一种基于模糊数算术运算的可靠性分析方法

可靠性是产品在规定的条件下和规定的时间内完成规定功能的能力。传统的可靠性分析方法是基于概率论的,其失效概率通常应根据大量的第一手数据进行估计。然而,实际上不可能收集到足够多的第一手数据。因此,这些失效概率通常是通过其它领域的参考数据,根据专家的工程和经验来判断估计的,这类判断通常与主观性和模糊性密切相关。为了处理这种主观性和模糊性,需要一种基于模糊数学的可靠性分析方法。提出了一种基于三角形模糊数算术运算的可靠性分析方法,并给出了应用该方法的一些例子。结果表明,该方法可以较好地表示失效率数据中存在的不确定性,而且其计算也十分简单。     

可靠性增长试验的优化设计

讨论了以系统失效率为目标、试验费用和试验时间为约束条件的优化问题,运用梯度投影法得到了最优解;然后讨论了以试验费用为目标、系统失效率为约束条件的优化问题,运用Lagrange乘子法得到了最优解。仿真算例表明,两种算法的效率都较高,按照优化后的分配方案安排可靠性增长试验,能得到最大的收益     

可修复元件的失效率和修复率仿真

构造了元件的故障向量、故障频率序列、维修向量和修复序列。通过故障向量、故障序列、维修向量和修复序列的运算描述了元件的使用过程。提出了动态的区间失效率、总失效率和修复率的新概念。建立了元件动态的区间失效率、总失效率和修复率与事后维修及维修时间关系的数学模型。利用该数学模型可以仿真在事后维修和不同的维修时间分布情况下元件的失效率和修复率随使用时间的变化规律,从而计算出元件的动态可靠性和维修性指标:区间失效率、总失效率和修复率。从理论上系统地阐述了该方法的基本原理及算法过程,并用案例验证了其正确性。该方法不受系统元件寿命分布和维修时间分布类型的限制,计算量小,精度高。     

指数寿命系统可靠性增长的动态Bayes评估方法

针对产品研制过程存在多阶段的试验信息和产品性能参数呈现动态变化的特点,提出一种Bayes框架下指数寿命系统失效率的动态Bayes评估方法.该方法依据产品研制过程中不同阶段的试验数据,利用AMSAA模型对系统失效率的变化趋势进行描述,进而对新批次的产品失效率进行预测,并由最大熵方法给出产品失效率验前分布的确定方法,再结合产品少量的现场试验数据,对新批次的产品失效率做出Bayes评估.最后通过实例对比分析,表明该方法很好地解决了小子样指数寿命产品的可靠性试验评估问题.     

基于定期检测的贮存可靠性模型及其参数估计

为保持贮存产品的高可靠性,基于指数分布建立了三类具有初始失效的周期检测贮存可靠性模型:检修后如新,贮存失效率增大;检修后不如新,贮存失效率不变;检修后不如新,贮存失效率增大.依据周期检测数据,给出了检修前即刻可靠度的极大似然估计及Bayes估计,用极大似然方法与最小二乘法对模型参数进行了估计.最后,给出一个应用实例演示了模型的有效性.     

固体火箭发动机任务可靠性预计

固体火箭发动机的任务可靠性预计是一项重要的可靠性工程内容。目前国内外对固体火箭发动机的任务可靠性预计尚无成熟的方法,因此在工程应用上存在着不少的困难。本文针对这一情况,结合发动机的可靠性工程实践,提出了任务可靠性预计模型,讨论了预计的数学方法和工程方法,结果较为满意。     

基于无失效数据失效率的船舶寿命估计

假设船舶寿命服从指数分布,在失效率的先验密度的核为时,提出了船舶寿命无失效数据失效率的Bayes估计和多层Bayes估计.并在此基础上提出了Ⅰ型和Ⅱ型船的可靠度的估计,最后对估计结果进行了分析.     

软件可靠性YO模型的特性分析

本文对软件可靠性YO模型的参数解结构进行了理论分析,给出了参数解存在的条件,同时根据参数解特性,构造了高效的参数估计算法并进行了数值实验。     

可靠性参数的M-Bayes可信限

提出了可靠性参数的一个新估计方法--M-Bayes可信限估计法,对寿命服从指数分布的产品,在无失效数据情形,给出了失效率的M-Bayes可信限的定义、估计及其性质.结合某型发动机的实际问题进行了计算,计算结果表明失效率的M-Bayes可信上限"优于"经典置信上限,可靠度的M-Bayes可信下限"优于"经典置信下限.通过例子可以看出提出的方法便于应用.     

基于比例失效率退化模型的可靠性评估方法

针对不假定寿命分布类型的长寿命可靠性评估问题,提出一种不同于传统基于退化轨迹和退化量分布的退化数据可靠性评估方法。将时间视为类加速因子并作为协变量,通过引入比例风险模型来描述产品寿命与退化量失效率之间的关系,建立比例失效率退化模型;通过考虑分布簇之间的差异度来确定退化量分布类型,求出退化量基准失效函数及比例失效率系数;采用线性回归模型拟合出类加速模型参数估计,确定已知检测时刻下的退化量失效率函数,并外推产品在退化失效阈值下的寿命可靠度函数;结合实例分析,验证方法的实用性和有效性。     

基于SDG和灰色聚类的系统故障风险评估方法

开展风险评估研究对于提高民航安全具有重要意义.传统的系统故障风险评估的分析对象是故障模式,在实际中一个故障模式往往可作为另一故障模式的原因或者影响,故障影响是一个逐渐变化的过程.为更准确、客观地评估系统故障风险,本文把故障模式的传播过程描述为一故障链,运用SDG模型推理得出故障模式导致的各种故障序列,将故障模式及其各种后续故障序列看作灰色系统,将风险评估过程视为一灰色系统工程,用灰色聚类决策对这些序列进行风险评估,解决了风险评估过程中评价指标和属性值难以确定和量化,风险分析和评估缺乏系统性和一致性的问题.应用实例表明,基于SDG和灰色聚类决策的风险评估方法能有效地应用于民机系统故障风险评估.本论文研究结果对于复杂系统的故障风险分析具有重要的参考价值.     

元素失效相依时系统失效概率的计算

针对实际工程系统中元素失效的相依性,提出了元素失效的高阶关联度的定义,基于该定义并利用区间概率理论修改了传统的失效概率计算公式。复杂系统中元素失效的高阶关联度可以通过系统的层次结构和FMEA来确定。当系统中元素失效间存在相依时,关联度的定义和使用不仅使系统失效概率的计算变得容易,而且降低了计算结果的不确定性。实例计算验证了这种方法的正确性。     

节点相依失效下的方格网络可靠性建模与分析

以二维方格网络为拓扑结构,在考虑同一地理区域节点存在共因失效关系、同一类节点存在关联失效关系、网络体系结构存在协议层与层之间的级联失效关系等3 种依赖关系的条件下,建立失效概率的依赖模型来模拟节点相依失效。以节点之间连通的概率为可靠性测度,利用Monte Carlo 法进行近似计算,分析依赖关系对网络可靠性的影响。研究表明,级联失效比共因失效带给网络可靠性的影响更大;关联失效带来的影响是灾难性的,尽管节点自身失效概率很小,只要关联程度足够大,就会使节点故障在网络中快速传播。     

SYNTHESIZED EXPECTED BAYESIAN METHOD OF PARAMETRIC ESTIMATE

This paper develops a new method of parametric estimate, which is named as "synthesized expected Bayesian method". When samples of products are tested and no failure events occur, the definition of expected Bayesian estimate is introduced and the estimates of failure probability and failure rate are provided. After some failure information is introduced by making an extra-test, a synthesized expected Bayesian method is defined and used to estimate failure probability, failure rate and some other parameters in exponential distribution and Weibull distribution of populations. Finally, calculations are performed according to practical problems, which show that the synthesized expected Bayesian method is feasible and easy to operate.     

战略联盟失败的博弈分析:协调失败的视角

许多战略联盟的失败可归因于囚徒困境。但是，本文发现，通过承诺，联盟成员可以将它们之间的囚徒困境博弈转换成协调博弈。尽管协调博弈中的协调失败也可能导致战略联盟的失败，但与囚徒困境相比，针对协调失败的对策却有其自身的优势；更进一步，如果联盟成员之间博弈的类型因环境和时间的变化而变化，那么，由此产生的博弈类型与所采取的对策的不匹配也会导致战略联盟的失败。     

竞争失效下多元退化建模的导弹贮存寿命评估

导弹失效是弹上多部件退化失效与突发失效相互竞争的结果。根据导弹失效模式分析,建立导弹竞争失效模型。针对贮存期内测试到的弹上多个关键部件特征电压数据,引入状态空间模型,将弹上多个关键部件的特征电压转化为整弹退化程度,采用Wiener、Gamma和Inverse-Gaussian等随机过程模型来拟合整弹退化程度数据,采用赤池信息准则来确定最优的随机过程模型。假定导弹突发失效时间服从Weibull分布,采用比例危险模型,建立了考虑性能退化影响的突发失效率函数。采用两步极大似然估计法求解出模型中未知参数。结合某批次导弹贮存案例分析,验证了本文所建模型的正确性和优势。     

基于不完全维修的可修系统平均故障次数研究

为了研究可修系统在不完全维修状态下的故障发生次数,使用广义更新模型(generalized renewal process,GRP)的思想建立的Kijima虚寿命模型来描述不完全维修模型,使用极大似然参数估计得到了上述过程的相关参数,使用Monte Carlo(MC)模拟得到了故障时间,计算不同时间段的不完全维修时平均故障次数.根据文献结合了一组零件故障服从两参数威布尔分布的数据,进行了上述方法的模拟.并将结果与相同数据的完全维修和一般维修得到的系统不同时间的平均故障次数进行比较,模拟表明在7000h前可以使用不完全维修模型确定平均故障次数,7000h后用不完全维修和一般维修平均故障次数曲线的平均值确定平均故障次数.     

基于FMECA的复杂装备故障预测贝叶斯网络建模

针对复杂装备故障预测问题, 本文提出一种基于故障模式, 影响及危害性分析(failure mode, effects and criticality analysis, FMECA)知识的 故障预测贝叶斯网络模型(failure prediction Bayesian network, FPBN)建模方法. 首先, 在分析现有FMECA知识所包含故障信息的基础上, 提出了基于FMECA单元的FPBN网络结构转化方法和FPBN概率 参数计算方法, 建立起对应的FPBN单元模型. 然后, 对复杂装备各组成部分对应的FPBN单元模型进行连接, 构建整体系统的FPBN集成模型. 最后, 根据某机载平视显示器(head up display, HUD) FMECA知识, 建立了HUD电子组件的FPBN模型实例. 实例分析结果表明, 基于FMECA知识建立的FPBN模型具有不确定性表达和定量 分析方法的优势, 能够准确、有效地进行复杂装备故障预测.     

考虑节点过载的复杂网络级联失效模型

针对现实网络中节点对负载的冗余能力,提出一种考虑节点过载状态的复杂网络级联失效模型。首先,根据过载系数、失效概率、剩余系数构建了级联失效模型;然后,基于节点的特性提出了过载节点负载分配策略;最后,运用BA无标度网络进行级联失效情况下的抗毁性仿真。结果表明:在过载节点负载分配策略中,混合分配策略整体上较优,能够显著控制级联失效的影响并且增加了网络的抗毁性;在一定范围内提高过载系数、分布系数有助于降低级联失效的影响,但提高到一定程度时效果并不理想;剩余系数存在某一值可增强网络的抗毁性。     

基于随机截尾的数控机床故障分布模型研究

针对随机定时截尾试验数据,提出运用故障总时间法确定其故障时间,用Johnson法确定故障时间的顺序号,用近似中位秩确定其经验分布函数.针对故障分布模型不唯一这一特点,本文提出采用图分析和误差面积比指数从定性和定量两方面确定其最优分布模型.最后以某一数控机床的现场试验数据为例,介绍了整个计算过程.该算法利用几何直观,计算简便准确,具有一定的工程应用价值.