小样本多技术状态性能可靠性的仿真评估方法

针对大型产品性能试验的多技术状态、小样本特点,提出了基于环境因子仿真的性能可靠性评估方法。运用仿真技术获得了环境因子的仿真结果;利用环境因子将多技术状态下的试验数据折算为产品设计状态下的性能试验数据,基于折算后的性能试验数据得到了产品性能可靠性估计。最后,通过一个仿真实例说明了折算模型具有稳健性。     

使用混合Beta 分布的Bayes 方法

研究了在成败型试验中,历史样本与样本异总体的问题对可靠性评定的影响,分析了使用混合先验分布的合理性,并给出了利用卡方拟合优度确定混合先验分布中继承因子的方法.     

先验信息在Bayes可靠性评估中的应用研究

简要介绍了Ｂａｙｅｓ方法在可靠性评估中的应用,分析了当选取共轭共验分布的情况下,先验信息对可靠性评估结果的作用强度以及后验点估计和置信区间的影响,最后,针对Ｂａｙｅｓ方法在实际应用中的适应范围和有效性问题,设计了利用试验数据对先验信息进行相容性检验的方法。     

机械模糊可靠性计算方法的研究

提出了用普通事件概率表示模糊事件概率的方法,从而把模糊可靠性设计问题转化的为常规可靠性设计问题求解,并以随机应力模糊强度时为例,讨论了可靠性指标的计算得出了一些定笥的结论。     

小样本情况下仿真模型的验证方法

根据系统的真实输出与仿真的输出结果，研究了仿真模型的验证方法，本文主要介绍小样本情况下静态数据的验证方法，动态数据的验证方法见文献[1]。当仿真试验结果为静态数据，它与真实系统的试验结果是否相匹配的验证，从数理统计的角度来讲，其实质是检验这两种试验数据是否属于同一概率分布，本文主要研究了小样本情况下指数分布和均匀分布仿真模型的验证方法。     

可靠性工程中的经验Bayes方法(Ⅲ)

本文简要介绍了可靠性工程中广泛采用的经验Bayes方法,对这一方法的优缺点及其适用范围进行了系统的分析,对当前研究工作中存在的一些问题进行了评论.在此基础上,本文提出了根据实验数据对先验分布进行假设检验的必要性,给出了一些公式和若干可行的检验方法.     

长寿命卫星活动部件Bayes-Weibull可靠性评估方法

长寿命卫星活动部件可靠性评估具有小样本、无失效数据的特点,采用大样本寿命数据统计方法或通常的无失效数据分析方法难以解决寿命分布建模与可靠性评估问题.针对Weibull寿命型卫星活动部件,提出了一种有效的Bayes可靠性评估方法.综合利用相似型号活动部件数据估计Weibull分布形状参数,利用相似因子和参数Bootstrap方法构造Bayes验前分布.实例分析表明,该方法具有较高的精度,可以解决小样本无失效条件下,长寿命卫星活动部件可靠性评估的困难问题.     

基于模糊理论的机械系统模糊可靠性数字仿真

论文基于模糊集合的交集与并集算子，给出了机械串联系统与并联系统的模糊可靠性数字仿真模型；讨论了模糊安全事件的隶属函数的建立方法，主要研究了基于模糊概率理论，从模糊强度的隶属函数获得模糊安全事件的隶属函数的方法，为确定机械系统模糊安全事件的隶属度提供了依据，使对复杂机械系统的模糊可靠性分析成为可能。算例表明了文中所讨论的方法的可行性。     

Barlow-Scheuer可靠性增长模型的Bayes限

在本文中,基于共轭型先验分布与无信息先验分布,对Ｂａｒｌｏｗ＆Ｓｃｈｅｕｅｒ提出的顺序约束的三项分布可靠性增长模型,推导了研制试验的最后阶段之可靠性Ｒｍ与Ａ型失败概率ｐ０的Ｂａｙｅｓ精确限。为了满足工程实践的需要,给出了Ｒｍ的高精度近似限,并用数值例说明了这些方法。     

小样本复杂系统可靠性增长评定研究

小样本复杂系统的可靠性增长评定具有变母体、试验费用昂贵、试验样本少等特点,用经典统计方法解决这类问题有很多缺陷。采用Bayes方法,综合利用可靠性增长试验过程中的全程信息,结合最大熵方法融合各种来源信息,对可靠性增长的非齐次泊松过程进行了动态描述,在较小样本情况下评定了其可靠性水平。最后,根据提供的模型和方法给出了工程实例。     

一种基于Bayes方法的优化算法

对实际问题而言 ,人们对于问题的解一般会有一个初步认识 ,并且这种认识会在搜索过程中逐渐加深或得到修正 ,这符合人们认识世界的普遍规律 .作者基于这一认识 ,提出了一种基于 Bayes方法的优化算法 ,从而较大地加快了算法的收敛速度.     

基于故障树分析的鱼雷可靠性评定方法

针对鱼雷系统特点,建立了基于故障树分析的系统可靠性评定模型,该模型除了可克服常规金字塔式可靠性评定方法所存在的缺陷外,还可更直观、直接地反映系统功能结构及故障状态,适用于含重复单元、非串联或非并联的各种复杂系统。重点研究了故障树分析的贝叶斯近似评定方法,并对鱼雷系统进行了可靠性评定实例分析,结果表面所提出的基于故障树可靠性评定方法较传统可靠性评定方法更方便、更直观。     

基于蒙特·卡罗方法的可靠性仿真过程模型研究

针对传统可靠性仿真过程缺乏准确度以及仿真结果缺乏可信度等问题,通过嵌入验证模块和反馈模块,给出了改进的可靠性仿真过程模型。深入分析了改进后的仿真过程模型的具体步骤,随后基于蒙特.卡罗方法设计并实现了相应的可靠性仿真算法。最后,应用Matlab软件进行了仿真实验分析。实验结果表明,改进后的过程模型能够显著提高可靠性仿真的效率和精度,对于系统可靠性分析具有良好的指导意义和实用价值。     

含增长单元串并联系统可靠性评定的Bayes方法

先验分布的确定与表示是Bayes统计推断的出发点和关键点。针对含增长单元串并联系统的特点 ,提出了一种通过分解 综合法确定系统可靠性参数先验分布的方法。该方法有助于解决小样本复杂系统可靠性评定中无验前信息或验前历史信息较少时先验分布的确定问题 ,并给出实例进行说明     

基于信息熵和Bayes理论的高可靠性产品可靠性评估

产品的可靠性是其通用质量特性的重要指标,研究产品的可靠性评估方法至关重要.当产品只收集到寿命试验数据时,现有的基于极大似然估计和最小二乘估计的可靠性评估方法应用较为广泛,但在适用性上存在一定的局限性.针对这一问题,提出了一个基于信息熵函数和Bayes理论的产品可靠性评估方法.通过理论分析可知本文提出方法的适用性比现有方法更广,且结合仿真实验,可验证利用本文提出方法评估高可靠性产品的可靠性时,评估结果的精度也优于现有方法.最后,通过加工中心设备的算例分析,说明了本文提出方法的具体应用.     

基于Dirichlet 先验分布的Bayes 二项可靠性增长方法

由于产品系统的复杂性和试验的高费用,并且产品的可靠性增长试验往往基于小样本,因此解决小样本问题在可靠性增长试验中也是非常重要的.借助Bayes理论,假设先验分布为Dirichlet分布,解决二项可靠性增长问题,能够充分借助先验分布和试验数据更合理估算出外场可靠性.同时在后验分布的计算上,利用Gibbs抽样的Markov Chain Monte Carlo(MCMC)方法仿真后验分布的计算.和传统的二项式Bayes方法进行比较,利用以Dirichlet分布为先验分布的Bayes方法非常适合阶段性可靠性增长试验评估,借助于专家的经验和以往类似产品的试验数据,容易定量和衡量先验参数.     

基于蒙特卡罗方法的森林冠层BRDF模拟

蒙特卡罗(MonteCarlo)是一种随机统计方法,被广泛用于模拟可见光森林冠层BRDF(双向反射率分布函数)。基于蒙特卡罗方法构建了光子与植被冠层之间的随机过程,给出了蒙特卡罗模拟森林冠层的BRDF的具体实现方法。在此基础上,讨论了蒙特卡罗模拟中的关键技术:光子自由路径的计算;光子散射方向的确定;BRDF热点效应纠正;光子能量收集算法。实践表明,蒙特卡罗方法能准确模拟出森林冠层BRDF,并能作为其他森林冠层BRDF模型的有效检验工具。