导弹落点散布的Bayes试验鉴定优化设计

针对工程实际中所普遍存在的小子样问题，研究了落点样本量、验前信息可信度以及Bayes决策风险三者之间的关系，得到了有意义的结论，即：在综合Bayes决策风险上限的条件下，试验次数越少，则对“验前信息可信度”的要求就越高。在此基础上，通过算例说明了“最优样本量”概念在实际工程应用中的不适应性，为尽量减少试验次数，提出了“次优样本量”的概念，并由此得到了一种确定落点样本量的新方法。     

基于随机继承因子的指数分布Bayes可靠性评估

针对寿命服从指数分布的装备可靠性评估中的小子样问题，引入随机继承因子的概念，提出一种Bayes可靠性评估方法。该方法将继承因子看作随机变量，可从类似型号装备的历史数据和改进信息中充分提取当前装备的继承特性，进而确定指数分布参数的验前分布，结合现场试验数据，利用Bayes方法得到参数的验后分布，从而实现装备的可靠性评估，并且提高了评估精度。文章最后对该方法的有效性进行了仿真算例验证。     

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.     

一种融合验前信息的特小子样精度评估方法

如何合理有效地利用验前信息是小子样精度评定中的关键问题.针对导弹制导精度评定,提出了一种根据验前信息确定验前分布参数,融合验前信息和飞行试验信息的精度评估方法,该计算方法引入了验前信息的可信度指标,能够有效避免验前信息“湮没”现场信息的情况,而且可以进一步解决信息使用的主观性问题.为工程应用提供了一定的指导.     

多层验前信息下可靠性增长的Bayes分析

本文研究了两层验前信息下，指数寿命型可靠性增长试验中失效率A的Bayes估计问题。文中首先讨论了历次寿命试验中关于失效率的回归模型问题，然后由N阶段的可靠性增长试验的子样，运用Bayes方法，给出了两层验前信息下A的估计方法。为了说明文中的方法和工程应用。讨论了单层验前信息下的验前建模方法及其在多阶段可靠性增长试验中的运用。最后给出了失效率的具体Bayes估计的计算公式。     

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。     

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。     

基于整体推断的Bayes方法及其在精度评定中的应用

验前分布的表示及验前信息的融合是Bayes小子样理论应用中的关键问题。 根据同一型号武器试验中不同状态下信息的横向互补特性,提出一种多源信息的整体推断方 法,将Dirichlet分布引入多源信息权重系数的验前信息中,建立基于Bayes网络的权重系数 推断模型,利用MCMC方法更新所有节点信息,得到了合理的权重系数验后分布,解决了多源 信息加权融合中权重系数难以确定的问题。仿真结果表明,该方法可以有效地融合验前分布 ,在精度评定中有一定的应用前景。
     

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 〗     

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。