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小样本复杂系统的多阶段可靠性增长评估与可靠性鉴定

作　者: 张云安
导　师: 陈循
学　校: 国防科学技术大学
专　业: 机械工程
关键词: 复杂系统可靠性增长评估可靠性鉴定试验 Bayes方法多阶段小样本非齐次泊松过程混合先验分布
分类号: TB114.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 306次
引　用: 2次
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内容摘要

复杂装备研制过程往往经历原理样机、初样机和正样机等多个阶段,并通过一系列可靠性增长试验,不断消除装备设计和制造过程中的薄弱环节,使产品可靠性逐步提高。多阶段的可靠性增长试验数据属于变母体数据,采用传统的统计分析方法理论难以给出科学合理的分析结果;同时,由于复杂装备的造价十分昂贵,如何充分合理利用多阶段的试验数据,依靠少量的现场试验数据进行可靠性鉴定试验,也是装备研制过程中的一个重要理论问题。本文着眼装备研制过程的可靠性增长评估和可靠性鉴定,以Bayes方法为主线,重点在几个方面展开研究:(1)研究了多阶段可靠性增长评估的经典参数模型。针对型号研制中广泛采用的含延缓纠正过程,采用非齐次泊松过程建立可靠性增长模型;利用Bayes方法融合专家信息,并根据可靠性增长的特点采用Gamma-Beta分布作为非齐次泊松过程参数的先验分布,通过阶段间可靠性增长信息传递的方法,实现小样本条件下的多阶段可靠性增长评估。(2)研究了多阶段可靠性增长评估的Bayes模型。分别针对成败型和指数型产品,从两方面改进了以新的Dirichlet分布作为先验分布的可靠性增长Bayes模型存在的不足:一是通过最优化方法确定该Bayes模型的先验参数,解决工程中先验参数因物理意义不明确而难以确定的问题;二是利用Gibbs抽样方法解决了复杂高维的后验积分难以计算的问题。这两项改进为工程中应用该Bayes模型进行多阶段可靠性增长评估铺平了道路。(3)研究了利用多阶段试验信息制定装备的可靠性Bayes鉴定试验方案。针对装备研制具有继承性的特点,通过引入继承因子采用混合先验分布描述先验信息,合理考虑先验信息与鉴定试验数据之间的变母体性,建立制定可靠性鉴定试验方案的Bayes模型。按此思路,对成败型产品和指数型产品的可靠性Bayes鉴定试验方案分别进行研究,为合理利用多阶段试验信息减少可靠性鉴定试验的试验量提供指导依据。对于指数型产品,进一步了证明经典鉴定试验方案是Bayes鉴定试验方案的特例。论文上述研究成果成功应用于某型装备研制过程的可靠性增长评估与鉴定试验,为该类小子样多阶段装备研制的可靠性增长评估与鉴定试验提供了一套有效的技术途径。综上所述,本文以装备的多阶段、小样本研制过程为背景,以Bayes方法为主要手段,对装备研制过程的可靠性增长试验评估与可靠性鉴定试验方案的制定进行研究,研究成果对提高装备可靠性增长评估的科学性、降低可靠性鉴定试验费用具有一定的指导意义和较强的工程实用价值。

全文目录

摘要  8-10
ABSTRACT  10-12
第一章绪论  12-20
  1.1 研究背景和意义  12-13
  1.2 国内外研究现状  13-17
    1.2.1 可靠性增长评估  13-15
    1.2.2 可靠性Bayes 鉴定试验方法  15-16
    1.2.3 存在的问题及解决问题思路  16-17
  1.3 论文的研究内容及结构安排  17-20
    1.3.1 论文的研究内容  17-18
    1.3.2 论文的结构安排  18-20
第二章先验信息的获取与规范化描述  20-26
  2.1 先验信息的获取  20-22
    2.1.1 先验信息的一般形式  20-21
    2.1.2 先验信息的检验  21-22
  2.2 先验信息的规范化描述  22-25
    2.2.1 先验分布的确定方法  22-23
    2.2.2 先验超参数的确定方法  23-25
  2.3 本章小结  25-26
第三章多阶段可靠性增长Bayes 评估方法  26-46
  3.1 引言  26
  3.2 基于非齐次泊松过程的多阶段可靠性增长的Bayes 评估方法  26-33
    3.2.1 可靠性增长建模  26-27
    3.2.2 先验分布和阶段间信息传递  27-29
    3.2.3 后验分布的Bayes 推断  29-30
    3.2.4 可靠性试验停止准则  30-31
    3.2.5 实例分析  31-33
  3.3 新的Dirichlet 先验分布类及其先验参数的确定方法  33-36
    3.3.1 新的Dirichlet 先验分布类  33-35
    3.3.2 先验参数的确定方法  35-36
  3.4 基于Dirichlet 先验分布的成败型产品多阶段可靠性增长评估方法  36-40
    3.4.1 成败型产品的可靠性增长Bayes 模型  36-37
    3.4.2 使用WinBUGS 计算可靠度估计值  37-38
    3.4.3 实例分析  38-40
  3.5 基于Dirichlet 先验分布的指数型产品多阶段可靠性增长评估方法  40-45
    3.5.1 模型假设和可靠性增长检验  40-42
    3.5.2 Bayes 推断和计算  42-43
    3.5.3 实例分析  43-45
  3.6 本章小结  45-46
第四章基于混合先验分布的可靠性Bayes 鉴定方案  46-58
  4.1 引言  46
  4.2 基于混合Beta 分布的成败型产品的可靠性Bayes 鉴定试验方案  46-50
    4.2.1 混合Beta 先验分布的确定  46-48
    4.2.2 混合Beta 分布的Bayes 鉴定试验方案  48-49
    4.2.3 实例分析  49-50
  4.3 基于混合Gamma 分布的指数型产品的可靠性Bayes 鉴定试验方案  50-57
    4.3.1 混合Gamma 先验分布  50-51
    4.3.2 后验分布与Bayes 后验风险  51-53
    4.3.3 Bayes 标准定时鉴定试验方案的制定  53-54
    4.3.4 Bayes 定时试验LQ 方案的制定  54-55
    4.3.5 实例分析  55-57
  4.4 本章小结  57-58
第五章工程应用  58-65
  5.1 背景  58
  5.2 总系统的可靠性增长评估及可靠性鉴定  58-62
    5.2.1 研制过程  58-59
    5.2.2 计算过程及结果对比分析  59-62
  5.3 部分关键设备的可靠性增长评估及可靠性鉴定  62-64
    5.3.1 研制过程  62
    5.3.2 计算过程及结果对比分析  62-64
  5.4 本章小结  64-65
结束语  65-67
致谢  67-68
参考文献  68-72
作者在学期间取得的学术成果  72

小样本复杂系统的多阶段可靠性增长评估与可靠性鉴定

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