早期可靠性数据的统计分析及其应用

在大型复杂产品研制过程中,通过原理样机的各类试验所获得的早期可靠性数据对产品早期可靠性的评估及可靠性设计具有重要意义。文中利用顺序约束模型研究了早期可靠性数据的处理方法,并将早期可靠性数据评估结果应用于可靠性增长计划的制定,从而有效减短了可靠性增长试验的时间。最后,给出了一个实际例子,以说明上述方法的应用。     

多阶段含延缓纠正的可靠性增长序化建模分析

多阶段含延缓纠正的可靠性增长试验,其各个阶段内的试验数据分别服从参数不同的Weibull过程.针对现场样本少、传统的可靠性评估方法实施困难的问题,首先在获得各阶段形状参数的基础上,对各个阶段截尾时刻的失效强度建立顺序约束关系.然后,运用Bayes方法融合先验信息,获得最末阶段截尾时刻的失效强度的期望与置信上限.该结果融合了历史阶段的样本信息,优于仅利用单个阶段样本的分析结果,适用于多阶段可靠性增长试验的综合评估.     

基于层次分析法的军队油料消耗组合预测模型

在军队油料消耗预测中以直线趋势外推预测法、季节指数预测法和灰色预测法构成组合预测模型,以此为基础引入层次分析法来确定各自权重,按各项预测的重要程度求出组合预测结果。组合预测结果精度较高,并且通过对该组合预测模型中的判断矩阵灵活调整,从而可得到一组适合对应单位的油料消耗组合预测权系数,具有良好通用性,在部队中具有较好的推广价值。     

战斗部虚拟试验贝叶斯线性校准预测方法

聚能装药战斗部射虚拟试验中,射流穿深对靶板材料模型参数较敏感。为建立较准确实用的射流穿深预测模型,提出一种贝叶斯线性校准方法,建立物理过程真实值、模型预测值和试验测量值间的统计关系,结合有限的试验数据,校准未知模型参数。实例分析表明,该方法可较好地解决包含各种不确定性的大型复杂计算模型的参数校准问题。     

一种使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法

介绍了粒子滤波及随机分布的代表点理论,将统计学中的数论方法应用于粒子滤波,使用随机分布的均方差代表点,对粒子滤波中关键的初始粒子生成、重点密度采样及再采样过程给出了相应的代表点算法,得到了一个包含最少随机操作的、使用非等权值粒子的确定性粒子滤波算法。仿真结果表明,确定性粒子滤波算法不仅是可行的,而且其滤波性能及计算效率均有不同程度的提高。     

采用 Bayes 数据融合方法进行目标和诱饵的识别

本文以目标和诱饵的识别为背景,详细叙述了采用基于Ｂａｙｅｓ数据融合方法的基本原理、融合模型和识别结果。从识别结果可以看出,这种方法可以达到较高的识别率,是识别目标和诱饵的有效方法。     

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。     

基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法

针对杂波环境中的目标检测跟踪问题,提出一种基于随机有限集理论的多传感器目标联合检测跟踪算法。算法将目标状态和量测描述为随机集合,建立考虑目标出现、目标保持、目标消失等情况的目标状态随机有限集模型,以及考虑漏检和虚警的多传感器量测随机有限集模型。将目标的联合检测跟踪问题构建为目标状态集合的贝叶斯最优估计问题,并基于随机有限集理论对该贝叶斯估计算法的递推表达式进行严格理论推导。采用序贯蒙特卡罗技术实现算法的递推滤波。仿真结果验证了该算法的有效性以及算法相对于传统基于数据关联算法的性能优势。     

应力-强度模型的Bayes可靠性分析

当应力、强度分别服从于正态分布、指数分布和Weibull分布时 ,分析了应力 -强度模型的可靠性评估 ,着重讨论了无信息验前下的Bayes可靠性评估。仿真结果表明 ,无信息验前下的评估结论可以很好地用频率学派的观点来解释。     

利用验前信息时，飞行器试验鉴定技术研究—— 一次现场试验下的精度鉴定方法

研究了具有验前信息下的飞行器落点精度的鉴定问题,适用于只作一次现场飞行试验的情况。文中给出了鉴定方案,并进行了风险计算和信度分析。对于一次试验结果与验前信息的一致性．给出了验证方法。本文所提供的理论方法,可用于一般武器装备系统的试验定型和鉴定。