变应力寿命试验的统计分析

本文利用 S-N-P 曲线和累积损伤原理,给出了变应力下产品的寿命分布,此分布不仅与应力水平有关,而且与各应力水平的次序有直接关系.在此分布的基础上,给出了变应力寿命试验的统计分析方法.这种方法不仅适用于疲劳试验,而且还可用于单项可变动应力寿命试验和加速寿命试验,以及各种应力组合的可变应力的寿命试验和加速寿命试验.为利用可变动组合应力的加速寿命试验,估计正常可变应力下的寿命特征提供了一种解决的方法.     

混合加速寿命试验模型及其统计分析

本文结合序进应力加速寿命试验和恒定应力加速寿命试验提出了一种混合加速寿命试验,讨论了这种加速寿命试验的模型及其在寿命分布为指数分布和对数正态分布时的参数估计,导出了参数的最大的似然估计。     

机电产品可靠性寿命试验数据的灰色预测方法

采用灰色系统预测理论对产品可靠性寿命试验数据进行预测,提出了建立产品可靠性寿命试验数据的灰色预测NGM(1,1)模型的方法,并通过采用试验数据序列与预测数据序列总体分布函数相等性检验方法确认灰色预测NGM(1,1)模型用于产品可靠性寿命试验数据预测是可行的.算例结果表明,采用灰色预测方法预测产品可靠性寿命试验数据并进行相关的分布函数参数估计有较高的精度,可达到缩短试验时间和节约试验费用目的.     

产品失效率的验前分布稳健性分析

研究Bayes统计分析中利用验前信息的稳健性.首先,用一般方法研究了指数寿命型分布中失效率的验前分布的稳健性.然后利用Gamma分布函数的典型性质,并以平方损失下的后验期望损失为判别准则,讨论了失效率的最优Bayes稳健区间.给出了失效率的最优Bayes稳健点估计.     

极值Ⅰ型分析步加应力寿命试验统计分布

本文在极值 型分布场合 ,非除形状参数与加速应力无关的限制 ,进行步加应力寿命试验统计分析 ,给出了正常应力水平寿命分布的参数及变异系数估计 .     

非平方损失函数下Gamma部件可靠性的Bayes估计

Lwin和Singh对部件寿命x服从Г(t,λ,k)分布,当形状参数k已知,尺度参数未知时对部件可靠性进行Bayes估计。考虑到实际问题的需要,对损失函数应加上测度不变性的要求,本文取损失函数在参数λ的先验分布分别为指数Beta分布和Gamma分布的情况下,讨论了Gamma部件各项可靠性指标的Bayes估计,且把Lwin和Singh所做的结果看作本文的特例。设部件的寿命x服从其中:t>0,λ>0,k>0为已知的形状参数,尺度参数λ未知。那么部件的可靠度函数与平均寿命分别为:     

相依结构样本次序统计量的随机比较及逐步删失寿命试验参数估计方法研究

对一组已知寿命分布的样本开展寿命试验,失效时刻构成一组次序统计量。本文研究带有相依结构的齐次和非齐次样本的次序统计量在通常随机序意义下的比较方法,将Ma (1997)针对独立样本的结果推广到相依样本的情形,并将推广后的结果应用到可靠性寿命试验中逐步删失次序统计量的随机比较中。最后,结合一个产品逐步删失寿命试验的案例,研究如何基于试验数据,对产品的寿命分布参数进行估计,进而研究了参数估计效果与哪些因素有关。     

固体钽电介电容器序进应力加速寿命试验

一、引言固体钽电解电容器是一种高可靠产品,在正常工作条件下进行寿命试验常常不会发生失效,即使使用恒定应力加速寿命试验(恒加试验)也需要较长时间,为此需要探索新的加速寿命试验的方法。序进应力加速寿命试验(序加试验)是指所施加的应力水平随时间增长的一种加速试验,这种试验不仅能克服恒加试验中的上述缺点,且可大量减少试验样品,缩短试验时间,但使用序加试验会遇到二大困难:一是需要有专门设备,二是要有好的统计分析方法。1987年LinZhengning和Fei Heliang对寿命分布为威布尔分布,加速模型为逆幂律,应力水平增长     

轴承寿命试验中无失效数据的处理

轴承的寿命分布是威布尔分布,在一次全时截尾寿命试验中20套轴承无一失效.本文应用多层Bayes方法获得可靠度的估计.在一类先验分布下,此种估计是稳健的.     

极值Ⅰ型分析步加应力寿命试验统计分布

本在极值Ⅰ型分布场合,非除形状参数与加速应力无关的限制,进行步加应力寿命试验统计分析,给出了正常应力水平寿命分布的参数及变异系数估计。