基于共轭分布的飞行器试验贝叶斯统计方法

针对飞行器试验数据总体分布参数均未知,无法直接使用Bayes方法得到验后分布的情况,提出先采用随机加权得到历史数据验前分布,然后用Bayes方法估计出总体方差,最后运用共轭先验分布得到均值验后分布的方法。仿真结果表明:分布参数置信区间减小,估计精确度增加,避免了直接使用Bayes估计算法复杂、无法积分的问题,是解决验前信息不足、分布参数未知情况下进行飞行器试验数据Bayes估计的一种有效途径。     

基于贝叶斯方法的捷联惯性测量组合历次测试数据分布研究

针对捷联惯性测量组合（捷联惯组）历次测试数据小样本的问题,提出了通过Bayes方法研究捷联惯组历次测试数据的统计特性。通过Bayes方法,利用先验信息、总体信息和样本信息得到捷联惯组历次测试数据的验前分布和验后分布,将统计推断建立在验后分布基础之上,减小了小样本情况下的统计分析误差。     

基于新Dirichlet先验分布的指数寿命型产品多阶段可靠性增长Bayes分析

本文基于新的Dirichlet先验分布，建立了多阶段指数寿命型产品可靠性增长的Bayes模型。本模型充分利用先验信息和阶段试验信息，采用最优化方法解决了新的Dirichlet先验分布超参数因物理意义不明确而难以确定的问题；利用Gibbs抽样算法进行后验推断，合理估算出当前阶段和后续试验阶段产品可靠性的Bayes点估计和置信下限，并利用该模型研究实现了对产品可靠性的预测。实例证明了该模型在多阶段指数产品可靠性增怅分析中的直观性与有效性。     

雷达作用距离Bayes先验分布的确定方法

应用Bayes方法进行统计推断的关键是总体分布参数所服从的先验分布的确定，本文结合雷达装备试验中作用距离的指标检验，从工程应用的角度分析了如何根据历史资料来获取先验数据，并利用自助方法术得了雷达作用距离的Bayes先验分布。     

基于混合Beta先验分布的成败型产品的可靠性评估

成败型产品可靠性的小样本评估方法,把历史试验数据作为Bayes估计方法的先验信息,有效地减少了样本量。但是传统的Bayes方法过度依赖验前信息,当新产品有改进时造成鉴定结果的冒进。针对过度依赖先验信息问题,本文提出了使用混合Beta先验分布,引入继承因子,通过调整继承因子的大小来控制对验前信息的依赖程度,考虑了成败型产品的变化对评估结果的影响。采用该方法对某导弹的可靠性进行了评估。     

基于Bayes混合验前分布的成败型产品可靠性评估

针对小子样成败型产品可靠性评估问题,引入混合验前分布构造方法,推导了Bayes混合验前分布下成败型产品可靠度参数的验后概率分布函数,研究了验前分布参数对于验后估计的影响,并总结了验前分布参数选择的一般性原则。分析对比了传统Bayes方法和混合验前分布方法的参数验后估计,其结果表明后者能够有效避免验前信息淹没现场信息的问题。对验后均方误差的分析表明混合验前分布方法能够一定程度上改善估计的效果。与幂验前方法的对比结果表明,当验前样本容量较大时,混合验前分布方法的估计效果优于幂验前方法。     

某型导弹发射装置故障检测率的Bayes估计

采用无先验信息下的Bayes评估方法，利用常用的共轭分布作先验分布，对先验分布中超参数的取值范围做出假设，运用Bayes理论计算出故障检测率的Bayes估计。并以Bayes估计为基础，结合超参数，求出故障检测率的经验Bayes估计，最后，运用实验数据对所做出假设的合理性进行说明。     

基于信息散度的补充样本加权融合评估

小子样试验评估时,为避免大量先验信息湮没实际飞行试验的信息,融合先验补充样本时通常会根据工程经验对补充样本量作一定限制,对补充样本量的选取并没有量化的理论准则。分析了先验分布与实际试验样本服从分布的差异,通过分布差异进行信息散度计算,用信息散度确定先验样本权重。提出了考虑先验信息可信度的加权方法,以进行Bayes估计。最后提供了正态逆Gama分布参数的加权Bayes估计方法。理论分析和仿真说明,本文的加权方法是合理的。     

初段弹道光测数据的Bayes估计方法

Bayes方法是运用Bayes条件概率公式解决实际问题的一种方法,它的一个显著特点就是在保证决策风险尽可能小的情况下,尽量应用所有可能的信息。从Bayes观点来看,未知参数的信息有两个来源：先验信息和实测数据,把这两部分信息集中融合起来,就得到参数的估计量。导弹试验的初段弹道一般由光测设备跟踪,在事后数据处理时,适宜使用Bayes估计。仿真和实际试验计算结果表明：Bayes估计提高了数据处理精度。     

基于混合先验分布的弹射弹Bayes可靠性估计

建立了一种综合利用单元试验数据和系统试验数据的弹射弹B aye s可靠性评估方法。该方法通过建立基于继承因子的混合B e ta先验分布,结合弹射弹试验数据确定后验分布,最后通过后验分布推断弹射弹可靠性。采用该方法及G JB 376-1987方法和传统贝叶斯方法,对某型弹射弹可靠性进行了评估。结果表明,在置信水平0.90情况下,三种方法可靠度评估结果分别为0.9922,0.978,0.996。表明本文方法是有效的,在相同的现场试验情况下,评估结果比经典统计方法更合理。     

基于Weibull过程的可靠性增长试验Bayes分析

基于Weibull过程的可靠性增长试验Bayes分析,首先推导定时截尾情况下布形式.然后,在截尾时间内的期望故障数的验前分布服从Gamma分布情况下,导出简捷的验后分布形式.在利用该结果进行可靠性评定时,需采用矩相等的转换方法进行验前信息的转换和失效强度验后分布的估计.仿真表明,该方法精度较好,评估过程可靠.     

轻武器榴弹射击密集度试验方法研究

为研究确定轻武器榴弹射击密集度的试验方法,结合轻武器榴弹鉴定试验时的操作实际,对气象条件、弹丸初速、射角、弹道系数等影响因素进行了分析,找到了影响轻武器榴弹射击密集度散布变化的关键因素。通过运用数理统计理论建立了方差检验模型,对有关产品在不同状态下的密集度散布方差进行了检验分析。检验结果表明,弹温对密集度散布没有影响,而分组试验能够消除偶然因素带来的不利影响。为保证试验条件的一致性,建议密集度试验采用在标准温度下分3组进行的试验方法。     

数理统计方法在弹道一致性评定中的应用研究

针对炮弹弹道一致性评定方法存在的问题,利用数理统计学中的经典方法,推导出两类风险与用弹量的函数关系;利用靶场先验信息,提出弹道一致性试验的Bayes评定方法,为指导试验、减少试验用弹量,提高试验质量提供了依据。     

基于贝叶斯法的变速箱集中项修过程能力分析

对比了贝叶斯理论方法和传统经典方法应用于变速箱集中项修的不同结果,验证了贝叶斯理论方法应用于部件集中项修过程的实用性和合理性。在对变速箱换件修理流程进行分析的基础之上,确定了集中项修作为整个流程的关键过程。根据集中项修过程中均值和方差随环境而变的实际情况采用了贝叶斯原理,把质量特性的均值和方差作为服从相应分布的随机变量,利用先验分布及历史数据求出后验分布的贝叶斯估计,再进一步应用统计过程控制（SPC）技术分析关键过程能力,给出了过程能力指数的贝叶斯估计及其97.5%置信下限,并与经典理论方法进行了对比分析。对比分析的结果表明,贝叶斯方法分析集中项修过程能力比传统经典方法更加合理、准确。     

基于层次Bayesian网络及后验风险准则的故障样本量确定方法

针对现有测试性验证方法对装备系统结构考虑不足,且在双方风险约束条件下所确定的故障样本量过大问题,提出一种基于层次Bayesian网络和后验风险准则的故障样本量确定方法。根据装备系统结构建立测试性验证方法的层次Bayesian网络模型,并以故障检测率作为Bayesian网络 的传递参数;提出Bayesian网络不确定性推理算法,充分融合各层次测试性先验信息,同时基于偏度-峰度检验的拟合分布选取方法推导出系统故障检测率联合先验分布;进一步结合系统成败型数据确定其后验分布,基于后验样本数据集和Bayes后验风险准则设计故障样本量确定算法,通过实例进行分析。结果表明,与经典验证方法、传统Bayesian方法相比,所提方法在相同双方指标约束下能有效降低样本量。     

弹道导弹最大射程评定的Bayes方法

为了解决Bayes方法对导弹武器最大射程进行评估时先验信息的来源不确定且可信度不高的问题,对弹道导弹推力偏差进行了分析.在考虑影响导弹射击精度主要误差源的基础上,利用干扰弹道仿真产生了导弹最大射程.在考虑先验信息可信度的情况下,对导弹武器的最大射程进行了评估,提高了Bayes估计的可信度.仿真结果表明,该方法用于先验信息样本容量较大或先验信息可靠性较低的情况,可增强Bayes评估的稳健性.     

成败型产品可靠性的Bayes验收方案研究

针对成败型产品生产定型阶段的可靠性验收问题,为了合理综合利用产品定型阶段以前的先验信息,利用竞争失效方法建立了产品定型阶段和批生产阶段的可靠性信息转换模型,进而确定了批产品生产可靠度的先验分布。在此基础上,给出了其后验分布、风险的计算方法以及Bayes验收方案的制定方法。实例分析表明,该方法能够大大减少验收试验量,且方法稳健。