Optimal sample size allocation for tests with multiple levels of stress with extreme value regression

In this article, we discuss the optimal allocation problem in a multiple stress levels life‐testing experiment when an extreme value regression model is used for statistical analysis. We derive the maximum likelihood estimators, the Fisher information, and the asymptotic variance–covariance matrix of the maximum likelihood estimators. Three optimality criteria are defined and the optimal allocation of units for two‐ and k‐stress level situations are determined. We demonstrate the efficiency of the optimal allocation of units in a multiple stress levels life‐testing experiment by using real experimental situations discussed earlier by McCool and Nelson and Meeker. Monte Carlo simulations are used to show that the optimality results hold for small sample sizes as well. © 2006 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics, 2007     

自适应过滤法在火灾发展趋势预测中的应用

分析了1993~2003年的火灾统计数据,应用自适应过滤模型预测了火灾发展趋势。结果表明:自适应过滤模型适于火灾趋势预测分析,在消防监督工作中具有广阔的应用前景。     

McEvily公式的改进及其在疲劳扩展寿命评估中的应用

疲劳裂纹扩展寿命评估的关键是要有适宜的疲劳裂纹扩展公式。通过对McEvily公式的深入研究,综合考虑弹塑性行为的影响、裂纹的闭合效应,并对曲线斜率进行“最小二乘法”拟合,得到了改进的McEvily公式。采用某航天发射塔架A3钢的疲劳裂纹扩展数据进行分析验证,得出McEvily改进公式对疲劳裂纹扩展寿命具有更强的评估能力。     

基于虚拟样机的坦克承载零部件疲劳寿命预测方法

坦克承载零部件的疲劳失效是其主要的失效形式,疲劳寿命的预测一直是装备设计、研制、验证和使用过程中的重要问题之一。利用虚拟样机技术,建立履带车辆刚柔体耦合模型,通过在一定任务剖面下车辆虚拟试验,测试其承载零件的载荷谱,结合疲劳寿命分析技术,进行疲劳寿命预测,并给出计算实例,预测的寿命与实际使用情况相符合,表明提出的坦克承载件疲劳寿命预测方法是一种高效、实用的新方法。     

应用新型Lanchester方程的非对称空战进程预测

针对未来空战中可能出现的非对称空战问题进行研究,在设定的非对称空战背景下构建新型Lanchester方程对问题进行建模分析,得到单一机种和多兵种非对称空战模型,并通过仿真试验验证了模型的有效性,对非对称空战指挥决策提供了一定的帮助。     

基于改进支持向量回归机的火炮身管寿命预测

为准确预测火炮身管寿命终止时火炮射弹数,根据射击过程中火炮身管磨损量与身管寿命特性,分析了身管膛线起始部磨损量与身管射弹数之间的关系,提出了支持向量回归机算法,并采用遗传算法进行模型优化改进,得到火炮身管寿命预测最优模型。结合两种类型火炮的身管数据,利用该模型对身管寿命进行预测,并与原始支持向量回归机进行对比,通过分析可知改进的支持向量回归机预测效果好、精度高,为火炮在实际应用中身管的寿命预测提供了新的思路。     

Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system

We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015     

序降应力加速寿命试验(上)——试验分析篇

加速寿命试验是高可靠长寿命型产品的量化评估的重要途径,广泛应用于武器装备的定寿延寿课题中。为了进一步提高加速寿命试验的效率,提出一种新的试验方法——序降应力加速寿命试验。通过理论模型建立、试验数据分析和蒙特卡罗仿真对该方法的有效性进行分析。研究结果表明,在相同的试验环境下序降应力加速寿命试验方法不但能大幅度提高试验效率,同时还能提高试验分析精度。因此,在武器装备的定寿延寿课题中,序降应力加速寿命试验值得推广。     

某装备系统机电产品贮存可靠性评估方法

针对某装备系统机电产品长期自然贮存环境下可靠性无法准确评估的难题,提出了一种基于极小χ2估计和拟合优度检验的贮存可靠性评估方法,并对试验数据进行了分析、计算和处理。该方法通过拟合产品的失效分布来确定其分布函数参数,并根据确定的分布函数来预测产品的贮存可靠寿命。与现有的评估方法相比,采用该方法确定的分布函数更能反映产品的可靠性变化规律,对机电产品的贮存寿命预测结果更加合理,在工程研究领域具有很好的实用价值。     

基于油液分析的装备状态多阶段组合预测模型

状态预测是状态维修的关键步骤之一。针对装备状态变化规律复杂、特点难易准确掌握的关键问题,以延时时间概念和两阶段预知模型为基础,提出了根据不同阶段特点采用不同预测方法的多阶段组合预测模型。通过油液分析及其相关规定,对装备运行阶段进行了具体划分,给出了适应各阶段特点的预测方法。最后,通过实例验证了该模型的有效性。