固体火箭发动机加延时间试验的可靠性增长Bayes分析

针对含有加延时间试验的固体火箭发动机研制过程,将Mazzuchi-Soyer可靠性增长模型用于此类研制试验的可靠性分析,扩展了模型应用范围。首先,采用威布尔分布描述发动机可靠性随试车时间变化,经过一定的数学变换后,采用Mazzuchi-Soyer可靠性增长模型融合了先验信息和各阶段试验信息,给出了研制试验结束时产品可靠性的联合后验分布;然后,利用Gibbs抽样算法解决了后验推断计算问题,最终得到了各阶段产品可靠性的Bayes点估计和区间估计;最后,给出了产品可靠性增长分析实例,表明了模型的优越性。     

固体火箭发动机性能可靠性评估的Bayes方法

在研制阶段试验信息以及积累以往试验信息的基础上，运用Bayes方法，建立了固体火箭发动机性能可靠性仿真模型，给出了仿真模型可信性检验的最大熵谱方法；将仿真信息作为验前信息，结合现场试验信息确定了性能可靠性的近似分布，并给出了性能可靠性的点估计和置信下限估计。     

双参数指数分布的可靠性评估（Ⅱ）

本文对双参数指数分布的参数(位置参数μ，尺度参数θ)，可靠性测度(失效率λ，平均寿命M，可靠寿命tR，可靠度R(t))的UMVUE(一致最小方差无偏估计)，无信息先验分布下的Bayes估计进行了讨论，并系统地给出了这些参数与测度的经典精确限、Fiducial精确限、无信息先验分布下的Bayes精确可信限，并用数值例说明了这些方法。     

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。     

Weibull分布可靠性评估的Bayes方法（Ⅰ）

基于Weibull分布参数的无信息先验分布，对定数截尾的情况，给出Weibull分布参数与可靠性测度的精确的Bayes点估计与区间估计，并讨论了求解它们的计算方法，最后用数值例说明了这些方法。     

指数分布阶段可靠性增长模型的Bayes融合

对满足顺序约束条件的指数分布阶段可靠性增长模型，本文利用共轭型先验分布与由工程专家经验给出的延缓纠正有效性系数，给出了Bayes融合方法，讨论了Baves融合结果的工程物理意义，最后用数值例说明了这些方法。在某型导弹的发动机的可靠性评估中应用了该方法，验证了方法的有效性。     

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Dirichlet先验分布的加速寿命试验的Bayes分析

竞争失效场合加速寿命试验统计分析问题正在成为研究的热点,但目前的方法主要采用极大似然估计（MLE）,在小样本情形下统计精度不高。针对这一问题,以Dirichlet分布综合产品的各类可靠性先验信息,并充分考虑了试验数据的非完整性,建立了基于Dirichlet先验分布的Bayes分析方法。最后通过Monte Carlo仿真和应用算例验证方法的有效性。结果表明,由于综合了有用的先验信息,从而扩大了统计信息量,因此在小样本情形下本文方法比极大似然估计方法具有更加优良的估计性质。     

定数截尾时，Weibull分布的Bayes双样预测

对定数截尾时的Weibull分布，介绍了无信息先验分布下的Bayes等尾精确预测区间，讨论了它的计算方法，指出了平方损失下Bayes预测子不存在，给出了Frequentist预测子，并用数值例说明之。     

定数截尾时，Weibull分布的Bares单样预测

对定数截尾时的Weibull分布的单样预测,介绍了无信息先验分布下的Bayes精确等尾预测区间,给出了其计算方法,指出了平方损失下,Bayes预测子不存在,介绍了Frequentist （经典）预测子,并用数值例说明之。     

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.     

捷联惯组历次测试数据验前分布随机加权中心融合估计法

在小子样理论中,验前分布的获取与表示是一个关键问题。针对捷联惯性测量组合(捷联惯组)历次测试数据验前分布的获取问题,探讨了在异总体情况下,多种验前信息的融合问题。提出了通过随机加权中心融合法实现多种异源信息融合,以获取捷联惯组历次测试数据验前分布,从而减小了小样本情况下的统计分析误差。     

航空电子产品的BAYES可靠性评估

针对航空电子产品可靠性评估问题, 确定了环境因子的分布, 把模拟试验信息通过环境因子折合得到了可靠性的预测分布。利用此预测分布作为验前分布结合飞行试验信息得到可靠性的验后分布。仿真算例表明这种方法比经典统计方法和传统BAYES方法更合理     

基于及时修正策略可靠性增长的动态Bayes评估方法

针对指数寿命型设备在及时修正策略下的可靠性增长过程,提出了一种动态Bayes评估方法。该方法建立了及时修正策略下的AMSAA模型,并依据已有研制试验数据,对下一次试验的设备失效率进行预测,并将预测结果作为对新技术状态下设备失效率的验前认识,然后利用最大熵方法给出设备失效率的验前分布,进而实现对产品可靠性增长的Bayes统计分析。最后给出了该方法的具体算例,通过对比分析证明了该方法的有效性。     

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。
     

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。     

基于新Dirichlet先验分布的超参数确定方法研究

研究了基于新Dirichlet先验分布的Bayesian可靠性增长模型的超参数 确定方法,该方法将专家经验表示为均匀分布,以先验参数为变量,将均值作为约束条件、 方差作为目标,利用最优化方法求出与该均匀分布最为接近的Beta分布,解决了由于新
Dirichlet先验分布超参数物理意义不明确而难以确定的问题。针对后验积分难以计算的问 题,采用WinBUGS软件建立了新Dirichlet先验分布的Bayesian可靠性增长模型,该模型思路 清晰、简单易行,提高了计算的精度,实例证明了该模型在可靠性应用中的直观性与有效性 。     

固体火箭发动机药柱可靠性及寿命预估研究

以某型号固体火箭发动机推进剂力学性能随贮存时间变化引起药柱点火工作瞬时结构可靠性降低为衡量指标,预估了发动机寿命。首先研究了发动机自然贮存2、4、12、14、16 a后推进剂的力学性能参数及其分布规律,然后用随机有限元法分析了发动机点火过程中的应力、应变的统计分布,并用应力-强度干涉模型计算了贮存不同时期药柱的点火瞬时可靠性,以此为依据确定了发动机可靠寿命。研究结果表明,该型号发动机以0.97为可靠性下限的寿命约为15 a。