复杂系统的Bayes可靠性评估

讨论了复杂系统的Bayes可靠性评估。首先，对各种不同分布类型的单元进行Bayes可靠性分析；其次利用最大熵方法把单元可靠性信息进行综合，得到系统可靠性的验前分布；最后根据Bayes定理，利用系统可靠性试验信息来更新系统可靠性的验前分布得到系统可靠性的验后分布，依据此验后分布对系统可靠性进行评估。仿真算例说明了评估方法的合理性。     

最大熵方法在系统可靠性Bayes评估中的应用

针对各种典型的系统，由单元的验后矩推导出准确的系统可靠性的验前矩，在此基础上运用最大熵准则给出了系统可靠性的验前分布的估计，进而根据系统试验数据得出系统的验后分布，运用该分布对系统的可靠性进行评估。仿真结果表明了该算法的简易性和有效性。     

系统可靠性BAYES综合分析方法

基于成败型试验数据，不考虑系统或分系统的寿命分布，发展了一种适用于串并联混合系统的Bayes可靠性综合方法。将并联系统等效为串联单元，从而将串并联混合系统转化为纯串联系统。利用系统的后验分布确定各分系统的先验分布，再通过各分系统的一阶、二阶矩综合获得系统的一阶、二阶矩，在此基础上进行系统可靠性分析计算。实例分析说明了方法的有效性和实用性。     

Bayes可靠性增长分析中验前分布的不确定方法及其剖析

可靠性增长试验分析中，运用Bayes方法的一个关键问题是验前分布的确定。目前在工程应用中，运用了多种不同的方法来确定验前分布。不同的验前分布将引出不同的评估结果。文中列举了二项分布模型、指数寿命模型以及AMSAA模型下的验前分布确定方法，并作了必要的剖析，指出需要注意的问题及其处置的技术途径。     

卫星电子系统可靠性评估（Bayes方法）

用Г（α，β）作为元器件失效率的验前信息，由贝叶斯定理和矩法拟合逐级推断出几种常见结构形式下的指数寿命型系统可靠性置信下限近似解。这里的参数α，β宜由专家同法间接确定，从而避免了零次失效这一敏感问题的发生。     

多层验前信息场合下多维动态参数Bayes估计的稳健性分析

文中首先讨论了多维动态参数具有多层验前信息时的建模的验前分布的确定。由此分析了由于验前分布的差异所引起的Bayes估计的影响。对验后稳健性作了探讨。     

基于最大熵法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

研究在验前信息贫乏的情况下,使用异源验前信息确定捷联惯性测量组合(简称捷联惯组)历次测试数据验前分布的方法.将熵的概念引入验前分布的研究中,研究了在小样本条件下通过最大熵法确定捷联惯组历次测试数据验前分布的方法.研究结果表明这种方法能够准确有效地揭示捷联惯组历次测试数据的统计特性,克服了验前信息不足带来的统计分析误差,有效的提高了统计分析的质量.     

Bayes修正幂验前方法在制导精度评定中的应用

如何合理有效的利用验前信息,是小子样评定中的关键问题。针对导弹制导精度评 定,引入 修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的制导精 度评定中兴趣参数的验后密度函数。通过对参数验后估计的分析,该方法能够有效避免验前 信息“淹没”现场信息的情况,而幂参数通过验后边缘分布得到。通过对验后估计平均平方 误差（MSE）的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导。〖JP 〗     

基于Bootstrap方法的捷联惯组历次测试数据验前分布研究

针对捷联惯性测量组合（捷联惯组）历次测试数据小样本的特点，在总体分布参数形式未知的情况下，根据已有的先验信息，提出了通过Bootstrap重采样技术，获得捷联惯组历次测试数据总体参数的验前分布。结合当前样本信息，给出捷联惯组历次测试数据的验后分布。将统计推断建立在验后分布基础之上，可以减小小样本情况下的统计分析误差。     

成败型产品可靠性评估的Bayes修正幂验前方法

如何合理有效地利用验前信息,是Bayes评定的关键问题.针对小子样成败型产品的可靠性评估,引入修正幂验前分布控制验前信息对验后估计的影响,详细推导了Bayes修正幂验前下的成败型产品可靠性参数验后密度函数.通过时参数验后估计的分析,该方法能有效避免验前信息"淹没"现场信息的问题,而幂参数通过验后边缘分布得到.通过对验后估计MSE的分析,给出了验前信息利用的一些基本原则,为工程应用提供了指导.     

基于Bayes方法的某武器系统可靠性综合评估

根据武器系统现场可靠性试验数据少而研制过程中分系统可靠性试验数据较易得的情况,提出了一种基于Bayes方法对某武器系统进行可靠性评估的方法。将研制过程中分系统的可靠性试验数据融合为系统可靠性评估的先验信息,以提高用于评估的信息量。方法对复杂大系统以及高可靠性系统的可靠性评估有一定的参考价值。     

以B(O,O)作为元件可靠性的先验分布的二项串联系统可靠性的贝叶斯置信限的讨论

本文对以B(0,0) 作为元件可靠性的先验分布的二项串联系统可靠性的贝叶斯置信限进行了讨论,提出: 1° 用梅林变换法得到的贝叶斯精确解与矩拟合法得到的贝叶斯近似解,两者比较接近。 2° 矩拟合法得到的结果,相对于经典精确解是“冒进”的,经模拟计算,从覆盖系统可靠性真值P~*的百分比来看,也是冒进的。     

一种综合性能与寿命数据的Bayes-Bootstrap方法

对现代长寿命、高可靠产品进行可靠性评估,传统大样本寿命试验和统计推断方法存在很大困难,包括伪寿命数据方法在内的性能与寿命数据综合的可靠性评估方法也存在很多问题。提出了将性能可靠性建模与Bayes方法相结合的方式解决这一困难问题,其中对性能试验数据建立性能退化模型,并利用Bootstrap方法处理伪寿命数据导致的随机性误差和构造融合Bayes验前分布,然后利用Bayes验后分析进行可靠性统计推断。对随机斜率模型和长寿命卫星动量轮轴承组件润滑寿命的应用表明,提出的方法可以充分利用产品研制、使用过程中各种类型的信息,特别是性能试验信息,具有一定的适用性。     

基于及时修正策略可靠性增长的动态Bayes评估方法

针对指数寿命型设备在及时修正策略下的可靠性增长过程,提出了一种动态Bayes评估方法。该方法建立了及时修正策略下的AMSAA模型,并依据已有研制试验数据,对下一次试验的设备失效率进行预测,并将预测结果作为对新技术状态下设备失效率的验前认识,然后利用最大熵方法给出设备失效率的验前分布,进而实现对产品可靠性增长的Bayes统计分析。最后给出了该方法的具体算例,通过对比分析证明了该方法的有效性。     

航空电源系统可靠性的Bayes分析

对改进中的航空电源系统进行可靠性评估,本文引入继承因子利用信息融合的原理将改进前与改进后的历史信息融合为一个混合先验,并进一步假定继承因子为随机变量采用多层Bayes方法对系统进行了可靠性分析。最后通过仿真实例求得系统的一些常见的可靠性指标,并与传统Bayes评估结果进行比较,结论表明本方法的有效性。     

复杂系统的可靠度优化分配

阐述了复杂系统可靠度优化分配的一种方法－－花费最小分配法及其应用。介绍了花费最小分配法的概念、复杂系统可靠度分配模型、花费最小分配法进行可靠度分配前的数学处理及花费最小分配法的应用实例。指出，花费最小分配法与其他方法结合进行复杂系统可靠度分配，可以达到优化分配的目的。     

应用极限载荷试验的结构可靠性评定方法

研究了验证了一种利用极限载荷试验结果对固体火箭发动机燃烧室金属壳体进行结构可靠性评定的贝叶斯法。首先建立了适用的应力－强度模型，导出了壳体结构可靠度验前概率密度函数的表达式。进而提出一种通过爆破试验获取试验信息的方法。然后用贝叶斯方法将验前信息与爆破试验信息结合起来对一种发动机燃烧室壳体的结构可靠性进行评定，验证了这一方法的合理性和可行性。