数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估

提出了在少样本故障数据情况下,数控机床不完全维修的贝叶斯可靠性评估方法,分析了广义更新过程虚龄模型参数的验前分布和后验分布,利用马尔科夫链蒙特卡洛仿真方法获得了模型参数、累计故障数、故障强度和可靠度等可靠性指标的贝叶斯点估计和区间估计,并分析了某一现场数控机床不完全维修的可靠性.结果表明,与极大似然估计方法相比,贝叶斯可靠性评估方法具有较高的精度.     

引信的经验贝叶斯可靠性评估

为了解决引信可靠性评估中子样容量小与可靠性高的尖锐矛盾,本文研究了经验贝叶斯方法。针对这个矛盾,提出了参数估计近似法,并讨论了其性态,计算实例表明该方法较有效,把该法与生物统计学中移植来的其它几种方法进行了比较和评价,结合计算机仿真的结果,对各种方法在引信可靠性评估中的有效性作了研究。     

水工金属结构可靠性综合评估方法

通过剖析水工金属结构的失事原因，确定影响水工金属结构的主要因素是设计问题、制造安装问题和运行管理问题.在此基础上，建立水工金属结构安全评估体系，拟定评估等级，计算评估指标.综合评估方法应用于实际工程，可操作性较强，评估结果可信.     

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。     

基于贝叶斯网络的飞行安全人因可靠性评估模型

基于广义人-机-环境复杂系统,对飞行人员可靠性、空中交通管制人员可靠性和航空器维修人员可靠性进行了分析,综合考虑常用可靠性评估方法的优缺点,采用贝叶斯网络建立了飞行安全人因可靠性的评估模型.该模型综合运用诊断推理和支持推理形式,分析直观,计算简便,适用于广义的人-机-环境复杂系统建模;同时该模型可以根据后验概率来调整先验概率,从而有效地提高了评估的精度.     

数控机床质量投影寻踪综合评价方法

针对数控机床质量评价指标多维性问题,提出了基于投影寻踪(projection pursuit,PP)模型的综合评价方法。引入正弦余弦算法(sine cosine algorithm,SCA)计算数控机床质量评价指标的客观权重,结合专家经验利用层次分析法(analytic hierarchy process,AHP)得到各指标的主观权重,基于最小信息熵原理将客观权重与主观权重相结合得到数控机床质量评价指标的组合权重,最后由投影寻踪投影值算法得出综合评价值。实例研究表明该方法可行。     

数控机床可靠性评估中的边界强度过程

基于Akaike 信息准则(AIC)、Bayesian 信息准则(BIC)及故障数据拟合的均方根误差(RMSE),提出了可修系统可靠性分析的非齐次泊松过程模型的选择方法,利用最大似然估计的渐近对数正态分布特性,用Fisher信息矩阵法给出了边界强度过程模型参数及系统可靠性指标的点估计及区间估计,分析了多台数控机床时间截尾的故障过程.结果表明,对于维修频繁的性能恶化数控机床,边界强度故障模型适合于其可靠性评估.     

基于贝叶斯网络的深基坑风险模糊综合评估方法

提出了基于贝叶斯网络的深基坑风险模糊综合评估方法,以初步统计的深基坑工程质量安全事故数据为基础,采用贝叶斯网络进行风险事件发生概率的线性推理,并结合所建立的模糊综合评判模型进行深基坑风险评估,通过评估得到深基坑工程的总体风险等级以及每个风险事件的等级.结果表明,上海市轨道交通深基坑工程的总体风险等级为3级,其中,支撑失稳和支撑荷载超标事件的风险等级为4级,地墙渗漏、坑内土体滑坡、承压水突涌、机械伤人等风险事件的等级为3级,这与上海市轨道交通深基坑工程的风险水平现状相一致,从而验证了本评估方法的适用性和合理性.本方法评估结果可为深基坑工程施工风险预防和控制提供参考依据.     

数控机床可靠性数据库共享集成模型研究

给出了一种基于Web的可靠性数据库共享集成模型,并依据此模型建立了实验系统,利用"九五"攻关课题所建立的各种类型可靠性数据库验证了所提供模型的有效性.     

基于定数截尾样本的高档数控机床可靠性评估

在对某一高档数控机床进行可靠性评估时,当得到的数据为不完全的定数截尾样本,最好的建模方法就是威布尔分布,通过参数估计中的最好线性无偏估计得到威布尔模型的两参数值.并根据可靠性指标,失效率函数和平均无故障时间来对模型进行可靠性评估,从而得到该机床正处于偶然失效期,且该机床发生故障的频率稍高.     

数控机床最小维修的全寿命周期可靠性评估

摘要： 基于叠加的对数线性过程(S LLP),提出了多台数控机床在最小维修条件下的全寿命周期可靠性评估方法,建立了包含早期故障期和耗损故障期的浴盆曲线模型,定量分析了早期故障期的持续时间,给出了模型参数和可靠性指标的极大似然点估计和区间估计;同时,以多台数控机床现场故障截尾数据为例对模型进行验证.AIC值和拟合优度计算结果表明,S LLP模型优于叠加幂律过程模型,适用于数控机床的全寿命周期可靠性评估.     

三参数边界强度过程模型及其在数控机床可靠性评估中的应用

为提高数控机床可靠性评估的准确性,基于边界强度过程理论,提出一种初始时刻故障强度不为零的三参数边界强度过程模型。通过对故障强度函数进行求导运算,证实了模型的特性,并推导了三参数边界强度过程和齐次泊松过程之间的关系。利用极大似然估计法和优化方法,给出了模型参数及可靠性指标的计算公式。分别以单台数控机床故障截尾数据和多台数控机床时间截尾数据为例对模型进行验证,对数似然函数及拟合优度计算结果均表明:三参数边界强度过程模型优于边界强度过程模型,而且更符合工程实际,可为制定合理的维修策略提供一定的理论依据。     

多台数控机床不完全维修的可靠性评估

为了解决数控机床不完全维修的可靠性评估问题,提出了基于广义比例强度模型(generalized proportional intensity model,GPIM)的多台数控机床的可靠性评估方法,建立了故障时间的广义比例强度函数式。用极大似然估计法和Fisher信息矩阵法给出了模型参数的点估计与区间估计,并求出了机床可靠性指标的点估计和基于Delta法的区间估计。同时,利用似然比检验方法对故障趋势和修复功效的显著性进行了验证。实例分析表明：在考虑维修活动的影响时,广义比例强度模型优于完全维修和最小维修分析     

学生综合素质评估的层次贝叶斯网络聚类方法

针对学生综合素质评估特点和现有评估方法存在的问题,建立了学生综合素质评估的层次朴素贝叶斯网络聚类方法,这种方法不需要许多例子,甚至在没有例子的情况下也能够进行规则提炼和预测.实验结果显示,层次朴素贝叶斯网络聚类方法具有良好的预测准确性,这将使基于层次朴素贝叶斯网络聚类的学生综合素质评估更加可靠.     

基于云模型与贝叶斯反馈的网络安全等级评估方法

鉴于测评人员对信息系统等级保护测评中网络安全评估的测评指标理解的局限性、评判的模糊性以及量化打分中判定区间的不确定性,将云模型与贝叶斯反馈算法相结合,采用云模型理论来处理评估结果的模糊性和随机性。由于传统的一维逆向云算法出现超熵为虚数的情况,因此,使用无确定度逆向云算法来避免这种情况的发生。通过建立贝叶斯反馈云模型,对给出的测评结果进行检验和修正,使评估结果更加客观,准确。根据已修正网络安全整体评估云的期望和熵,给出合理的安全等级判定区间,作为实际测评中等级评估的依据。实例验证表明,该评估方法可以有效地修正测评人员评估结果之间的差异,实现合理的判定划分,给出客观、准确的等级评估结果。     

基于模糊贝叶斯理论更新概率可靠性模型

贝叶斯理论是基于无损检测结果对海洋工程结构可靠性进行更新研究的有力工具。针对传统贝叶斯理论无法有效地处理海洋结构无损检测中存在的大量模糊不确定性问题 ,根据模糊集合论的基本原理 ,在海洋结构可靠性概率模型更新研究中引入了模糊贝叶斯理论和模糊综合评判方法 ,对模型不确定性和检测结果中的模糊不确定性进行了定量评估。对基于检测结果的更新可靠性模型的参数分布和模型权值进行了探讨 ,并采用模糊综合评判方法确定了模型权值的先验概率。算例结果表明 ,此方法是可行的 ,检测结果的模糊性对可靠性概率模型更新具有重要影响 ,考虑模糊不确定性可以得到更为合理的结果。对于参数的概率密度函数而言 ,考虑多个模型和只考虑一个模型可得到相同的结果 ,但参数的不确定性对模型权值的更新有一定的影响。在工程实际应用中 ,对于有关海洋工程结构经检测和维修后的可靠性更新问题 ,应该考虑模糊不确定性的影响     

基于小子样的Bayes系统可靠性综合评估方法

通过分析系统故障状态建立系统模糊不可靠度,在故障模式影响及危害性分析(Failure Mode Effect and Criticality Analysis,FMECA)的基础上,提出影响系统故障模式可靠性的一些重要参数,结合所建立的模糊不可靠度推导出系统不可靠度综合公式,利用提出的最优分布拟合方法、Bayes方法对系统可靠度进行Bayes点估计和置信下限估计.以某型发动机系统为例,对其不可靠度进行随机模拟仿真,仿真结果表明所提出的方法在实际的可靠性工程中具有一定的可行性.     

基于模糊贝叶斯理论更新概率可靠性模型

贝叶斯理论是基于无损检测结果对海洋工程结构可靠性进行更新研究的有力工具。针对传统贝叶斯理论无法有效地处理海洋结构无损检测中存在的大量模糊不确定性问题，根据模糊集合论的基本原理，在海洋结构可靠性概率模型更新研究中引入了模糊贝叶斯理论和模糊综合评判方法，对模型不确定性和检测结果中的模糊不确定性进行了定量评估。对基于检测结果的更新可靠性模型的参数分布和模型权值进行了探讨，并采用模糊综合评判方法确定了模型权值的先验概率。算例结果表明，此方法是可行的，检测结果的模糊性对可靠性概率模型更新具有重要影响，考虑模糊不确定性可以得到更为合理的结果。对于参数的概率密度函数而言，考虑多个模型和只考虑一个模型可得到相同的结果，但参数的不确定性对模型权值的更新有一定的影响。在工程实际应用中，对于有关海洋工程结构经检测和维修后的可靠性更新问题，应该考虑模糊不确定性的影响。     

一个贝叶斯离散可靠性增长模型──多元Beta模型

本文提出了一个贝叶斯离散可靠性增长模型．本模型是Ｍａｚｚｕｃｈｉ—Ｓｏｙｅｒ模型［１］的一个推广．假设一个产品的开发过程由ｍ个阶段组成．在每一个阶段中，都进行一个成败型寿命试验．在试验结束后，再分析其结果，然后对产品进行修改或重新设计，以期提高产品的可靠性．产品的失效可分为不可修复的以及可修复的两种．假定产品的不可修复失效概率在各个阶段中保持相同，而可修复失效概率随着试验阶段的增加而减少．在此假定下，我们选用一个合理的分布作为产品失效概率的先验分布，它就是多元Ｂｅｔａ分布．然后，我们将先验信息与试验数据相结合进行贝叶斯分析．文中举了一个实例加以说明