命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上，给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型，构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型，给出了验前P值与验前可信度的定义，并对其变动情况进行了阐述，给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析，分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05，0.2，0.4区分的数据区间，给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见，验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较，相对现有的仅对验前可信度的定性说明，基于P值的验前可信度建模与计算，不仅能完成验前可信度的量化计算，而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

基于混合验前分布的制导精度评定方法

如何合理有效地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,提出了一种根据验前数据构造验前分布的方法,并结合验前信息可信度给出了一种混合验前分布。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,而验前信息可信度则通过验后边缘分布得到。通过对验后估计均方差(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。     

多种验前信息源情况下的融合验后分布

本文研究Bayes统计推断中有多种(或多阶段)验前信息时,分布参数验后分布的表示。文中,首先在考虑验前子样可信度的基础上,对多种验前信息源进行了综合,得出了验前分布的融合表示。然后,给出分布参数验后分布的表示,列举了应用示例。本文方法,对于小子样武器装备精度的评估具有普遍意义。     

验前大容量仿真信息“淹没”现场小子样试验信息问题

在运用Bayes方法对武器系统进行鉴定的过程中，仿真信息作为验前信息使用一直是一个有争议的问题。本文给出了验前子样可信度的定义及相应的计算方法，在分析了大量仿真信息“淹没”小子样现场试验信息这一现象的基础上，将验前信息的可信度引入统计推断，较好地解决了仿真信息在试验鉴定中的应用问题。     

多种验前信息源情况下的融合验后分布

本文研究Ｂａｙｅｓ统计推断中有多种（或多阶段）验前信息时，分布参数验后分布的表示。文中，首先在考虑验前子样可信度的基础上，对多种验前信息源进行了综合，得出了验前分布的融合表示。然后，给出分布参数验后分布的表示，列举了应用示例。本文方法，对于小子样武器装备精度的评估具有普遍意义。     

可靠性试验评定中专家信息融合

专家信息是小子样条件下装备可靠性试验评定中验前信息的重要来源.给出基于证据理论的专家信息融合方法.首先定义了专家信息的一致度,接着利用证据理论计算得到专家信息的权重,然后在不考虑专家信息可信度和相关性的基础上,对专家信息转化成的概率分布进行融合,最后给出了一个应用实例.     

制导精度一体化试验的Bayesian样本量计算方法

针对制导精度一体化试验的样本量计算(SSD)问题,分析了应用经典样本量计算方法和标准幂先验的Bayesian样本量计算方法存在的问题和矛盾;为了解决验前样本量很大时,基于标准幂先验得到的设计先验与Bayesian平均后验方差准则之间的矛盾,综合考虑仿真可信度与验前样本量的影响,提出了试验的设计效应指标,给出一种基于试验的设计效应等价确定修正幂先验指数的方法,并用于构造Bayesian样本量计算的设计先验;以兴趣参数Bayesian估计的平均后验方差为输出精度,分别设计了在试验经费约束和评估精度要求约束下的一体化试验方案样本量优化计算方程,并通过示例分析证明了所提Bayesian样本量计算方法的有效性。     

专家信息提取在装备可靠性评定中的应用

专家信息是装备可靠性评定中验前信息的重要来源，将专家信息的提取流程划分为描述、收集、转化和融合四个步骤，并给出了前三步的具体步骤。以某装备可靠度为例，详细介绍了包括问卷设计、调查结果分析和专家信息向验前分布转化的专家信息提取过程，并提出了装备可靠性评定中专家信息提取应注意的问题。     

基于距离一矩法判据的多源寿命信息融合

针对小子样复杂系统的可靠性信息融合技术展开研究,解决同总体多源信息的科学利用与融合问题。该方法从数据层融合人手,考虑了各源验前信息的可信度,根据矩法估计原理求解各种可能验前分布的参数。采取距离作为度量选取最佳融合验前分布丽数。最后通过MATLAB仿真实例对4种常见分布进行了研究,验证了该方法的有效性。     

动态分布参数Bayes估计中的验前建模及验前分布的适应性

动态参数Bayes估计中,参数验前信息的运用是一个关键问题。文中提出动态分布参数的线性回归建模策略,给出了验前分布的确定方法。为了获得较为稳健的验前分布,文中运用第二类最大似然(ML-Ⅱ)方法。文中论述的方法对于多维动态分布参数验前信息的分析及多层验前信息的分析具有普遍意义。     

复杂系统可靠性评定先验分布的样条函数估计

在经验 Bayes理论的基础上 ,研究了利用样条函数拟合系统任务可靠度先验分布的方法。对 Weibull、指数和二项分布的三种试验结果 ,给出 Bayes方法可靠性计算公式。最后给出的一个实例表明 ,该方法计算简便、便于工程应用      

滚动轴承平均故障前时间计算方法研究

滚动轴承的平均故障前时间(MTTF)和平均失效率是旋转类机械设备可靠性预计和分析的重要基础数据,传统源于统计样本信息的滚动轴承MTTF和失效率数据可信度不高,难以约束滚动轴承的可靠性定量设计。为得到可信度更高的滚动轴承MTTF,利用滚动轴承疲劳寿命计算方法,基于滚动轴承寿命与可靠度的关系研究,推导了威布尔分布的MTTF和平均失效率计算公式,提出一种滚动轴承MTTF和平均失效率的计算方法和流程,给出了滚动轴承MTTF和平均失效率的计算示例。解决了利用设计参数(工作寿命、可靠度、动载荷等)计算滚动轴承MTTF和平均失效率的问题,可为滚动轴承及其配套产品的可靠性预计和分析提供数据和方法支持。     

基于贝叶斯可靠性的设计优化在弹翼蒙皮设计中的应用

针对设计优化中存在的偶然不确定性和认知不确定性,采用贝叶斯理论,利用验前信息,进行可靠性分析,提出了基于贝叶斯可靠性的设计优化方法,并将其应用到弹翼蒙皮设计中。在仿真中,计算了两种不确定性下的可靠度分布,优化结果达到了可靠性要求,并且计算简单,易于工程实现。     

小子样武器装备可靠性评定过程中专家信息的规范化描述

在对航空航天领域可靠性工程中专家信息的特征进行分析的基础上, 分别对模糊描述、概率描述法、专家打分法、主观语言描述方式的专家信息规范化进行了研究, 并对基于专家信息的验前分布确定过程进行了分析.建立了专家信息规范化的广义验前信息描述、基于不确定性加权验前信息描述、最大熵法验前信息描述的验前分布确定模型.论文的研究对于小子样条件下运用Bayes方法分析系统可靠性时, 基于专家信息的验前分布确定具有重要的工程指导意义.      

某型装备轴承件无失效时的可靠性参数估计

针对寿命服从威布尔分布的某型装备轴承件在无失效数据时的可靠性参数估计问题,首先,以失效概率为待估参数,取其先验分布为Beta分布,在2个超参数的先验密度函数为2种不同情形下,建立了失效概率的2种EBayes估计模型,分析了稳健性、渐近性和单调性;然后,对威布尔分布参数进行了加权最小二乘估计,进而建立了可靠度的2种E-Bayes估计模型,分析了稳健性和单调性;最后,结合实例数据进行了可靠性参数估计与分析,指出第2种估计模型更加合理有效。     

基于Bayes变动统计理论的测试性外场统计验证方法

针对故障检测/隔离数据为"小子样"情况导致的测试性外场统计验证存在的周期长、验证结论置信度低等问题,研究并提出了基于Bayes变动统计理论的的测试性外场统计验证模型和方法。首先建立了不同寿命周期阶段故障检测率(FDR)的序化关系模型;然后以Dirichlet分布为先验分布,利用不同寿命周期阶段故障检测率先验估计值确定Dirichlet分布参数;在此基础上,融合"小子样、异总体"研制阶段增长试验数据和"小子样"外场使用数据,研究并提出了故障检测率的Bayes综合评估模型;引入Gibbs抽样方法求解故障检测率Bayes综合评估模型的复杂高维后验积分;最后在某机载稳定跟踪平台上开展了应用研究。结果表明本文方法能在较短的外场使用周期内,给出较高置信度的外场验证结论,为大型高可靠性装备测试性外场统计验证研究提供了重要的理论依据。     

基于无失效数据的某型发动机可靠性参数Bayes估计

针对装备寿命服从指数分布的情形,以失效率参数作为随机变量构建估计模型。考虑失效率的先验分布为 Gamma分布,在失效率的超参数均服从一定的均匀分布时,提出了失效率的多层 Bayes和期望 Bayes(ExpectedBayes,E-Bayes)估计方法,建立了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计模型;结合某型装备发动机的无失效储存数据,计算了失效率的多层 Bayes和 E-Bayes估计值,推导了可靠度的多层 Bayes和 E-Bayes估计值。通过比较分析,可靠度的 2种估计结果都是稳健的,而后者略小于前者,且后者的极差比前者减小 81.4%。结果表明,采用 EBayes估计更易于计算,得到的结果更为准确稳健,且更适用于工程应用实际。     

机械可靠性分析的等效威布尔分布法

本文提出了拟纯概率法思想,并建立了等效威布尔分布法。由于威布尔分布可呈现多种分布形态,因而能克服目前在机械可靠性分析中常用的等效正态分布法的局限性,更合理地描述机械可靠性分析中的各类随机量。      

飞机整体驱动发电机可靠性与维修策略探究

针对飞机整体驱动发电机可靠性分析手段缺乏、故障样本小且维修策略相对保守的问题,提出了以历史故障数据为驱动的贝叶斯和马尔可夫链融合的可靠性分析方法。 首先,利用蒙特卡洛方法对故障数据预处理以增大样本空间,并通过最大信息熵法求解飞机整体驱动发电机的先验分布;其次,利用马尔可夫链方法对复杂后验分布进行解算;最后,以可靠性为中心给出飞机 IDG 的维修建议。 经过数值仿真软件计算后得 IDG 的累计失效函数参数估计误差分别为 0. 121 3 和 0. 001 3,误差较小。 仿真结果表明,提出的可靠性分析方法适用于小样本空间的飞机 IDG 可靠性分析,并根据结果给出了维修建议。