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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. 相似文献
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成败型产品基于验后概率的Bayes序贯检验技术 总被引:1,自引:1,他引:0
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. 相似文献
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求解具有多层试验数据成败型单元混联系统可靠性近似限的信息论方法 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了求解具有多层成败型试验数据时,系统可靠性置信下限近似解的信息论方法,给出了各层试验数据综合的方法和步骤,推导了各层数据信息论方法折合及综合的计算公式。根据单元试验信息提供的信息量与系统折合试验应提供的信息量相等的原则,将多层试验数据逐级折合为系统的等效成败型数据,导出了等效成败型数据信息论方法折合的基本公式;结合可靠性工程的基本原理,根据单个成败型单元可靠性评定的经典精确置信限方法,给出了系统可靠性置信下限的近似解。并以实例形式说明了该方法的具体应用。 相似文献
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为减少机载武器可靠性验证试验样本量和降低验证试验风险,通过对机载武器作战使用可靠性验证的工程需求、试验方案、统计模型、验证方法等进行研究,提出了一种利用研制试验数据和定型飞行试验数据的作战使用可靠性综合验证方法。针对机载武器的特点,根据变动统计理论,考虑性能验证与可靠性验证的要求,综合利用研制试验数据和定型飞行试验数据,给出作战使用可靠性综合验证方案,进而制定设计定型飞行试验方案。实例表明,在不改变生产方风险和使用方风险的情况下,该方法可有效地验证机载武器挂飞可靠性和自主飞行可靠性指标,显著地减少定型飞行试验样本量,大幅节约研制成本,并缩短研制周期。 相似文献
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航空发动机成品振动试验多数参考振动环境试验相关标准执行,没有真正意义上结合成品的振动特性与发动机实测振动环境确定振动试验载荷,导致成品内场试验潜在问题没有暴露出来,外场交付使用问题频发,严重影响发动机可靠性水平.以某型发动机转速传感器为研究对象,详细地阐述了转速传感器振动环境载荷确定的工作流程和方法,提出了基于疲劳次数的正弦振动试验方法并完成了产品的试验验证,发现了壳体裂纹、输出断路等故障,将改进后的产品进行回归验证,故障未再发生.基于实测数据制定的正弦振动试验方法,对转速传感器的结构完整性进行了验证,可为确定传感器类成品试验载荷和验证产品的可靠性水平提供新的方法. 相似文献
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提出将基于2参数威布尔分布的小子样零故障寿命试验方法用于航空发动机等高可靠性航空武器装备设计定型试飞阶段平均故障间隔时间评估以及可靠性专项试飞/地面试验设计,通过计算给出可靠性评估及试验设计系数用表;同时采用Matlab对航空发动机历史试验数据进行拟合,得到对应的形状参数;在此基础上,以某航空发动机为例对该方法工程应用的适用性和有效性进行验证。结果表明:该方法具有较强的工程应用性,可用于解决试飞阶段航空发动机等高可靠性产品可靠性评估及试验设计问题。 相似文献
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在对某型战术导弹测试原理分析的基础上,确立了分布式机内测试的基本方案,介绍了其执行过程,并给出了基于静态测试的分系统测试和基于动态测试的综合测试方法,为弹上系统设计阶段的可测试性和自测试能力设计提供了技术参考。 相似文献
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利用信息量等效的基本原则, 研究了成败型单元与指数型单元混合组成系统的可靠性评定问题.给出了成败型单元与指数型单元混合组成成败型系统或指数型系统时, 单元试验信息熵法折合的基本模型, 导出了成败型信息与指数型信息相互折合的基本公式, 并通过算例及其评定结果的分析比较说明了方法的具体应用及其有效性. 相似文献
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The dollar consequence functions associated with consumer's and producer's risks are developed and optimized through use of computer technology. The bivariate normal distribution is used to compute the probabilities resulting from establishment of test limits inside or outside of specffication limits after the manner of Grubbs and Coon [1] and Eagle [2]. Methods of application and precautions during use are described. Practical limits on parameters are discussed, but these are shown to exert no mathematical restrictions on the solutions presented. 相似文献