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。     

正态模型结构可靠性贝叶斯下限的计算方法

本文对正态模型结构可靠度的贝叶斯精确下限的评估公式提供一种新的计算方法。该方法能达到任意给定的精度。计算复杂度可由O(n~2)降为O(n)。程序结构简单,使用方便。     

大型复杂仿真系统模型验证的有效途径

根据大型复杂仿真系统的特点,提出了利用贝叶斯(Bayes)理论对大型复杂仿真系统模型进行验证的方法,建立了检验建模与仿真(M＆S)中的复杂假设的规则及实现算法,经过部分实例证明此方法是一种准确、通用和有效的方法。     

某型固体火箭发动机的可靠性增长分析

对某型固体火箭发动机的可靠性增长进行了统计检验，在可靠性增长的基础上，用二项分布阶段可靠性增长的Bayes方法评定了该机的可靠性下限。结果表明，可靠性增长方法能充分利用信息，并可节省大量试验样本。     

基于合作目标的三维空间贝叶斯传感器配准算法

当存在合作目标时,基于合作目标的传感器配准算法往往优于基于多站测量的传感器配准算法.传统的基于合作目标的传感器配准算法将系统误差看作是一个确定未知量,对未知量的估计采用了非贝叶斯的参数估计算法,如极大似然法、最小二乘法等.当传感器量测噪声相对于传感器系统误差不可忽略时,上述算法估计效果较差.在此背景下,提出了基于合作目标的贝叶斯传感器配准算法,通过将传感器系统误差建模成未知的随机过程,并通过卡尔曼滤波消除量测噪声对系统误差估计带来的影响,实验结果表明,方法具有较好的实用性.     

多维动态参数的多层Bayes融合估计

在多维动态参数的分层模型下，运用多层Bayes估计方法和离散线性模型状态估计方法，给出了动态参数的Bayes融合估计，并以飞行器试验分析的一些例子，说明方法的运用。     

基于Bayes理论的航空发动机涡轮叶片维修决策

为了更可靠、更经济地实施航空发动机涡轮叶片维修决策,对Bayes统计推断理论在维修中的应用进行了探索。通过仿真试验,对比分析了维修人员在常规情况下根据维修经验和通过采样对叶片维修策略的选择。试验结果表明,基于Bayes统计推断理论的方法,对于航空公司决策者或维修人员进行维修决策是可行的和方便的。     

基于贝叶斯因子和二阶概率方法的圣地亚热传导模型确认挑战问题

针对美国圣地亚国家实验室为促进模型确认方法的发展所提出的热传导挑战问题,根据现代模型确认思想总结了该挑战问题解答中应包含的核心内容。在确认度量环节采用贝叶斯因子考察了实验数据是否支持所给模型,在此基础上通过二阶概率方法得到了模型预测的分布,以此计算出模型预测结论的置信度。该过程中考虑了模型参数的随机不确定性和认知不确定性,最后通过灵敏度分析辨识了模型参数的不确定性对模型预测的影响。研究表明该挑战问题中的实验数据支持所给模型,模型预测受导热系数的不确定性影响最大,模型预测材料在调控条件下的失效概率不满足调控要求,该结论的置信度为99.97%。     

命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上,给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型,构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型,给出了验前P值与验前可信度的定义,并对其变动情况进行了阐述,给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析,分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05,0.2,0.4区分的数据区间,给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见,验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较,相对现有的仅对验前可信度的定性说明,基于P值的验前可信度建模与计算,不仅能完成验前可信度的量化计算,而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

液体火箭发动机性能参数的贝叶斯评估方法

文章研究了如何利用发动机地面试验数据,来评估飞行中的性能参数及其可靠性。采用贝叶斯分析,研究给出了合理实用的先验分布及后验分布的求解,并给出了各参数及其性能可靠性的贝叶斯点估计和置信估计。