论加速可靠性增长试验 (Ⅶ )步进应力试验方案的统计分析

对幂律-线性化模型步进应力加速可靠性增长试验方案，给出了模型参数，加速系数及MTBF的极大似然估计，极大后验估计，Bayes估计及其计算方法，对这些方案给出了Monte Carlo模拟方法，并用数值例说明了这些方法。     

论加速可靠性增长试验(Ⅳ)分组数据的数值方法

基于Arrhenius-幂律模型，给出了分析恒定应力加速可靠性增长试验（CSARGT）分组数据的数值方法，它们包括对CSARGT四项基本假定的统计检验，在诸加速应力水平Si下幂律模型参数与MTBF的极大似然估计（MLE）与区间估计，加速方和系数的最佳线性一无偏估计（BLUE），加速系数与正常应力水平S0下折算的MTBF的区间估计，并用数值例说明了这些方法。     

论加速可靠性增长试验(Ⅴ)单独故障时间数据的统计方法

基于Arrhenius或逆幂律－幂律模型，以恒定应力加速可靠性增长试验（CSARGT）的单独故障时间数据的情况，给出了统计分析方法，并用数值例说明了这些方法。     

论加速可靠性增长试验(Ⅵ)步进应力试验方案

为克服恒定应力加速可靠性增长试验(CSARGT)的缺点，提出单台和多台故障终止及时间终止的四个步进应力加速可靠性增长试验(SSARGT)方案，并给出了这些方案用幂律-线性化模型统计分析时的似然函数。     

论加速可靠性增长试验(Ⅷ)试验的组织与实施

对加速可靠性增长试验的组织与实施，包括加速应力的选择，加速应力水平值及加速应力水平个数的确定，样本量的确定，分组数据区间长度的确定，试验终止时间的确定，可靠性增长模型的选择，图分析与数值分析的综合利用等问题进行了讨论。     

涡喷发动机可靠性增长试验方案的设计

根据对产品可靠性的最低可接收值与幂律模型的可行性增长管理公式、可行性增长管理策略，推导了涡喷发动机可靠性增长试验所需的台数公式，参照某些涡喷发动机的试验数据及上述公式，给出了某B－2型涡喷发动机的可靠性增长试验方案及其理想增长曲线。     

论加速可靠性增长试验(Ⅱ)理论基础

建立了加速可靠性增长试验（ARGT）的理论基础，包括给出ARGT的加速系数（Af）的定义与性质，这些性质与正常加速应力条件下有相同故障机理条件间的本质联系，并将这些结果用于常见的可靠性增长模型。最后提出了作ARGT统计分析所依据的基本假定。     

气流速度振荡场中幂律液膜不稳定性分析

采用线性稳定性分析研究了处于气流速度振荡场中幂律液膜时间模式的不稳定性。振荡的气流速度导致动量方程为含有时间周期系数的希尔方程，采用Floquet理论进行求解。详细研究了不同振荡幅值和振荡频率下表观雷诺数、幂律指数及无量纲速度因子对各不稳定区间的影响。结果表明：振荡幅值的增加或振荡频率的减小会使液膜不稳定区域的个数增加，且Kelvin-Helmholtz（K-H）不稳定区域的最大增长率、主导波数和截止波数随振荡幅值和振荡频率的增加而增加；表观雷诺数、幂律指数和无量纲速度因子的增加增强了K-H不稳定区域内的不稳定性，使参数不稳定区域内的增长率先减小后增加；振荡幅值的变化不改变最大增长率发生转折时对应的流变参数，而当振荡频率较小时，幂律指数和无量纲速度因子的增加却使最大增长率单调增加。     

某型涡喷发动机的可靠性增长分析

针对某型涡喷发动机的一组含零故障的多台不同步截尾故障数据。给出了趋势检验、AMSAA模型的拟合优度检验及模型参数的极大似然估计方法。分析表明，该型发动机有显著的可靠性增长，且可用AMSAA模型拟合其故障数据，在考虑零故障后，其参数及MTBF的极大似然估计（MLE）更为可信。     

基于退化模型的失效机理一致性检验方法

有效的加速试验必须保证产品的失效机理不变。针对加速退化试验(ADT)可靠性建模的特点,提出了一种基于退化模型的失效机理一致性检验方法。以基于随机过程和基于退化轨迹拟合的退化模型为例,通过加速系数的2种等效定义分别建立了模型参数与失效机理不变的内在联系,进一步推导出其参数在不同应力下须满足的关系。在合理假定检验样本服从正态分布的基础上,利用t统计量对样本的一致性进行检验。通过2个ADT实例验证了所提检验方法的合理性与可行性。     

多重应力下滚动轴承剩余寿命预测

为了实现多重应力下滚动轴承的剩余寿命预测,有效利用不用应力下的退化数据,提出了一种基于加速模型和贝叶斯（Bayesian）理论的滚动轴承剩余寿命预测方法。通过拟合优度检验和威布尔（Weibull）概率图检验法对滚动轴承试验中的数据进行有效性分析。利用switching Kalman filters(SKF)判断滚动轴承各时刻的退化状态。当滚动轴承进入加速退化时,用指数模型拟合轴承退化过程,利用广义线性对数模型表示退化模型参数与应力的关系,根据修正后的轴承实时退化数据利用贝叶斯算法更新模型参数,得到滚动轴承剩余寿命的概率密度函数,从而实现滚动轴承剩余寿命预测。采用XJTU-SY轴承数据集进行验证,预测结果的均方根误差在20 min以内,证明该方法能够有效预测滚动轴承的剩余寿命。     

可靠性增长幂律模型的Bayes推断及在发动机上的应用

对作同步故障截尾与时间截尾的Ｋ个独立相同的幂律过程,即可靠性增长幂律模型,在无信息先验分布下给出了过程参数、当前的系统ＭＴＢＦ（平均故障间隔时间）与故障强度的Ｂａｙｅｓ点估计与区间估计,并将之与经典方法进行了比较,可避免非随机化最优置信下限的保守性和随机化最优置信下限的随机性。最后用两台发动机的数值例说明了这些方法。     

基于Markov Chain Monte Carlo的幂律过程的Bayesian分析

在多种合理的无信息先验分布下,基于Markov Chain Monte Carlo方法,提出了一种简单且易于抽样的幂律过程的Bayesian分析方法.所提方法将失效、时间截尾数据统一分析,能快捷地获取幂律过程模型参数的Markov Chain Monte Carlo样本,利用该样本不但能直接给出模型参数函数的后验分布,还能给出单样预测和双样预测的分析.一个经典工程数值算例说明了所提方法的可行性、合理性与有效性.该方法具有一定的优越性,可为小子样可靠性增长分析提供一种值得参考的方法.      

拟合带间歇性的人工风速序列

研究生成既满足给定的工程谱特性，又具有间歇性结构的风速序列作为结构气动计算的输入。生成大气边界层紊流的人工风速序列是做结构风振计算的重要步骤，目前的方法都是生成高斯序列；实际的大气边界层紊流具有多尺度多层次的非高斯结构，集中体现在所谓“间歇性”上。利用余振苏与Leveque提出的对数泊松律模型产生各尺度的小波系数，可以在拟合目标风速谱的同时引入湍流间歇性，通过小波逆变换生成单条风速序列，再用拟合周期图的思路扩展为多重相关序列。     

一种求取发动机状态变量模型的改进拟合法

采用的拟合辨识方法是直接对根据状态变量模型中各变量间的线性关系对系数矩阵进行拟合,并且实现对稳态过程和瞬态过程进行分步拟合,从而消除瞬态误差对稳态精度的影响.本方法有接近传统最小二乘法的精度,并且无需求解状态变量模型微分方程或使用迭代算法,只需要进行简单的矩阵运算即可得到各系数矩阵,因此计算效率远高于传统最小二乘法.同时,该方法也可与其他拟合方法结合使用从而进一步提高拟合精度.最后,应用该方法建立了某涡轴发动机的小偏差状态变量模型,通过与非线性模型仿真结果比较,验证了该方法的有效性,即使对象非线性较强,该方法也能得到精度较高的拟合效果.      

空空导弹电子产品加速寿命试验模型研究及应用

为快速预估某空空导弹电子产品的贮存使用寿命,针对其不同贮存使用环境,利用加速寿命试验的设计原则,设计了加速老化试验方案,并对弹用三极管电子产品进行了加速老化试验,根据试验数据拟合了相应的模型参数。该试验方法及模型为准确评估空空导弹在不同环境应力下的技术状态提供了有效的研究途径。     

一种加速度计自旋修正系数标定方法

针对国军标中加速度计自旋修正系数标定方法原理和数据处理方法不明确的问题,从加速度计误差模型出发,推导了自旋修正系数的标定模型,提出了一种新的自旋修正系数标定方法及其实施步骤.不同于现有标定方法,该方法不需使用加速度计误差模型中其他系数的标定结果,也不需使用复杂的数据拟合方法.     

考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模与评价方法

针对现有测试性增长模型忽略了测试性设计缺陷的修正延时过程,进而导致测试性增长模型（TGM）跟踪与预计精度低的问题,提出了一种考虑测试性设计缺陷修正延时的测试性增长模型建模理论与方法。首先分析测试性设计缺陷识别与修正之间的延时机理,得到剩余测试性设计缺陷（TDL）具有先增后减的铃形变化趋势;在此基础上,分别以Gamma、Raleigh和Delay-S 3种曲线拟合剩余测试性设计缺陷（RTDL）变化趋势,研究建立基于以上3种曲线考虑修正延时的测试性增长模型;最后,以某机载稳定跟踪平台测试性增长试验数据验证测试性增长模型拟合、跟踪及预计效能。研究结果表明：基于该测试性增长试验数据,Gamma曲线可以精确地拟合剩余测试性设计缺陷变化规律,测试性增长模型跟踪和预计精度可达到10^-2数量级。     

利用多状态试车数据修正发动机部件特性

针对经典的航空发动机部件特性修正因子法的不足,提出一种于多状态试车数据的修正方法.利用发动机部件匹配模型方程以及试车参数计算值和实测值的差值组成目标方程组,采用改进的免疫粒子群算法优化求解获得部件特性修正系数.以多个不同状态下的修正系数为基础,利用滑动最小二乘方法拟合修正系数曲面,进而得到修正的部件特性图.数值试验表明:综合利用不同状态下发动机试车数据进行部件特性修正,克服了传统方法的不足.提高了修正部件特性在整个工作范围的精度.      

一种建立航空发动机状态变量模型的新方法

本文提出了一种用于建立航空发动机状态变量模型的新方法—拟合法：即用发动机部件级模型在稳态工作点处的非线性动态响应数据拟合该点处的小偏离状态变量模型。并应用这种方法建立了某型涡扇发动机在高空稳态工作点处的小偏离状态变量模型,以及地面加速过程的大偏离状态变量模型。通过动态仿真研究,可以看出：与偏导数法比较,拟合法明显提高了建摸精度。