变参数指数分布先验信息的折合

针对高可靠性复杂系统试验数据少、寿命试验中分布参数变动的特点,讨论了多阶段环境试验下,变参数指数分布先验信息的折合方法。提出了指数分布折合因子的概念,通过该折合因子将不同阶段试验数据折合为现场试验数据,以此作出指数分布中未知参数的折合区间估计和点估计。在寿命分布为指数分布的可靠性增长试验中,在现场样本量较小的情况下,将同分布的历史试验数据进行折合,进而运用Bayes方法评估系统失效率等有重要的意义。最后通过仿真实例验证了该方法的有效性。     

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.     

屏蔽数据下BurrXⅡ三部件串联系统的可靠性估计

在系统失效原因被屏蔽的情形下,讨论三部件串联系统中BurrXⅡ部件的可靠性估计问题。在一般屏蔽情形下,利用迭代法和系统简化法求解极大似然方程组,得到部件参数近似的极大似然估计(maximum likelihood estimation, MLE）;在完全屏蔽情形下,直接求解方程组得到参数精确的极大似然估计。同时利用贝叶斯方法分别在平方损失、LINEX损失以及熵损失下推导出部件参数和可靠性指标的贝叶斯估计。最后通过数值仿真说明极大似然估计和贝叶斯估计效果良好,并对二者进行了比较。     

基于比例风险模型的可靠性综合评估

研究了环境因素对可靠性的影响,提出了一种利用变环境数据的可靠性综合评估方法。首先,利用比例风险模型描述产品可靠性水平与其工作环境因素的定量影响关系。接着,利用变环境数据确定基准失效率,并对比例风险模型进行变换。然后,利用广义线性模型给出了可靠性模型参数的极大似然估计。进而结合可靠性模型,利用似然比方法给出了可靠度置信下限。实例表明,该方法能较好地度量环境因素对产品可靠性的影响,从而提高了可靠性评估精度。     

含屏蔽数据四单元混联系统的可靠性分析

讨论了两种含屏蔽数据四单元混联系统的可靠性分析问题。在单元失效率为指数函数的情形下,详细推导出两种混联系统在逐步Ⅱ型混合截尾试验下的似然函数。利用极大似然方法给出了单元分布参数及系统可靠度函数的极大似然估计,采用似然比方法构造了未知参数的近似置信区间。最后运用蒙特卡罗方法进行随机模拟,验证了所提方法的正确性和有效性。     

无失效数据条件下装备贮存可靠性分析

为解决装备贮存可靠度评估问题,对寿命分布为平均失效率递增类分布(increasing failure rates on the average, IFRA)的装备的贮存可靠性进行分析。首先,针对装备检测过程中可能出现的无失效数据情况,确定了失效概率的先验分布并给出了Bayes估计。然后用加权最小二乘法给出了寿命分布的参数估计,进而得到了装备贮存可靠度的估计和表达式。最后结合实例进行计算,说明了方法的稳定性和可行性,为工程上评估装备贮存可靠度提供借鉴。     

基于改进T-S模型的模糊辨识算法及其应用

热工过程往往具有非线性和不确定性,用传统的描述热工过程动态数学模型的方法(如传统函数等)难以建立非线性模型,从而难于精确表达热工过程及实施整体优化控制。该文提出了一种基于改进T-S模型的热工系统模糊辨识方法。采用启发性知识与复合非线性优化方法相结合的综合方法求解出模糊模型的结构,然后通过基于熵的聚类和竞争学习算法对热工过程的输入数据空间的划分,在此基础上利用加权递推最小二乘法(WRLSA)建立热工过程的T-S模型。仿真结果表明基于改进T-S模型的非线性模糊模型,不仅能精确地描述过程的非线性,而且算法简单、快速。     

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.     

截尾情形下基于屏蔽数据的部件可靠性分析

当系统具有屏蔽寿命数据时,研究了串联系统中BurrXⅡ部件的可靠性估计问题.在定数截尾情形下,利用极大似然估计法及Bayes方法给出了部件参数、可靠度函数和失效率函数的极大似然估计及Bayes估计.最后通过随机模拟比较两种估计的效果,给出了工程应用时选择的依据;同时研究屏蔽水平和截尾数对估计效果的影响,结果表明估计的精度随着屏蔽水平的增大而降低,随着截尾数的增大而增高.     

屏蔽数据下软件可靠性的极大似然估计

屏蔽数据是指引起系统失效的真实原因不得而知,即失效原因可能是系统组件的某个子集。一般地,屏蔽数据下非齐次泊松过程 (non-homogeneous Poisson process, NHPP)类软件可靠性叠加模型中参数的极大似然估计比较复杂,因为叠加模型不能分解成几个简单的NHPP模型。本文主要研究基于屏蔽数据下叠加模型中参数的极大似然估计,评估软件系统的可靠性。最后通过一组模拟数据,说明极大似然估计效果良好。     

基于Kriging模型与重要性抽样的可靠性灵敏度分析

针对因无法获得功能函数的梯度信息而不能使用解析方法的情形,提出了进行可靠性灵敏度分析的高效的仿真方法,首先基于Kriging模型和重要性抽样去计算失效概率,然后通过记分函数(score function)方法求出失效概率对各个参数的偏导数。在计算失效概率时采用反问题(inversion problems)中的不确定性逐步减少(stepwise uncertainty reduction)准则来更新功能函数的Kriging模型,继而在重要性抽样的框架下将失效概率表示成一个"增大"的失效概率与修正项的乘积;而记分函数方法只是对前面抽样方法的一个简单后处理,不需要计算额外的功能函数值.对所提方法使用算例验证表明:当功能函数为昂贵的计算模型或对系统(非单个构件)进行灵敏度分析时,该方法具有较高的计算效率和精度。     

基于双响应曲面的精密产品子集模拟可靠稳健优化设计

针对不确定性场景下小失效概率的精密产品可靠性问题,提出了基于双响应曲面法(dual response surface methodology,DRSM)与子集模拟的可靠稳健优化方法。首先,建立精密产品多失效模式极限状态的RSM模型和以质量特性均值-方差为优化目标的功能函数DRSM模型。其次,在此基础上运用子集模拟法进行可靠性分析,将精密产品小失效概率描述成一系列较大的条件失效概率之积。最后,将极值事件的优化问题视作稀有事件的可靠性问题的特例,基于该转换思想采用子集模拟法将优化问题在可靠性问题的框架内进行求解。案例分析及验证结果表明所提方法的有效性。     

基于MCMC的模糊自适应重要抽样法

针对传统的基于马尔可夫链蒙特卡罗 (Markov chain Monte Carlo,MCMC)的自适应重要抽样法只适用于失效边界确定的系统,而不适用于失效域模糊的渐变结构系统问题,提出基于MCMC的模糊自适应重要抽样法。首先从模糊失效域内的某个初始点出发,根据Metropolis准则构造马尔可夫模拟样本点;然后利用自适应核密度估计构建核抽样概率密度函数并进行重要抽样;最后离散化模糊失效域以计算系统的模糊失效概率。该方法合理地解决了以往渐变结构系统性能可靠性难以仿真分析及仿真效率低的难题,具有较高的仿真效率和精度。应用舵机案例对方法的适用性及高效性进行了验证。     

考虑时间相关故障的多状态系统可靠性与任务成功性仿真评估方法

针对考虑时间相关故障、多状态性能输出、系统冗余储备等因素的系统可靠性与任务成功性评估问题使用解析法难以建模求解, 而一般仿真方法又存在抽样效率慢和估值精度低的问题, 提出具有时间相关故障抽样与统计方差减小相结合的蒙特卡罗仿真评估方法。首先,设计了非指数剩余分布抽样的数值计算方法, 实现了时间相关故障的随机事件抽样。其次,在此基础上结合受迫转移、失效偏倚等方差减小方法, 提高了小概率事件的仿真抽样效率, 改善了仿真评估方法的估值精度。最后,通过舰船航渡任务的算例, 验证了该方法对评估复杂系统行为和故障机制条件下系统可靠性及任务成功性的合理性和有效性。     

大型复杂系统平均寿命评定的Monte Carlo方法

随着现代武器系统和工程系统的大型化与复杂化趋势，大型复杂系统可靠性评定是急待解决的问题，工程中常用可靠性指标有可靠度和平均寿命，平均寿命指标由于直观、物理概念清晰，使用更加方便。基于可靠性框图建模，采用最小路集计算分析，提出了大型复杂系统平均寿命评定的Monte Carlo方法。解决了有限样本条件下，大型复杂系统平均寿命评定问题，对工程中大型复杂系统平均寿命评定具有重要应用价值。     

战时基于竞争失效的装备系统可靠性建模与预防性维修策略

针对战时装备受到使用退化与随机冲击的共同作用发生竞争失效的问题,提出了基于状态的预防性维修策略。首先建立了单系统的可靠性评估模型,该模型考虑了装备系统冲击阈值随总退化量的累计而减少的实际,并提出了阈值连续变化条件下的装备系统可靠性建模方法;其次针对装备的隐蔽功能故障,提出了定期检测下基于状态的预防性维修策略,构建了装备系统的成本率函数;最后结合实例分析,确定了装备系统的可靠度函数和最优预防性更换阈值,并对比分析了不同冲击阈值参数对可靠度的影响。研究结果表明:该模型可以有效解决竞争失效条件下装备系统的可靠性评估问题,同时也可为装备系统预防性维修策略提供模型参考。     

基于无失效数据的加权E-Bayes可靠性评估方法

针对无失效数据情况下产品的可靠性评估问题,提出加权最小二乘法结合期望Bayes（expected Bayesian, E-Bayes)可靠性评估方法与模型。根据工程经验,构造出产品失效概率的先验分布;运用Bayes理论与方法,给出产品失效概率的E Bayes估计;在威布尔分布场合下,采用加权最小二乘法来拟合产品寿命分布参数,给出产品可靠性指标的点估计和区间估计;结合算例分析,探讨模型的稳健性与方法的优越性,表明该方法具有较好的工程应用价值。     

网络可靠性评估的演化过程重要度抽样模拟方法

针对具有高可靠度网络的连通失效概率计算问题,提出了一种重要度抽样Monte Carlo模拟方法.首先提出了考虑节点和边单元失效网络连通状态判别的演化过程算法,算法根据网络节点和边单元的可靠度,将每次模拟抽样产生的随机数转化为单元的修复时间;按照单元修复时间次序构建网络连通拓扑结构,并视为向网络连通状态转变的演化过程.然后基于重要度抽样Mont,e Carlo模拟求解高可靠度网络的2\K\All端连通失效概率,其中重要度抽样函数的计算采用基于演化过程和交叉熵模型的多准则迭代方法.高可靠度网络算例的计算结果表明,预抽样求解重要度抽样函数时,多准则迭代方法所需的预抽样次数约为其他迭代方法的1/40.因此,本文方法具有较高的计算效率.     

考虑仿真可信度的舰炮射击精度贝叶斯估计

对舰船摇摆作用下弹丸炮口运动状态的变化进行分析,并选取合适的弹丸空中飞行模型和指标体系,建立舰炮武器射击精度分析模型;结合实际需求对仿真模型的可信度评判方法进行分析,综合考虑仿真样本相容性和试验样本的可信度;在利用试验数据对仿真模型进行可信度分析的基础上,建立考虑仿真可信度的舰炮武器射击精度贝叶斯估计模型,实现在有限样本的条件下利用仿真手段对舰炮武器射击精度进行合理估计的目的。设计对比试验对所建立的评估方法以及估计模型进行了验证,结果表明:(1)可信度评估模型能利用试验数据对仿真模型可信度进行有效评估;(2)设计的射击精度评估模型能综合利用仿真信息和样本数据的优势,实现有效估计。