指数分布下Bayes鉴定试验方案

在确保使用方利益的前提下，从最大后验风险的角度运用贝叶斯方法制定了可靠性鉴定试验方案。按照此鉴定试验方案，缩短了试验时间，从而降低了鉴定试验所需的费用。     

指数型产品失效率鉴定试验的Bayes方案

本文用可靠性增长方法给出了产品鉴定试验的一种Ｂａｙｅｓ方法,这种鉴定试验方法了产品研制过程中的先验信息,在确保产品质量的前提下,与传统的鉴定试验方案相比,将大大节省试验时间。     

指数型产品的Bayes可靠性鉴定试验

利用可靠性增长模型确定正样产品失效率的先验分布.综合考虑由弃真和存伪风险所造成的试验损失和其他试验费用,建立可靠性鉴定试验的损失评估模型.分别用两种风险准则约束两类决策风险.根据Bayes决策理论,得到失效数和总试验时间的关系,确定使得试验损失函数值最小的鉴定方案.最后通过算例体现方法的有效性,与经典方法和其他Bayes鉴定方法相比较有其优越性.     

用于指数可靠性增长模型的一类新的先验分布

该文提出了可用于指数分布产品四种可靠性增长试验方案的一类新的先验分布. 这类先验分布以条件分布形式给出, 它适合可靠性增长试验中的各种情况. 各阶段的条件均值和条件方差的表达式被获得, 先验分布的形式与它们的参数间的关系被讨论. 这些结果有助于与专家意见相结合.本文还给出试验末尾产品可靠性的后验密度, Bayesian估计和Bayesian下限.     

控制犯两类错误后验概率的统计试验方案设计

本文用ＢＡＹＥＳ理论提出了通过控制犯两类错误后验概率来设计试验方案的一种新方法，与以往的方法比较，该方法利用先验分布的信息减少了样本的容量。     

黑白电视机的温度步进加速寿命试验

张家口市电视机厂生产的J144-8A黑白电视机的可靠性鉴定试验及验收试验,执行的是电子工业部部标准SJ2596-85的规定,由[1]中表1推荐的试验方案2可以得到,如果试验样品为166台在规定的条件下工作324小时失效数≤3,则表明平均无故障工作时间MTBF下限达到8000小时。 不难看出,这种方案所用的样品多、试验时间长,试验后对样品的整修任务重,因而试验所需的人力物力财力都大。为了探索新的试验方法,我们对此型号的电视机进行了温度步进加速寿命试验。统计分析的结果表明这种试验方法是可行的。 一、模型的选取 由于[1]是在假定电视机的失效分布符合指数分布规律的条件下制定的,为了使用[1]我们选取了[2]所提供的指数分布场合下步进应力加速寿命试验的数据分析方法。 由于[2]中给出了平均无故障工作时间MTBF对数的无偏估计和产品寿命ξ的分布密度系数f(t),从而可以得到寿命ξ不超过T的概率P（ξ≤T）和在区间[0,T]内样品的失效数r=nP（0≤ξ≤T）的估计值（此处n为样品的台数）。再借助[1]的规定可以作出MTBF下限的趋向,以作参考之用。 二、试验的设计和失效数据     

双应力步进加速试验设计及可靠性统计分析（指数分布）

本文对于一种在两种应力（应压应力和温度应力）的作用下的电子产品，当它的寿命服从指数分布时，提出双应力步加试验的试验设计及对所获得的失效数据进行可靠性的统计分析，并用自行编制的计算机软件完成了实例分析。     

一类基于故障率估计的优化试验设计方法

以先验信息为基础,在给定的总试验量下,以系统故障率估计的均方误差最小为优化目标,给出解析算法和蒙特卡洛模拟两种计算方法,确定了不同环境下试验量的最优分配方案.最后,将该优化试验设计方法应用于某型号车载速射迫炮在三种温度环境下的优化试验设计.     

指数分布场合下竞争失效产品加速寿命试验的Bayes估计

在指数分布场合下，本文给出了竞争失效产品加速寿命试验（恒加试验，步加试验）一种新的Bayes估计，这种估计方法能充分利用产品各失效机理在正常应力水平下的先验信息．最后利用Monte－Carlo方法对这种估计作了模拟比较．     

关于元件失效率等级鉴定试验的一种贝叶斯方法

为鉴定元件失效率的等级,按目前国家标准GB1772-79规定的抽样方案,需要做大量的试验,构成人力、物力的浪费,做较高等级的鉴定甚至是不可能的.本文采用贝叶斯方法,利用大量的历史数据和工程技术人员的丰富经验确定先验分布,制定出元件失效率等级鉴定试验的一种新方案.按照这一方案,在确保产品质量的前提下,将大大节省试验时间,从而得到十分可观的经济效益。     

基于均匀先验分布武器射程评定的Bayes方法

应用Bayes统计方法进行武器射程的评定,可以有效减少试验的样本量,节省试验弹药,Bayes方法的关键是确定先验分布,均匀分布是比较容易确定的一种先验分布,该文给出了基于均匀先验分布武器射程评定的Bayes方法,对改进射程的评定方法,减少试验用弹量,具有重要作用.     

K/n(G)系统可靠性评定的多源验前信息融合方法

在多源验前信息的情况下,以k/n(G)系统为例,讨论了如何对系统的可靠性指标进行估计的问题.在多个验前信息源给出了系统可靠性指标点估计的情况下,利用多层Bayes方法及经验Bayes方法对这些数据进行融合,并给出系统可靠性指标的Bayes点估计,同时对系统可靠度的置信区间也作了讨论.仿真算例表明这种处理方法是合理有效的.     

A Bayes Method for Reliability Calculation of Gas Fire-Extinguishing System

The reliability of gas fire-extinguishing system is difficult to calculate because of the small sample size, so this paper uses Bayesian method to calculate reliability of the gaseous fire-extinguishing system. The method process includes conversion of multi-source prior information, information fusion, information check, weight calculation and reliability calculation of unit and system. The method properly solves the problem of reliability calculation by combining the field sample information with multi-source prior information.     

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先验分布的构造方法在无失效数据可靠性中的应用

本文给出了先验分布的构造方法——减函数法和增函数法在无失效数据可靠性中的应用。     

一个贝叶斯离散可靠性增长模型(英)

本文提出了一个贝叶斯离散可靠性增长模型．假设一个产品的开发过程由m个阶段组成．在每一个阶段中，都进行一个成败型寿命试验．在试验结束后，再分析其结果，然后对产品进行修改或重新设计，以期提高产品的可靠性．如果产品的失效可分为不可修复的以及可修复的两种．假定产品的不可修复失效概率在各个阶段中保持相同，而可修复失效概率随着试验阶段的增加而减少．     

An open optimization problem in statistical quality control

We ask the experts in global optimization if there is an efficient solution to an optimization problem in acceptance sampling: Here, one often has incomplete prior information about the quality of incoming lots. Given a cost model, a decision rule for the inspection of a lot may then be designed that minimizes the maximum loss compatible with the available information. The resulting minimax problem is sometimes hard to solve, as the loss functions may have several local maxima which vary in an unpredictable way with the parameters of the decision rule.     

多层先验分布的构造及其应用

本文综述了先验分布的研究进展情况，给出了构造多层先验分布的方法——增减函数法，并给出了它们在无失效数据可靠性中的应用。     

基于Kullback信息融合方法的串联系统可靠性评估

讨论了串联系统在具有多源验前信息的情形下的可靠性评估问题,运用K u llback信息作为分布之间距离的度量,在K u llback信息的融合准则下对多个先验分布进行融合.并以融合后的先验分布作为系统的最终验前分布,对串联系统的可靠性指标进行Bayes估计.最后进行的计算机随机模拟结果表明,文中所提出的方法合理且便于应用.