某弹射弹零失效数据Bayes可靠性估计

利用弹射弹单元试验数据和全弹鉴定试验数据,应用多层Bayes可靠性评估方法对某弹射弹的可靠性进行了估计,评估结果为该弹射弹的可靠性达到了0．996。结果表明,采用该方法是有效的,比GJB376中规定的计数法要极大地降低全弹试验量。     

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。     

某型导弹无失效数据的处理方法

基于某型导弹失效数据的特点,提出了一种新的处理方法--综合新Bayes法.给出了失效率的新Bayes估计以及失效率和可靠度的综合新Bayes估计.最后,结合某型导弹实际失效数据进行了计算和分析,结果表明该方法简单、有效,便于导弹维护人员使用.     

一种新的无失效数据可靠性评估方法研究

为对高可靠性的电子与机电类产品进行可靠性评估,在无失效数据情况下,提出一种将失效信息引进置信限分析中的修正单侧置信限评估法。通过不同截尾时间对应的产品无失效数据,采用Bayes参数估计得到产品失效率,并根据所提出的方法将时间系数进行等效替换,得到产品可靠度与平均故障间隔时间。以某型机器人步进电机的无失效数据为例,将该方法与其他单侧置信限方法的计算结果进行对比分析,结果表明：在置信水平为0.99条件下,产品平均故障间隔时间为37 080 h,小于其他置信限方法的计算结果;当任务时间达到1 000 h时,采用新方法得到的产品可靠度估计值为0.973. 实例分析验证了新方法在无失效数据产品可靠性评估中的有效性,且可防止产品可靠度与平均故障间隔时间估计结果冒进现象的发生。     

无失效数据的特种车辆动力系统可靠性分析

通过对定时截尾条件下基于无故障和基于超寿命未替换使用两种情形下的特种车辆动力系统可靠性试验过程分析表明:应用最优置信限法能较好地反映定时截尾条件下基于指数分布的可靠性和耐久性水平,应用非减密度方法能够较真实地反映所有参试样本都超寿命的耐久性水平,应用耐久性概率下的区间估计能够较真实地反应部分参试样本超寿命使用的耐久性水平,并结合某特种车辆动力系统可靠性试验数据进行了分析说明,为特种车辆动力系统无失效数据条件下的可靠性分析评估提供了方法.     

基于自助法的Bayes精度估计

在小样本条件下, 提出了基于自助方法的Bayes精度估计方法.通过仿真算例说明, 在进行Bayes估计时必须考虑飞行试验样本估计的精确性.     

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。     

无线电引信基于Bayes决策的寿命递进修正估计

本文给出了无线电引信寿命的一种在役估计方法,此方法根据引信的实际失效情况递进修正其平均寿命的估计值,可避免无线电引信这种昂贵设备在使用中做破坏性试验,此方法对其它设备的寿命估计也具有重要的参考价值。     

无失效数据的弹药贮存期分析

讨论了弹药贮存可靠性成败型试验中，无失效数据的可靠性分析及贮存期预测，以及计量性能可靠性试验中，无失效数据的贮存期预测的方法。     

基于无失效数据的飞行训练导弹弹上设备可靠性分析

根据A型空地导弹飞行训练弹在使用过程中获得的使用数据,假设弹上设备模拟器和导引头的寿命分别服从指数分布和正态分布,采用无失效数据的处理方法分别评估了模拟器和导引头的可靠性水平,为训练弹弹上设备的维修和定寿提供重要依据。     

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。     

基于多源信息的发动机无故障数据可靠性评估

针对弹用发动机无故障数据可靠性评估问题,提出基于多源信息的可靠性评估方法;综合应用修正极大似然估计和Bayes估计方法,给出信息源权值的计算公式和可靠性评估步骤,最后给出应用实例.计算结果表明,多源信息融合方法计算简单,评估结果合理,具有一定工程应用价值.     

Bayesian Analysis of Zero-failure Data Based on IFRA Distribution

For many products, distributions of their life mostly comply with increasing failure rates in average （IFRA）. Aiming to these distributions, using properties of IFRA classification, this paper gives a non-parametric method for processing zero-failure data. Estimations of reliabilities in any time are first obtained, and based on a regression model of failure rates, estimations of reliability indexes are given. Finally, a practical example is processed with this method.