正态结构可靠性的区间估计

在强度分布与应力分布的参数均未知的情况下,本文推导了完全样本时正态结构可靠性的经典精确限、Fiducial精确限及共轭型验前分布的Bayes精确限。当取元信息验前分布时,Bayes精确限与经典精确限、Fiducial精确限相等。同时也给出了一种正态结构可靠性的Bayes和Fiducial近似限。最后顺便得到了对数正态结构可靠性的区间估计。     

结构可靠性的经典近似限

本文推导了正态载荷参数已知及正态强度参数未知的结构可靠性的经典一、二、三阶近似下限,并将它们与经典精确限进行了比较,指出其中以经典二阶近似限的精度较高,且当强度样本大小不小于10时,其误差一般小于10~(-3)。同时,推导了载苛、强度参数均未知时的结构可靠性的经典一、二阶近似限,其中二阶近似限仍然有较高精度,可供实践使用。     

正态可靠性下限及容许限系数的插值问题

本文对利用正态单边和双边容许限系数表查算:正态单边和双边可靠性下限、单边和双边容许限系数,提供了一种精度很高、计算简便的插值方法。这扩展了单边和双边容许限系数表的适用范围。对于单边、双边可靠性下限及单、双边容许限系数等国际的编制、修改及应用,提出了指导性的改进意见。     

正态-极小值Ⅰ型模式结构可靠性的Bayes、Fiducial及经典近似限

对于正态(分布参数未知)-极小值Ⅰ型(分布参数已知)模式,在皮力的均值比强度的均值小得多且应力的方差很小的条件下,本文给出了它的结构可靠性的Bayes、Fiducial及经典近似限。     

正态—极小值I型模式结构可靠性的Bayes,Fiducial及经典近似限

对于正态（分布参数未知）－极小值Ｉ型（分布参数已知）模式，在应力的均值比强度的均值小得多且应力的方差很小的条件下，本文给出了它的结构可靠性的Ｂａｙｅｓ，Ｆｉｄｕｃｉａｌ及经典近似限。     

正态单元的双边可靠性Bayes近似下限的计算方法

提出了正态单元双边可靠性性的Ｂａｙｅｓ近似下限的计算方法，该方法的精度高于经典法且偏保守。最后给出了若干实例的计算结果。     

威布尔分布可靠性下限的F—近似的更正

本文指出,Mann在将她推导的正确的威布尔分布可靠寿命下限的F-近似公式转换成可靠性下限公式时,不慎失误。这个失误的公式已被广泛引用。本文给出了威布尔分布可靠性下限F-近似的正确求法,并用数值例说明这些结果.     

性能可靠性的Bayes点估计

基于共轭型先验分布与无信息先验分布，给出了正态与对数正态分布的单边与双边性能可靠性的Ｂａｙｅｓ点估计，并用数值例说明了这些方法。     

正态分布失效率的区间估计

基于正态分布N(μ,σ~2)的完全样本,在μ未知,σ~2已知时,本文给出了正态分布失效率的经典限、Bayes限和Fiducial限;在μ,σ~2均未知时,给出了失效率的Bayes限和Fiducial限。最后我们顺便得到了对数正态分布失效率的区间估计并用实例说明了这些方法。     

（对数）正态未来观测的预测分布及其应用

本文用Bayes方法给出了正态、对数正态分布示来观测的预测分布。据此，给出了两分布未来观测值的预测子与预测区间及两分布可靠性的Bayes估计，而经典预测区间与无信息先验分布下的Bayes预测区间相间。     

正态分布可靠寿命经典近似限的改进

本文给出了正态分布可靠寿命的又一个经典近似下限，经验证，本文所给出的结果的精度比已有的结果精度要高，可提供给可靠性工程人员使用。     

正态应力和疲劳强度结构可靠性的参数估计

结构可靠性的参数估计是机械可靠性的主要问题之一。强度和应力分别为疲劳寿命变量和正态变量的结构模式是一种较常见的模式。研究这一模式结构可靠性的参数估计问题，给出了疲劳强度和正态应力的两个分布中一个分布参数已知另一个分布参数未知时，结构可靠性的点估计和近似区间估计方法，并用MonteCarlo方法对近似区间估计的可靠性进行了模拟研究。     

双参数指数分布双样预测的Bayes方法

对双参数指数分布的无替换定数截尾的当前样本，本文给出了双样问题在无信息先验分布下的Bayes预测子与精确预测限，结果表明，此时的Bayes精确预测限与经典精确预测限是一致的，而预测子却不相同，并且数值例说明了这些方法。     

极大值Ⅰ型—正态模式结构可靠性的近似置信下限

对于两个分布参数都未知的极大值Ⅰ型－正态模型，在结构强度的方差比应力的方差大得多的条件下，给出了它的结构可靠性的近似置信下限。     

故障终止时,HPP故障数的双样和多样预测

研究了故障终止时,齐次Poisson过程未来故障数的预测问题,根据已出现的故障数和终止时间,给出了未来故障数的经典(Frequentist)点估计、经典精确预测区间、正态近似预测区间、Bayesian精确预测区间、极大后验点估计、Fiducial预测区间.     

可靠性最后增长模型的统计分析方法

文献[1]结合导弹研制的实际情况,提出了成败型可靠性最后增长模型。本文进一步给出了指数分布和三项分布可靠性最后增长模型的Bayes统计推断方法,导出了最末阶段可靠性Bayes限的精确解和近似解,并讨论了联合验前密度中参数的选取和假设检验问题。     

基于中介逻辑的多模态逻辑系统

多模态逻辑作为模态逻辑的扩充，是模态逻辑进行时态和动态扩充的基础。中介逻辑是一个新的逻辑系统，自创立后得到了很大发展，并在数理逻辑及计算机科学领域中得到广泛应用。为将中介逻辑进行时态和动态扩充，本文构造了一种基于中介逻辑的多模态逻辑系统ＭＭＫ，讨论了它的推理规则和语义解释，并证明了ＭＭＫ的可靠性和完备性，在此基础上给出了一种基于中介逻辑的时态逻辑系统ＭＴ，对它的可靠性和完备性进行了讨论。最后，分析了相应的经典多模态逻辑系统与ＭＭＫ系统及经典时态逻辑系统和ＭＴ系统之间的关系。     

单元可靠性评定的熵方法

基于单元随机化最优置信经典(法)近似下限的取值范围，利用其边界值所提供的总信息量的算术平均值与熵(法)近似下限R’L.S所提供的总信息量相等的条件，推导了求解R’L.S的基本公式，提出了单元可靠性熵法评定的基本原理和方法步骤。实例表明，熵法评定结果总是介于非随机化最优置信经典(法)和第(1)种Bayes(法)近似下限之间。     

正态分布与对数正态分布的单样预测与保证期

本文对正态分布与对数正态分布的单样预测与保证期问题进行了讨论，给出了单样预测的无偏预测子与近似预测限，以及近似的保证期。     

指数分布双样预测的Bayes方法

本文对指数分布的双样预测问题用Bayes方法进行了讨论，结果表明，定数截尾时，无信息先验分布的Bayes预测限与经典预测限相同，但两者的预测子不一致，对有替换定时截尾，给出了经典方法目前尚未给出的双样预测问题的Bayes预测子与预测限，并用数值例说明了这些方法。