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针对当前武器装备复杂的系统结构,现有基于装备整机系统测试性先验信息的测试性验证方法难以适用,基于分系统测试性先验信息的测试性验证方法不能系统有效地处理先验信息,导致测试性验证结果可信度不高的问题,提出一种面向复杂系统的三维Bayes网络测试性验证模型。该模型能充分运用装备各层级结构中所蕴含的条件独立性,有效降低构建Bayes网络模型的复杂度,同时能融合装备各层级单元的先验信息。通过给出的三维Bayes网络的条件概率学习方法及G/M-H算法,由底层单元数据通过模型逐步向上融合,得到顶层测试性指标的后验分布,进一步利用顶层后验分布求取故障样本量。结果表明:该模型能充分考虑复杂系统的系统结构及各层级单元先验信息,并能通过模型推理得到的指标后验分布达到有效减少测试性验证故障样本量的目的。 相似文献
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基于二项分布的优化截尾序贯检验法能降低平均试验数,可有效用于导弹试验检验方案中,但该方法存在实际风险计算不准确的特点。文章在深入分析该算法基础上,提出采用马尔科夫链的方法计算试验风险,给出了试验方案制定步骤,并用实例计算说明该方法的正确性及可行性。 相似文献
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基于相关性分析的结构可靠性加严试验方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对传统结构可靠性试验的验证多是基于载荷应力和结构强度相互独立的假设问题,从应力和强度数据的相关性分析与度量出发,在二者均为正态随机变量的前提下,建立了一种基于Copula函数相关应力-强度干涉模型的结构可靠性加严试验验证方案设计方法。该方法结合Copula函数和应力-强度干涉模型实现相关条件下原可靠性指标与加严条件下可靠性指标的转化,适用于小样本情况下基于传统成败型试验方法评估其可靠性。研究结果表明:相比独立假设,应力和强度呈负相关时,会增加试验样本量且样本量随负相关程度减弱而减少;呈正相关时,会减少试验样本量且样本量随正相关程度增强而减少。 相似文献
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样本量对滚动轴承振动性能变异过程评估的影响 总被引:2,自引:2,他引:0
以轴承全寿命周期内的振动时间序列为研究对象,构建最大熵泊松评估模型以研究滚动轴承振动性能的演变历程。将振动时间序列分为不同的段数,基于最大熵原理和泊松过程,计算各个振动时间序列相对本征时间序列的变异概率、性能保持可靠度及其变异速度和变异加速度等指标;分析各个性能变异指标与样本量的关系,从而选取合适的样本量;用动态平均不确定度分析性能保持可靠性评估结果的不确定性。结果表明:针对案例1和案例2,将样本量分别选取为800~1000和500~900,既可以使本征序列数据样本蕴含足够的振动信息;又可以对轴承振动性能的具体变异过程进行有效地评估。 相似文献
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针对制导精度一体化试验的样本量计算(SSD)问题,分析了应用经典样本量计算方法和标准幂先验的Bayesian样本量计算方法存在的问题和矛盾;为了解决验前样本量很大时,基于标准幂先验得到的设计先验与Bayesian平均后验方差准则之间的矛盾,综合考虑仿真可信度与验前样本量的影响,提出了试验的设计效应指标,给出一种基于试验的设计效应等价确定修正幂先验指数的方法,并用于构造Bayesian样本量计算的设计先验;以兴趣参数Bayesian估计的平均后验方差为输出精度,分别设计了在试验经费约束和评估精度要求约束下的一体化试验方案样本量优化计算方程,并通过示例分析证明了所提Bayesian样本量计算方法的有效性。 相似文献
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针对现有基于序贯验后加权检验的测试性验证方案对测试性设计指标之间的模糊参数空间考虑不足,以及未能充分运用测试性多源先验信息的问题,提出一种优化序贯验后加权检验和D-S证据理论相结合的测试性验证方案。首先,考虑测试性设计指标之间的模糊参数空间,构建三参数空间复杂假设,并基于Bayes理论研究序贯决策规则,同时确定决策因子以及决策阈值;其次,以测试性指标构成的参数空间为辨识框架,分别构造基于专家信息以及测试性试验数据等先验信息的基本信任分配函数,建立融合多源先验信息的优化序贯验证方案;最后,结合实例进行研究,并与经典验证方案、传统Bayes验证方案、序贯概率比检验方案以及序贯验后加权检验方案进行了对比分析。结果表明,该方案由于考虑了模糊参数空间以及充分融合了多源先验信息,有效解决了模糊参数空间的处理问题,同时所确定的平均故障样本量在决策支持的参数空间均优于其他方法。 相似文献
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机内测试定量要求的现场试验验证方法研究 总被引:2,自引:6,他引:2
阐述了机内测试(BIT)定量要求现场试验验证方法的内涵和实施流程。根据置信度水平和功能单元覆盖要求计算BIT故障检测率、故障隔离率和虚警率综合验证的样本量,根据BIT参数的单侧置信限进行合格判断。给出了数据统计判据、分类流程和统一记录表格。通过案例应用说明了该方法的可行性。 相似文献
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