶段中受试的产品是类似的;此外,假设电子产品的失效率满足:λ_1≥λ_2≥…≥λ_m。我们得到了λ_i(i=1,2,…,m)的约束极大似然估计和λ_m的经典置信限。最后用数值例说明了这些方法。     

先验分布的拟合

本文用经验Bayes方法(简记为EB方法)中的间接法,对二项分布、负二项分布、指数分布的定数及有替换定时截尾等四种情况,进行了产品失效率、可靠性等的先验分布的拟合问题的讨论,给出了可靠性、失效率等的EB点估计及EB区间估计。还用数值说明了这些方法.     

研制试验阶段,产品可靠性增长的评定

本文讨论经历了研制试验的产品的可靠性问题,设产品进行了m阶段的成败型试验,其可靠性随着阶段不断增长,即满足R_1相似文献   

可靠性最后增长模型的统计分析方法

文献[1]结合导弹研制的实际情况,提出了成败型可靠性最后增长模型。本文进一步给出了指数分布和三项分布可靠性最后增长模型的Bayes统计推断方法,导出了最末阶段可靠性Bayes限的精确解和近似解,并讨论了联合验前密度中参数的选取和假设检验问题。     

二项分布的可靠性增长预测模型

文[7]中的模型只能用于评定每个研制阶段(或研制周期)中的不可靠性(或可靠性),但不能用于预测将来研制周期中的可靠性。本文给出的模型不仅能用于评定,而且能用于预测。     

离散变量参数UMA限中均匀数取值的研究

本文用Jeffreys的无信息先验分布的Bayes方法与随机化的Fiducial方法，对UMA置信限中的均匀数u的取值问题进行了研究，结果表明，Mann建议u取1／2，对二项分布与有替换定时截尾的指数分布这是合适的，但对预定成功数或失败数的负二项分布，此值略为偏小，其相对误差与样本量n的关系为l／(2n 1).     

（对数）正态未来观测的预测分布及其应用

本文用Bayes方法给出了正态、对数正态分布示来观测的预测分布。据此，给出了两分布未来观测值的预测子与预测区间及两分布可靠性的Bayes估计，而经典预测区间与无信息先验分布下的Bayes预测区间相间。     

负二项分布环境因子的经典限

本文推导了负二项分布环境因子的非随机化最优置信限和随机化最优置信限,并讨论了严酷环境下的试验信息与良好环境下的试验信息相互折算的问题。为了满足工程实际的需要,我们也给出了部分表值。     

正态结构可靠性的区间估计

在强度分布与应力分布的参数均未知的情况下,本文推导了完全样本时正态结构可靠性的经典精确限、Fiducial精确限及共轭型验前分布的Bayes精确限。当取元信息验前分布时,Bayes精确限与经典精确限、Fiducial精确限相等。同时也给出了一种正态结构可靠性的Bayes和Fiducial近似限。最后顺便得到了对数正态结构可靠性的区间估计。     

威布尔分布零失效场合形状参数m的估计

给出了威布尔分布寿命型产品,在零失效试验数据场合,威布尔分布形状参数m的修正极大似然估计方法和求解方程。例示了某型液体火箭发动机m数的求解和可靠性评估,以及某型液体火箭发动机研制试验方案策划。     

面向实战的机载武器加速可靠性增长试验方法

为了在较短时间内有效地提高并考核机载武器可靠性水平,研究了机载武器的特点,将加速试验方法和可靠性增长试验方法相结合,提出了一种面向实战条件的机载武器加速可靠性增长试验方法。在机载武器面向实战任务剖面分析的基础上,根据疲劳损伤累积原则和振动环境下疲劳等价关系,给出了关于振动应力的加速可靠性增长试验方法。同时针对机载武器多可靠性指标需求,给出了多指标可靠性综合试验方案,并制定了面向实战条件的加速可靠性增长试验剖面,实现对机载武器多可靠性指标同时增长与考核,有效缩短了试验时间。通过实例应用表明,该方法考虑了机载武器实战环境条件对可靠性的影响,显著提高了机载武器可靠性增长试验效率。     

一类环境因子的置信估计

设产品在环境A、环境B下的某指标分别用X，Y表示，定义环境因子K＝X／Y。提出了应用结构可靠性的研究结果确定K的置信限的方法，给出了3参数Weibull分布、极小值Ⅰ型分布及分布自由时K的置信限的确定方法。     

正态-极小值Ⅰ型模式结构可靠性的Bayes、Fiducial及经典近似限

对于正态(分布参数未知)-极小值Ⅰ型(分布参数已知)模式,在皮力的均值比强度的均值小得多且应力的方差很小的条件下,本文给出了它的结构可靠性的Bayes、Fiducial及经典近似限。     

正态单元的双边可靠性Bayes近似下限的计算方法

提出了正态单元双边可靠性性的Ｂａｙｅｓ近似下限的计算方法，该方法的精度高于经典法且偏保守。最后给出了若干实例的计算结果。     

结构元件疲劳可靠性估算的剩余寿命模型

从安全余量的定义出发，提出了一个估算结构元件疲劳可靠性的剩余寿命模型，基于常幅载荷下，疲劳寿命可用对数正态函数分布描述，本文分析了常幅和变幅载荷作用下材料的疲劳剩余寿命的分布形式，认为可用带位置参数的对数正态函数近似描述。在此基础上，系统阐述了元件在常幅和多级载荷下的疲劳可靠性分析方法。3个算例表明：预测结果与试验结果符合很好，本文给出的剩余寿命模型是合理的。     

高可靠性分析中分布函数的研究

结构可靠性设计与分析方法要求用概率分布函数描述某些设计变量，这时，有可能选择了非真实的概率模型。利用蒙特卡洛数值仿真方法，就同此而产生的可靠性设计与分析的影响进行了初步研究，并给出了工程上有意义的结论。     

正态—极小值I型模式结构可靠性的Bayes,Fiducial及经典近似限

对于正态（分布参数未知）－极小值Ｉ型（分布参数已知）模式，在应力的均值比强度的均值小得多且应力的方差很小的条件下，本文给出了它的结构可靠性的Ｂａｙｅｓ，Ｆｉｄｕｃｉａｌ及经典近似限。     

Dempskey公式及其改进

在美国海军用的可靠性和有效性评审程序手册中,推荐了Dempskey给出的正态单边容许限系数K及正态单边可靠性下限R_L的近似公式,但迄今找不到推导该公式的文献。本文指出,Dempskey公式就是所述问题的经典一阶近似限。计算表明,其误差较大。为此,本文给出了经典二阶近似限及Bayes近似限。前者在样本大小大于10,后者在各种样本大小的情况下,均可很好地满足工程实践的需要。     

指数分布双样预测的Bayes方法

本文对指数分布的双样预测问题用Bayes方法进行了讨论，结果表明，定数截尾时，无信息先验分布的Bayes预测限与经典预测限相同，但两者的预测子不一致，对有替换定时截尾，给出了经典方法目前尚未给出的双样预测问题的Bayes预测子与预测限，并用数值例说明了这些方法。     

正态分布可靠寿命经典近似限的改进

本文给出了正态分布可靠寿命的又一个经典近似下限，经验证，本文所给出的结果的精度比已有的结果精度要高，可提供给可靠性工程人员使用。