极值I型分布恒加应力试验的统计分析

对极值I型分布场合,排除形状参数与加速应力无关的限制,进行恒加应力寿命试验统计分析,给出正常应力水平下寿命分布的参数及变异系数估计.     

极值Ⅰ型分布恒加应力试验的统计分析

对极值Ⅰ型分布场合，排除形状参数与加速应力无关的限制，进行恒加应力寿命试验统计分析，给出正常应力水平下寿命分布的参数及变异系数估计。     

Weibull分布步加应力寿命试验统计分析

在Ｗｅｉｂｕｌｌ分布场合,排除形状参数与加速应力无关的限制,进行步加应力寿命试验的统计分析,给出正常应力水平下寿命分布参数及变异系数估计。     

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。     

Weibull分布场合恒加寿命试验统计分析

对Ｗｅｉｂｕｌｌ分布排除形状参数在不同应力水平下相等与应力变化无关的假设。在恒定应力加速寿命试验下,提出一种统计分析方法,给出正常应力水平下寿命分布的参数估计,燕给出一个算例。     

关于序进应力加速寿命试验中若干问题的探讨

采用若干基本假定,用分段函数连续化方法,给出了在恒定应力条件下寿命服从指数分布或威氏分布的产品,在序进应力加速寿命试验中的寿命分布;并给出了在加速寿命方程满足逆幂律且等速加载情况下的具体分布形式.文中还利用序进应力试验中所获得的数据,应用极大似然估计法估计加速寿命方程与寿命分布中的参数,并对参数估计值的性质进行了讨论.     

步进应力加速寿命试验中成败型数据的Bayes统计分析

本文针对寿命分布为指数分布的产品在步进应力加速寿命试验下的成败型数据,当加速寿命方程未知时,给出了在常应力下寿命分布参数的后验分布密度及 Ｂａｙｅｓ 估计．文章最后给出了一个计算实例     

加速寿命试验中的非参数统计方法

加速寿命试验是对所需测试的元器件施加比正常条件下更高的应力水平,以此来获得这些元器件在正常条件下的寿命分布,应用非参数统计方法不需要对分布函数的形状做任何假设,只仅仅假设在加速应力和正常应力的寿命分布函数之间存在一个函数关系,并以此为基础开展我们的研究,得出相应的统计模型.     

三参数威布尔分布置信限的确定和C—R—S—N曲线的拟合

论述了利用三参数威尔分布描述机械零件疲劳寿命，并在一定置信度下求Ｒ－Ｓ－Ｎ曲线的方法，即根据试验所得的应力－寿命样本，运用优化方法对三参数威尔分布参数进行估计；并在一定置信度下，求出不同可靠度的疲劳寿命，进而拟合出Ｃ－Ｒ－Ｓ－Ｎ曲线，求出相应的疲劳极限应力值。     

基于多应力综合加速模型的产品可靠性评估方法

提出一种基于多应力综合加速模型的产品可靠性评估方法,主要通过利用加速退化数据或加速寿命数据以及加速模型对产品进行寿命加速模型建模与参数估计,进而进行产品可靠性评估。首先基于加速退化试验数据,外推产品伪寿命数据或基于加速寿命试验获取产品寿命数据;并对寿命数据进行分布拟合优度检验确定寿命最优分布。其次结合工程中常用加速模型,选取合适多应力综合加速模型来描述分布参数与应力水平的关系。采用整体推断方法,将所有寿命数据信息作为整体进行统计分析,给出模型参数的极大似然估计。然后对产品进行可靠性评估以及可靠寿命估计。最终以某型电表为例验证了所提出的方法适用性和有效性。     

几何分布场合恒加应力寿命试验下的混合数据分析

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。     

加速寿命试验下随机截尾指数寿命数据的Beyes统计分析

本文针对恒定应力加速寿命试验下，进行随机截尾指数寿命数据的Ｂａｙｅｓ分析，在未知加速寿命方程情况下，给出了常应力下分布参数的后验分布及其Ｂａｙｅｓ估计．最后给出了两个计算实例．     

指数分布下定数截尾步加试验参数的二次顺序约束Bayes估计

给出了2种方法,把指数分布下k个应力水平定数截尾步加试验数据转化为对应的恒加试验数据,然后利用恒加试验的结果,给出了在应力水平Si下产品平均寿命的经验分布估计和二次Bayes估计.     

非平方损失函数下加速寿命试验的Bayes估计

本文在先验分布为指数Beta分布场合下,给出了恒定应力加速寿命试验参数在非平方损失函数下的Bayes估计,通过一个数值例子并叙述了使用这种方法的全过程。     

几何分布场合恒加应力寿命试验的Bayes分析

在几何分布场合，由恒加应力寿命试验获得定时与定数截尾试验数据，应用两种方法对平均寿命进行点估计，并给出了平均寿命的置信下限估计．     

基于多阶段-随机维纳退化过程的产品剩余寿命预测方法

针对退化失效型产品的剩余寿命预测是开展其视情维修的关键前提。考虑到一些产品性能退化过程具有多阶段非单调的特点,提出基于多阶段-随机维纳退化过程的产品剩余寿命预测方法。针对产品退化过程的每一阶段,主要考虑以高应力加速退化试验数据为先验信息,不预先给予Wiener过程参数的假定分布,而利用加速因子将高应力下的参数估计值折算到正常应力下的参数值;再通过使用Anderson-Darling方法确定参数的最优分布,作为参数的先验分布;然后通过Bayes方法利用产品正常应力下实时退化数据对参数先验分布进行更新,得到参数后验分布,进而对产品的剩余寿命进行预测;最后以某型加速度计为实例验证了所提出的方法适用性和有效性。