论文摘要
本文综合应用极大似然理论，Bayes及经验Bayes理论，考虑高可靠性产品试验时间长，经费昂贵的情况，充分利用验前信息，讨论了环境因子的定义、估计以及在可靠性评估中的应用。同时通过数值仿真说明所给应用过程和方法的正确性、合理性。主要工作如下： 首先，本文在失效机理不变的前提下，给出了常见的几种寿命分布产品—双参数指数型，两参数Weibull寿命型，Pareto寿命型产品的环境因子的定义，并给出了检验各分布有效性的统计方法。 其次，本文利用极大似然思想和Bayes理论，讨论了各个寿命产品环境因子的极大似然估计，Bayes估计以及经验Bayes估计，进而给出了环境因子的区间估计和置信限。 再次，将本文得到的环境因子的估计值，应用于各个寿命产品的失效率，可靠度函数的估计，并用Monte-Carlo方法进行数值模拟，计算各估计结果的均方误差（MSE）与没有考虑环境因子的各寿命产品的可靠性指标的估计值进行比较。 最后，由单元到系统，将指数串联系统环境因子的估计值，用于串联系统的可靠性评定的熵方法。
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摘要Abstract目录第一章 绪论1.1 前言1.2 环境因子的概念1.3 Bayes与经验 Bayes估计方法1.4 可靠性的基本概念第二章 双参数指数分布环境因子的估计及其应用2.1 引言2.2 双参数指数分布环境因子的定义2.3 双参数指数分布数据的有效性检验2.4 环境因子K的估计2.5 环境因子K的置信区间估计2.6 双参数指数分布环境因子在可靠性产品评估中的应用2.7 数值模拟第三章 两参数 Weibull分布环境因子的估计及其应用3.1 引言3.2 检验失效机理不变的统计方法3.3 环境因子K的极大似然估计3.4 环境因子K的 Bayes估计3.5 Weibull分布环境因子在可靠性评估中的应用3.6 仿真实例第四章 Pareto分布环境因子的估计及其应用4.1 引言4.2 Pateto分布环境因子的定义4.3 Pareto分布的有效性检验4.4 环境因子K的极大似然估计4.5 环境因子K的修正极大似然估计4.6 环境因子在可靠性指标估计中的应用及其数值模拟第五章 指数串联系统的环境因子的估计及其应用5.1 引言5.2 环境因子的定义及其估计5.3 不同环境下的指数单元信息的折合5.4 考虑环境因子的指数型串联系统可靠性评定的信息熵法5.5 算例结束语参考文献本人在硕士期间论文工作情况致谢附表
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标签：环境因子论文; 失效机理论文; 区间估计论文; 可靠性指标论文; 极大似然估计论文; 估计论文; 信息熵论文;
