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环境因子估计理论及其在可靠性评估中的应用

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。

论文目录

  • 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
  • 相关论文文献

    本文来源: https://www.lw50.cn/article/10af91f35c035f85785f43d5.html