基于信息融合的系统可靠性优化试验设计模型

分析了现今可靠性试验设计的不足,考虑两类风险(弃真风险、采伪风险)建立了基于信息融合的可靠性优化试验设计模型(ORTIF, optimization reliability test design modeling based on information fusion).分析了可靠性试验设计的需求、约束条件,基于子系统和系统验前分布是Beta分布,提出了可靠性系统中子系统层与系统层之间的信息融合技术.根据验后风险准则,给出弃真和采伪风险的定义.基于Matlab软件给出了最优试验方案数值计算的求解步骤.最后以液态火箭发动机为例,求解出满足约束条件的最优试验方案为(9,5,10,6,1),对应的最小试验费用为3326.9,并得出权值方案对试验方案的确定影响较大的结论.      

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.