逐级删失定时截尾恒加寿命试验模型的抽样方案设计

研究了对数正态分布下伴有随机移走的逐级删失定时截尾恒加寿命试验模型的抽样方案设计.假定产品的寿命分布遵从对数正态分布，被随机移走的试验产品数服从二项分布，其中每一个试验产品被随机移走的概率为p.考虑了高于正常状态的2个应力水平，并假定对数寿命分布的参数与应力水平是线性关系，推导了模型的Fisher信息矩阵，并通过极小化广义渐近方差得到低应力水平的值和试验样品的分配比例，最后使用OC曲线来确定接收系数和样本量.利用数值模拟的方法，得到了最优的低应力水平值、试验样品的分配比例以及相应的抽样方案.     

对数正态分布无失效数据的Bayes统计分析

利用对数正态分布的性质,从失效概率在时间相差较小的情况下应具有时间的连续性出发,讨论了检验时刻失效概率的分层Bayes估计,进而利用分布函数曲线拟和方法得到了母体参数的线性回归估计,并结合实际问题进行了计算．     

期权组合与概率

在假定基本资产到期日的价格遵从正态分布的条件下，本文讨论期权组合的购买者获益的概率及其损益函数的数学期望．并导得一个有意义的结果．     

基于贝塔分布的抗拔桩承载力可靠度分析

以12根抗拔桩承载力为研究对象,利用4参数的贝塔分布拟合出抗拔桩承载力试计比（承载力实测值和计算值的比）的概率分布.通过K-S检验法检验指出：贝塔分布的拟合精度优于常见的正态分布、对数正态分布和极值I型分布.利用蒙特卡罗法计算出抗拔桩承载力的可靠度指标,计算结果表明：承载力试计比的均值、荷载组合、荷载比和安全系数对可靠度有显著的影响.最后利用荷载抗力系数设计法给出了抗拔桩的抗力系数.     

概率断裂力学在寿命估计中的应用

根据Ｐａｒｉｓ－Ｅｒｄｏｇａｎ提出的疲劳裂纹扩展速率ｄａ／ｄＮ＝ｃ（△Ｋ）公式，基于Ｃ、Ａ（或ａ）、△σ看成是独立的随机变量，并假定Ｃ、Ａ和△σ服从对数正态分布，应用概率断裂力学方法，导出发电机转子轴的疲劳剩余寿命Ｎ，的估算公式Ｎ＝１０。通过一个算例阐明概率断裂力学在疲劳寿命的可靠性估计中的应用及其工程意义。     

对数正态分布无失效数据的可靠性分析

对于对数正态分布的无失效数据问题 ,利用构造先验分布的减函数法给出失效概率的多层Bayes估计 ,从而求出对数正态分布参数与可靠性指标的估计 ,解决了对数正态分布无失效数据的可靠性分析问题     

一种基于对数正态分布的图像阈值模型

为了更准确地拟合图像的目标与背景的灰度级分布并分割出图像的目标部分,采用基于参数的阈值估计方法,提出了基于对数正态分布的粒子群EM混合算法,设计了对数正态分布参数的粒子群算法、EM算法和粒子群EM混合算法,给出了对数正态分布参数的计算过程。研究结果表明:对数正态混合分布能够很好地拟合一类图像的目标与背景的灰度级分布,粒子群EM混合算法具有较好的收敛性。该研究成果有助于解决一类图像的目标与背景的分割问题。     

确定P—S—N曲线表达式的两种方法

采用新的应力疲劳公式,对白铜丝的疲劳试验结果进行了拟合,给出了具有理论疲劳极限的Ｓ－Ｎ曲线表达式．对疲劳寿命及拟合结果的统计分析表明：同一应力水平下的疲劳寿命遵从对数正态分布,疲劳抗力系数和理论疲劳极限也遵从对数正态分布．据此,给出了两种确定带存活率疲劳寿命曲线（Ｐ－Ｓ－Ｎ曲线）表达式的方法．     

Bayes方法在人误概率估计中的应用

为了使人误概率能结合电站数据反映电站的实际情况,采用Bayes方法对通用人误概率进行修正。给出了对数正态先验分布转换成Beta先验分布的方法,比较了不同试验数据对修正后人误概率的影响。在电站试验数据较少的情况下,Bayes后验分布的取值主要受先验分布的影响,人误概率体现了通用数据的特点;随着电站试验数据的增加,Bayes后验分布受到试验数据的影响越多,后验分布的取值越向试验数据的极大似然估计值集中,后验分布的误差因子也越小。     

人员可靠性定量评价方法

本文论述了人员可靠性定量分析的现状及困难，介绍了适用于现代人－机系统中最普遍的作业─—系列操作和认知判断的人员可靠性定量分析方法：ＴＨＥＲＰ、ＨＣＲ和ＳＬＩＭ，并讨论了它们的特点和局限性．     

基于Bayes估计的民航维修人为差错评估技术研究

研究了基于Bayes估计的民航维修人为差错评估技术。首先,将维修人为差错概率视为随机变量,利用航空公司积累的历史信息作为先验数据,以THERP手册提供的5%分位点作为维修人为差错概率中值,运用点估计法确定维修人为差错的先验分布模型。其次,给出了Bayes先验分布参数的求解方法。最后,选取验后Beta分布的中值作为θ的贝叶斯估计,构建了民航人为维修差错概率计算方法。通过实例分析,可以看出随着维修次数的增多,维修人为差错概率就越接近于极大似然法估计的失效概率。现场数据的检验反映了该评估方法的有效性、精确性和实用性。     

一种规范化的事前人因可靠性分析技术

ASEP是传统的人因可靠性分析技术——THERP的一种简化技术，它更适用于工程应用。介绍了ASEP中计算事故前人因失误概率的实施程序，并指出了该方法与传统的THERP方法的区别。     

洪水预报误差分布的极大熵法

首先根据实际洪水预报误差出现在有限区域的特点,应用极大熵原理,建立了洪水总量预报误差分布的极大熵模型;通过几个不同流域的计算,得出随着降雨量的增大,产流预报误差趋于一个稳定值的结论. 同时将该模型计算的分布与正态分布进行了比较,结果表明用极大熵法求得的误差概率分布能更好地描述洪水总量预报误差的分布特性,可以根据实际降雨量的大小确定不同的最大不确定性的误差分布,为分析不同量级洪水预报的风险提供依据.     

一次性作用产品可靠度的Bayes置信下限

针对高价值一次性作用产品的小样本可靠性评估问题,选用带有k因子的先验分布,基于贝塔分布的双层先验分布,以及基于均匀分布的双层先验分布,研究了一次性作用产品的可靠度置信下限的估计方法.由模拟研究得出,在有历史数据时,基于k因子贝塔先验分布的估计方法比WCF方法精确;在有不完全历史信息时,基于贝塔双层先验分布的方法比基于均匀双层先验分布的方法精确.     

基于信息加工过程的管制人因差错概率量化方法研究

为量化管制人因差错概率,基于信息加工过程设计管制人因差错量化工具,将管制任务中的差错界定为错报、虚报、漏报三种差错,并量化其发生概率。结果表明:信息加工过程中的人因差错概率数据经Box-Cox转换后服从正态分布。根据正态分布代表点与损失函数的关系划分出5级等级标准。管制人因差错量化工具及方法的设计能够有效鉴别岗位人员发生错报、虚报、漏报的风险等级,对管制员选拔以及安全风险评估具有一定的借鉴意义。     

认知不确定下动态试验误差条件抽样分析方法

为满足武器系统动态试验误差分析的需求,针对试验误差分析中设备和模型的信息缺失影响分析结果的问题,提出了认知不确定条件下动态试验误差条件抽样分析方法.该方法将试验系统的认知不确定性分为模型认知不确定性和测量设备认知不确定性,并推导了二者概率分布间的联系.设计了条件抽样方法以得到认知不确定性和试验误差分布关系.根据试验结果,得到最佳认知不确定参数和试验误差分布.使用该方法对某引信定距空炸试验系统进行了分析,得到了其误差分布,并通过与试验数据及忽略认知不确定条件时误差分布仿真结果的对比表明,运用该方法获得的引信定距空炸试验误差分布与试验结果的相符程度更高.      

基于改进认知可靠性与失误分析方法的隧道驾驶人因可靠性分析模型

为有效预测驾驶人通过隧道时的人因失误概率,减少人为差错,提出一种基于改进认知可靠性与失误分析方法（cognitive reliability and error analysis, CREAM）的隧道驾驶人因可靠性分析模型。结合隧道驾驶任务的特点,调整共用绩效条件（common performance condition,CPC）,给出评估细则。使用模糊数将CPC因子的绩效效应值从确定值转换为概率值,以降低主观因素对评价结果的影响。考虑CPC因子间的相互影响关系,给出调整规则。最后建立基于贝叶斯网络的改进CREAM模型,确定控制模式。对隧道驾驶实例进行分析,计算驾驶人完成隧道驾驶任务的人因失误概率。结果表明,该模型可以准确计算隧道驾驶任务中的人误概率,且灵敏性比CREAM基本法更高,可为隧道交通人因可靠性分析提供支持。