恒定应力加速寿命试验指数部件可靠性的Bayes估计

本文介绍在恒定应力加速寿命试验下,指数部件可靠性的Bayes估计。可略去如下假设:失效分布的参数和使用的应力之间有一已知的函数关系,仅利用不同应力水平下测试的数据,即可给出正常应力下指数部件可靠性指标的表达式。最后给出一个例子。     

非独立变量的随机大数定理

一引言设{ξ_k}是随机变量序列,作和ζ_n=sum from k=1 to n ξ_k是通常n个随机变量之和的序列,若把n换成正整值随机变数v_n,则得随机和序列     

多因子交叉分级跟踪预报法

一,引言中国科学院大气物理研究所曾介绍过一种二级判别法——《多因子交叉相关综合预报法》,它只判别“有”、“无”或者预报所研究的对象在某一个界限之上(或之下),未作定值估计。本文将这个方法推广到 N 级的情况,经过推广之后,既可预报趋势(即级别),估计预报对象取值范围,同时可以作定值预报。     

恒加应力加速寿命试验的可靠性非参数统计分析

提出的可靠性非参数统计分析法 ,充分利用恒加应力加速寿命试验的失效个数、失效时间及未失效个数 3种宝贵的数据信息 .克服传统分析法只利用失效个数和失效时间信息的缺陷 ,更合理地对产品的可靠性加以评定 .主要内容 :(1) Pk 的估计公式 ;(2 ) Pk相似文献   

指数分布加速寿命试验分析

对指数分布,分别在恒加应力与步加应力试验下,进行可靠性统计分析,利用高应力水平的失效数据隐含低应力水平的寿命信息,而低应力水平的失效数据无法提供高应力水平寿命信息的性质,建立必要的定量。从而得到满足顺序约束的参数估计,结论优于最大似然估计。     

Weibull分布步加应力寿命试验混合数据的统计分析

对Weibull分布场合,排除形状参数与加速应力无关的限制,对步加应力寿命试验的混合数据,建立一种可靠性统计分析方法,给出正常应力水平下寿命分布的参数,以及平均寿命和变异系数的估计。     

负二项抽样下r/N(G)系统可靠性增长的Bayes估计

本文讨论了在负二项抽样模型下,部件可靠概率,带有验前负对数 Gamma 分布、验前 Beta分布及其特殊情况验前 U(0,1)分布时,对 r/N(G)系统的可靠性增长作出 Bayes 估计.主要结果有定理1、2.而几何抽样模型下的结论是本文的特例,最后附有实例.     

几何分布场合恒加应力寿命试验下的混合数据

在恒定应力加速寿命试验下对几何分布的混合数据提出一种可靠性分析方法，并给出正常应力下平均寿命的点估计与置信下限估计。     

Weibull分布恒加寿命试验混合数据分析

以Ｗｅｉｂｕｌｌ分布场合,排除形状参数与加速应力无关的限制;对恒加应力寿命试验的混合数据,建立一种可靠性统计分析方法,给出在正常应力水平下寿命分布的参数,平均寿命及变异系数的估计。     

恒定应力加速寿命试验下产品生存率的Bayes估计

本文介绍在恒定应力加速寿命试验下.产品生存率的 Bayes 估计。应用该方法、至少可以摆脱下述的二个假设:(1)在任一个应力水平上产品的寿命分布都是相同或近似相同类型的;(2)产品失效分布的参数和使用的应力之间有已知函数关系.而第二个假设不尽合理,叫人难以接受,即使假定是合理的,却需要大样本去估计这种关系中的参数本文的方法摆脱这个假设,可适用于小样本的情形,最后给出一个例子.