基于性能退化模型的星载扫描部件可靠性评估

星载遥感仪器扫描部件具有"极小子样、零失效"的特点,其可靠性分析与评估一直是工程实践中的技术难题之一。首先在对扫描部件失效分析和性能建模的基础上,获得描述扫描部件的关键性能指标。然后结合应用,推导出基于Bayes性能退化数据的极小子样评估方法。给出仿真算例,说明该算法的有效性。     

基于Weibull分布的小子样电磁脉冲效应试验与评估

为了解决电磁脉冲易损性试验周期长、费用高的问题,需要采用较少试件在小子样条件下对系统的抗电磁脉冲能力做出较为准确的评判,同时明确小子样数目的选取。以火工品电磁脉冲易损性评估为目的,通过采用三参数威布尔估计方法,深入探讨了起爆管电路和控制继电器损伤、干扰失效的威布尔估计及样本数目的选取问题。采用相关系数估计法,得到大样本情况下失效密度函数参数,并用K-S方法对所得标准曲线进行了拟合优度检验。参照威布尔分布模型,检验和评估了小子样建模结果,得出了小子样条件下回归方程拟合精度和小子样试验数目,证明所得结果能够满足实际工程需要。     

极小样本下高速列车轴承的可靠性评估

针对高速列车轴承在极小样本零失效情况下的可靠性试验评估问题,采用Bayes数据统计理论将先验信息与试验信息进行融合,建立累积失效概率数学模型,根据最小二乘法求解出二参数威布尔分布中的待定参数,得出高速列车轴承可靠性数学模型.研究结果为评估高速列车轴承的可靠性和运行安全性提供了一定的理论依据.     

装备维修性时间指标验证方法分析

比较了基于经典数理统计学理论的维修性定量时间指标的验证方法和基于Bayes理论的小子样维修性定量时间指标验证方法。讨论了维修性验证技术的发展趋势。     

构件可靠度的模拟计算和贝叶斯计算

本文给出一种计算构件可靠度及其置信区间的方法。模拟计算可利用手册、资料中的数据作为原始数据,通过小子样的试验用贝叶斯方法进一步修正构件的可靠性指标,减少了试验费用.对 SL620型汽车后桥壳的计算说明这种方法是可行的.     

基于Bayes理论的小子样可靠性评估方法应用

针对复杂武器系统技术先进、造价昂贵、可靠性鉴定试验实施难度大的情况,介绍了基于Bayes理论的小子样可靠性评估的流程、数学模型、数值计算方法,建立了可靠性评估应用方案,有效指导了该系统的可靠性评估工作,为其他型号开展小子样可靠性评估应用提供借鉴。     

轮式装载机驱动桥疲劳试验及其疲劳可靠性评估

为了对轮式装载机驱动桥进行抗疲劳设计和疲劳可靠性评估,在获得ZL50G轮式装载机驱动桥输入轴实际工作扭矩载荷谱和转速统计的基础上,对驱动桥扭矩载荷谱进行了等效疲劳强化处理和正反转加载疲劳试验,并对驱动桥进行了极小子样疲劳可靠性评估.结果表明:驱动桥疲劳破坏主要发生在主减速器螺旋锥齿轮处,螺旋锥齿轮以弯曲疲劳破坏形式为主;轮边行星齿轮以接触疲劳破坏形式为主.在给定工作寿命的条件下,基于疲劳寿命试验结果的极小子样疲劳可靠性评估,获得了驱动桥工作时间与可靠度的关系曲线.     

双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性试验

在电器的可靠性指标达到某个给定值的情况下,利用Bayes方法给出电器的寿命服从双参数指数分布场合下无失效数据的可靠性验证试验,并利用相同的分析方法给出形状参数的1-α的Bayes可信上限和形状参数的Bayes估计.最后,结合实例进行了计算,结果表明,利用该估计方法优于经典估计方法.     

航空轴承寿命评估

基于航空轴承制造和使用上的特殊性,其寿命的评估也与民用产品不同,文章根据航空轴承试验的特点,结合先验的试验数据结果,采用小子样、无失效数据的数理统计方法,提出了一种新的航空轴承的"定寿"评估方法,介绍了新方法的原理,并举例说明其应用.     

硬质合金刀具的动态可靠性及失效率研究

分析了硬质合金刀具在断续切削加工时的主要失效形式,考虑了冲击载荷作用次数对刀具可靠性的影响,运用应力-强度干涉模型及随机过程理论,建立了硬质合金刀具的动态可靠性数学模型,给出了刀具在断续切削加工时的可靠度的变化规律.同时建立了以载荷冲击次数及加工时间为度量指标的刀具失效率计算模型.研究表明,随着载荷冲击次数和加工时间的增加,刀具的可靠度曲线出现逐渐降低的变化过程.刀具失效率具有"浴盆"曲线的特征,且与实验结果相吻合.通过该曲线可以准确地划分刀具的早期失效期、偶然失效期和耗损失效期,为刀具选取试验和修复时间以及可靠寿命等指标提供了理论依据.     

加严条件下火工品高可靠性试验验证

为解决火工品高可靠性指标难以验证的问题,提出了一种加严条件下的可靠性试验验证方法.该方法通过火工品在加严条件下试验,降低其发火可靠性,根据加严条件下少量样本的试验结果推断正常条件下的可靠性,能有效地降低样本量.试验验证结果表明,采用该方法可用300发产品实现对0.999可靠度要求的火工品可靠性评估,评估结果与大样本方法一致,且所需样本量约为大样本方法的1/10.     

无失效数据下一种新分布的可靠性分析方法

根据无失效数据推导出分布失效率的Bayes估计,然后运用Virene算法和非线性回归最小二乘法,对分布的可靠性进行评估.最后,利用Monte-Carlo方法对所得结论进行了分析验证.结果表明,在无失效数据下,将非线性回归最小二乘法与Bayes方法相结合,可以很好地评估指数-威布尔分布的可靠性.     

基于测试剖面的软件可靠性测试数据生成技术

为了生成自动飞行控制系统软件可靠性测试数据，建立了软件可靠性的测试剖面、环境剖面等概念，提出了基于任务剖面的测试剖面生成技术和由测试剖面生成测试数据的方法，即将输入数据分为系统模式数据和环境数据，并在任务剖面下分别形成系统模式剖面和环境剖面，最后将两种剖面合成为测试剖面；将环境数据分解为控制分量和随机分量，再利用仿真的方法生成控制分量，从而生成复杂关联的测试用环境数据．通过对飞机执行任务的软件测试表明，所提方法能更为准确地描述软件的实际使用情况，其描述方式与硬件可靠性试验较为类似，可作软硬件系统综合的可靠性试验的基础．     

基于LabVIEW平台的空压机自动化测试系统

活塞式空压机通过压缩气体驱动各种风动机械,已得到广泛运用。空压机可靠性主要包含了功耗、排气量、工作压力以及零部件的寿命等,是顾客满意度和忠诚度的保证。传统的空压机可靠性测试以人工测试为主,受测试员主观判断的影响,很难实现对样本运行状况的实时记录和保证样品测试工况与设计工况一致,其测试结果越来越缺乏说服力。文中应用NI公司的LabVIEW软件及其硬件平台设计了空压机自动化测试系统,实现了对空压机可靠性自动化测控的方案。该系统实现了空压机的可靠性、测试工况的一致性和测试数据的完整性,节约了测试的人力并提高了产品的测试进度。     

Test Generation with Unspecified Variable Assignments

ATPG for very large scale integrated circuit designs is an important problem in industry. With the advent of SOC designs, testing and verification of the core-based designs become a challenging problem. This paper presents an algebraic test generation algorithm with unspecified variable assignments. Given a stuck at fault of the circuit with unspecified signals, the proposed algorithm uses a new encoding scheme for unspecified variable assignments, and solves the Boolean satisfiability formula representing the Boolean difference to obtain a test pattern. Experimental results demonstrate the efficiency and feasibility of the proposed algorithm.     

MLR分布族无失效时可靠度的置信下限

本文讨论了MLR分布族无失效数据时可靠度的经典置信下限问题和指数分布无失效数据时可靠度的Bayes置信下限问题.     

指数分布的无失效数据的Bayes统计分析

随着科学技术的进步,产品的质量也不断提高,产品的寿命越来越长,由定时截尾寿命试验获得的数据经常是"无失效数据,"特别是高可靠性样本试验的研究。本文根据指数分布的无记忆性,给出可靠度的先验分布,进而在无失效数据的情况下,得到了平均寿命的Bayes估计,并给出了某时间处的可靠度的Bayes估计。     

基于均匀试验人工神经网络的实用可靠性方法

根据均匀试验的设计提出了一种全新的可靠性计算方法,它有机地综合了人工智能网络.人工神经网络弃用有限单元法（FEM）而改用该方法,一个根本原因在于它能极大地减少计算量.首先,根据随机变量分布情况,通过均匀试验提取出有限样本,将它们看作是有限元法分析的输入参数.其次,基于有限元分析结果利用这些有限的训练样本构建最优的人工神经网络.利用最优人工神经网络的泛化能力,随机得到一个有效的响应值,然后计算出结构系统的可靠性指数.最后,这一计算方法还为进行可靠性分析提供新尝试,在对复杂系统进行实际试验时该方法表现得切实可行且有效.     

基于交通事故数据的自动紧急制动系统测试场景构建

为了探究面向汽车主动安全技术功能验证的测试场景的科学构建方法,构建符合真实交通状况的高保真测试场景。以自动紧急制动（Autonomous Emergency Braking, AEB）系统为研究对象,以美国高速公路安全管理局事故数据库中筛选出的AEB系统功能适用的6 639起道路交通事故为研究样本,通过机器学习方法实现了由事故数据到测试场景的科学转换。针对传统聚类算法的缺陷,提出了基于层次聚类和K-means聚类相结合的融合聚类算法,并引入聚类曲线以开展事故数据样本的聚类分析。根据聚类获取的12类典型事故场景,构建了面向AEB系统功能验证的14种测试场景。研究表明：相比于传统的K-means聚类算法,融合聚类算法平均减少了8次迭代次数;聚类结果平均减少3%的波动;实现事故数据样本的科学准确聚类且提升数据聚类效率。所提出的测试场景在实现对现有AEB测试场景有效覆盖的同时,为标准测试场景的进一步扩充提供了有力支撑。     

建筑构件多功能耐火试验炉的设计

为了适应多种建筑构件耐火试验,并提高试验的可靠性,根据GB/T9978—1999标准的要求,设计了水平建筑构件耐火试验炉和垂直建筑构件耐火试验炉各一座.通过合理布置燃烧器,使炉内的温度更均匀,利用自行设计的控制系统对炉内的温度及压力进行自动控制,克服了传统人工操作的各种缺点,同时也减少了污染,节省了空间,节约了燃料及人工成本.最后介绍了试验炉的使用情况,取得了较好的效果.