小子样条件下可靠性试验信息的融合方法

小子样条件下,不同状态的多源信息融合是可靠性工程领域的一个热门问题。综述了小子样条件下可靠性试验信息的融合方法。在一定的假设条件之下,利用分离可交换量模型对不同环境下的可靠性信息融合方法进行了研究,仿真算例说明这种融合方法充分利用了信息,评估结论更为合理。     

基于分布图信息融合的Bayes可靠性评定方法

在利用Bayes理论进行小子样可靠性评定过程中,为了尽可能少做现场试验,必须充分利用各种先验信息,多源先验信息的融合是小子样理论方法应用中亟待解决的一个问题.基于分布图方法,提出了分布图多源信息融合技术,建立了基于分布图信息融合的Bayes可靠性评定模型.仿真实例验证了方法的合理性和有效性.     

小子样条件下航天轴承性能可靠性建模与评估

航天油润滑轴承可靠性具有小子样、无失效数据特点,即使采用性能可靠性方法进行建模与分析,仍存在性能数据不足问题。提出小子样条件下航天轴承性能可靠性分析的多层贝叶斯模型及模型求解方法。通过失效分析,建立轴承性能退化过程模型。利用自助法、试验数据、物理模型和专家经验等确定Bayes验前分布,并采用MCMC方法解决Bayes计算问题。实例分析表明,该方法具有较好的适用性,是解决小子样条件下长寿命产品可靠性建模与评估问题的一种有效途径。     

确定舰艇备件携带量的贝叶斯方法

本文针对一些舰艇的小子样特点,推出了确定其备件携带量的贝叶斯方法。     

基于复合等效可信度加权的Bayes融合评估方法

在小子样试验评估时,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进行数学相容性检验并加权.首先分析了小子样情形下直接根据数据计算数学相容性可能造成的不稳定性,为改善这种情况,根据不同试验类型的不同试验环境,对不同试验类型下的误差进行分析和折合,定义了物理等效可信度;并结合物理等效可信度和数学相容性检验,得到先验样本的复合等效可信度权重,基于正态逆伽玛分布计算了Bayes融合评估的后验结果;通过比较Bayes估计后验方差与不磁合先验信息的估计后验方差,根据先验信息参与融合后是否能减小后验方差来判断先验样本是否应该参与融合.理论分析和仿真说明,基于复合等效可信度的加权方法是合理的.     

导弹靶试命中精度鉴定方案新方法

针对导弹武器系统的命中精度战技指标,基于Bayes小子样估计理论,提出了综合贝叶斯理论和概率圆法确定导弹靶试命中精度鉴定的新方法,给出了此鉴定方案的具体计算公式和设计步骤,并进行了置信度分析,同时着重对使用方风险和生产方风险进行建模研究;最后通过仿真算例分析了导弹命中精度鉴定方案可行性。仿真算例表明,提出的评估方法简单有效,为导弹靶试命中精度鉴定方案选择提供一定的理论和实际应用价值。     

机械系统贝叶斯网络参数估计

由于数据缺乏、单元分布不同等,机械系统贝叶斯网络模型的参数估计面临很多困难。为此,采用贝叶斯方法分别对根节点服从多项分布、指数分布、正态分布、Weibull分布的概率估计和多项分布情况下的条件概率估计进行了研究。所提方法解决了建模过程中的小子样、多分布等难题,在机械系统贝叶斯网络建模中有很大优势。     

基于扩展贝叶斯理论的装备维修保障系统效能评估

针对多源评估数据融合问题,通过对传统贝叶斯理论进行扩展,提出了一种在考虑指标数据可信度影响下维修保障系统效能的多源评估数据融合模型.该模型利用Vague集的隶属与非隶属性关系描述指标数据的可信度与不可信度,通过建立指标数据可信度Vague集与理想Vague集的相似度函数获得指标可信度的量化值,并通过扩晨贝叶斯理论将包含...     

基于时空序贯融合的TBM拦截效果评估

基于时空信息进行了TBM拦截效果评估的研究。首先分析了拦截效果评估信息的特征,建立了TBM拦截效果评估流程;在此基础上提出了基于"空间特征级-时间决策级"思想的序贯融合评估模型;融合评估算法中,空间域选取模糊神经网络进行特征级融合,时间域选取D-S证据理论完成决策级融合,空间特征级融合模糊神经网络的各层映射函数分别由模糊隶属函数和采用贝叶斯网络的方法来获取;最后通过实验仿真了评估流程,验证了融合评估模型及融合算法的有效性。     

基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法

针对在飞机进行易损性评估的过程中,因为目标数据的不精确而进行的模型简化,结合模糊数学理论和贝叶斯网络提出了基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估方法。介绍了模糊理论和贝叶斯网络的基本知识,以及基于模糊贝叶斯网络的飞机易损性评估流程,并建立了基于某型飞机的模糊贝叶斯网络易损性评估模型,最后通过算例证明了该方法的合理性。     

小子样条件下巡航导弹的命中精度评估方法

针对巡航导弹定型试验发数少、验前试验信息源多的特点,提出小子样条件下,通过可信性检验分别得到每个验前信息源的可信度,在导弹落点偏差分布为正态-逆伽马分布的假设下,获得评估的验前分布参数,选择基于可信度的加权方法对多源验前信息进行融合,采用Bayes估计方法得到命中精度。最后结合实例进行仿真,说明了该方法较传统的Bayes方法更稳健,很适合巡航导弹命中精度的评估。     

基于Bayes理论的装备维修性验证方法

针对装甲装备关键部件维修性验证中出现的小子样问题,提出了基于Bayes理论的小子样维修性验证,重点针对对数正态分布下维修性指标验证的验后似然比验证方法进行了深入研究。通过对装甲装备某关键部件的试验数据的实例分析,验证了该方法在减少样本容量及试验费用方面的有效性和合理性。     

两级融合系统中目标身份与行为识别技术

建立两级融合系统,联接一级、二级融合系统中的识别功能.提出基于模糊集理论的特征层目标识别技术,基于D-S理论、Bayes理论的时空域决策层目标识别技术、基于贝叶斯网络推理的行为识别技术.解决应用中普遍存在的目标特征界限模糊、身份冲突、身份不稳定、缺少行为识别信息等问题,实现对目标身份和行为的综合识别,以达到对目标的全面...     

基于Bayes理论的测试性数据融合评估技术

针对目前高可靠性产品测试性评估验证面临的样本量不足的问题,提出一种基于Bayes理论的内外场数据融合评估技术,并给出详细的内外场测试性数据收集方法及原则,利用某产品的试验数据对该方法进行了验证。该方法工程应用性强,可作为高可靠性产品测试性评估的依据。     

基于ML-Ⅱ的指数分布可靠性多层Bayes估计

Bayes估计法是可靠性评估中应用最为广泛的方法之一,指数分布的Bayes验前概率密度函数中的重要参数主要依靠Reformulation法和Box-Tiao法确定,具有较强的主观经验性。基于Beyes估计的基本思想,以试验数据为依据,利用第二类极大似然估计法(ML-Ⅱ估计法)确定Bayes方法中的相关参数,避免了参数确定的主观性。实例表明结果合理,方法客观、可行。     

一种新的火炮武器系统射击精度试验方法

射击精度是反应火炮武器系统性能的最重要技术指标,通过对以往射击精度试验中采用的建立在大子样统计理论基础上的传统评定方法进行了分析,对目前采用的序贯截尾原理和方法进行阐述,并指出前两种方法没有利用验前信息,试验次数和试验风险比较大等缺点,由此提出一种新的贝叶斯截尾序贯检验法。这种小样本统计推断方法的基本思想是充分利用已有的验前信息,实现了多阶段试验信息的综合利用,能够减少试验次数,缩短试验周期,节约试验经费。     

武器系统MTBF的Bayes评估方法

针对武器系统试验常常具有小子样的特点,分析推导了MTBF检验的Bayes方法,论述了MTBF的Bayes估计方法,并举例进行了计算分析。     

基于Bayes理论的航空电子设备可靠性评估

针对航空电子设备无失效数据可靠性分析问题,提出了weibull分布下基于Bayes理论的无失效数据分析方法,基于分层Bayes思想建立了模型,推导出可靠性参数后验分布计算公式,结合实例,验证了方法的有效性,结果表明,此方法计算结果符合工程实际,在其他电子设备可靠性分析中,有一定的借鉴意义.     

武器系统MTBF的Bayes序贯检验方法

针对武器系统试验鉴定中显著具有的小子样的特点,研究了武器系统平均故障间隔时间(MTBF)的Bayes序贯检验方法,推导了检验模型,平均试验数计算公式、定时和定数截尾实际风险计算公式,并给出了算例。该方法在武器系统可靠性鉴定中具有一定的应用价值。     

基于Bayes统计理论的射表编拟方法

全面系统阐述了Bayes统计理论下的射表编拟方法,具体研究了验前信息的处理、符合计算、编拟计算及试验用弹量的确定等几个关键难点问题,同时导出了确定先验分布中未知参数的计算公式、射表基本诸元的后验估计公式、射表试验用弹量的计算公式。通过两个实例对其具体使用方法给予了详细说明并对其结果进行了分析,指出应用该方法可以在相同精度要求下节省用弹量或在相同用弹量下提高射表精度,具有很好的经济适用价值。