制导弹药可靠性评定方法的研究

研究了先验信息的融合问题。为避免少量的现场试验信息被大量的先验信息淹没,使用了以混合贝塔分布为先验分布的贝叶斯方法。分析了该方法的适用条件,并将之推广到了多先验的情况。利用这一结果,给出了在制导弹药的鉴定试验中进行可靠性评定的一般方法。通过实例,比较了这一方法与经典方法和使用贝塔分布为先验分布的贝叶斯方法的差异,说明了该方法的合理性和可行性。     

高价值火工品可靠性增长评定方法研究

对高价值火工品的可靠性增长模式进行了分析，提出了一种将增长过程各阶段试验数据折合为最终试验阶段数据的折合方法，并推导出折合后最终阶段的经典可靠性置信下限和Bayes置信下限。实际算例表明，采用本文的折合方法对增长过程各阶段试验数据进行折合后利用，评估出的可靠性更符合产品实际情况。     

火工品可靠度的经典估计与Bayes估计

分析了GJB376-B7《火工品可靠性评估方法》中计数法的保守性,提出了火工品可靠度新的计数评估方法,并应用统计理论和数学方法进行了理论证明。同时介绍了采用Bayes方法及在火工品可靠度估计中的应用,并进行了分析和讨论。     

关于“试验信息熵”

从工程试验结果的随机性和不确定性出发,提出了"试验信息熵"的概念,并从目的、要求、信息传递模型和运用的数学工具等方面比较了试验信息熵和通信信息熵的异同,给出了试验信息熵和通信信息熵的数学表达式。特别提出了高可靠性成败型产品试验结果为"零失败"时试验信息熵的特殊形式。举例说明了试验信息熵在燃爆产品可靠性评估中的应用,并通过大样本试验结果验证了基于试验信息熵可靠性评估方法的实用性。     

火工品可靠性评估小样本试验设计方法

为了实现火工品高可靠性指标的小样本评估,研究了火工品可靠性评估小样本试验设计方案,给出了基于试验信息熵的小样本试验设计方法。采用该方法对用于H/DRl31引信头部击发机构的54号针刺雷管可靠性进行了试验与评估。结果表明,在试验刺激量4.5cm处试验22发产品,全部发火,评估结果与采用1800发大样本试验验证结果一致,该产品达到了置信水平为0.90,可靠度为0.999的可靠性指标。     

基于信息量等值的火工品可靠性评估小样本方法

为了解决按经典方法评估火工品高可靠性所需样本量太大的问题,提出一种基于信息量等值的火工品可靠性评估方法.该方法利用在低刺激量处试验成功比在高刺激量处试验成功能获得更多可靠性信息量的原理,选择在低刺激量处进行少量样本的试验,使其获得的可靠性信息量与按经典方法试验获得的可靠性信息量等值,实现可靠度为0.999的火工品可靠性...     

一种火工品可靠性评估的新方法——浅释GJB6478—2008

从信息量度量、信息量等值和在低点假设检验高点可靠性等方面说明了GJB6478—2008的评估原理；从产品一致性检验和产品裕度准则等方面说明该新方法的适用性；并在技术指标规定相同置信水平下计算低点试验样本量，在和GJB376信息量等值及对刻度参数纠偏后计算低点刺激量，并用计数试验结果f：0作为判定依据等方面说明使用该方法的技术细节。最后采用现役产品和设定不合格品的验证试验，说明凡能同时使用计量、计数法测定性能的火工品均可用该方法评估其可靠性。     

RELEX软件在某型弹射弹故障树分析中的应用

针对某型弹射弹的结构特点,用RELEX软件建立了该弹射弹的瞎火故障树,并对其进行了定性分析和定量计算.定性分析结果表明,主装药存储条件、纸垫圈厚度、装药工艺、密封盖加工工艺是该弹射弹设计和生产中的薄弱环节,应该采取严格控制措施,防止故障发生;通过对这些底事件的重要度计算,表明“主装药存储不符合要求“对弹射弹发火可靠度影响最大,应对该弹射弹的贮存条件加以重视;通过对该弹射弹瞎火概率的定量计算,得到了该弹射弹的瞎火概率为0.000 351,发火概率为0.999 649.以上结果表明,将RELEX软件用于弹射弹的故障树分析是可行的,所得结论对弹射弹的设计、生产、贮存、使用都具有重要的参考价值.     

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。     

感度变量分布类型

以大量火工品感度试验数据为基础，模拟了一些火工品的感度分布曲线，得出３０５甲针刺火帽的感度分布属三参数威布尔分布类型；研究了不同的分布假设对火工品上下限估计的影响，得出火工品感度分布的错误假设是给其上上限估计带来误差甚至下限出现负值的主要因素等结论。