应力为GBVE分布强度为指数分布下结构可靠度的估计

本文考虑应力服从GBVE分布，强度服从指数分布的应力一强度模型，分别在应力参数未知和强度参数未知情形下给出了该模型可靠度的估计并讨论了其性质．     

应力为MOBVE分布强度为指数分布下串联结构可靠度的估计

考虑了应力服从MOBVE分布,强度服从指数分布的应力——强度模型,分别在应力参数未知和强度参数未知情形下给出了该模型在串联系统下可靠度的估计并讨论了其性质.     

GBVE分布相关参数的矩型估计

考虑Gumbel提出的二元指数分布,其可靠度函数为 .我们把这类分布称为 .根据(Lnx1,LnX2)的混合矩的性质,本文提出了δ的两个矩型估计δ1和δ2,证明了δ1和δ2都有强相合性和渐近正态性,得到了δ1和δ2的渐近方差σδ12和σδ22并把σδ12和σδ22作了比较.最后还给出了若干随机模拟结果.     

应力服从一类嵌套多元指数分布的结构可靠度估计

本文研究应力服从一类嵌套多元指数分布, 强度服从指数分布的应力---强度结构可靠度模型.分别在强度参数未知、应力参数已知和强度参数已知、应力参数未知的情况下给出了结构可靠度$P_{A}$的估计$\wh{P}_{A1}$和$\wh{P}_{A2}$,并讨论了它们的渐近性质,而且获得了$P_{A}$的近似置信区间.最后对这两种情况下模型结构可靠度的估计$\wh{P}_{A1}$和$\wh{P}_{A2}$进行了随机模拟,随机模拟结果令人满意.     

应力为SGBVE分布强度为指数分布下结构可靠度的估计

考虑了应力服从SGBVE分布,强度服从指数分布的应力—强度模型,分别在应力参数未知和部分强度参数未知的情形下给出了该模型可靠度的估计,并讨论了其性质.     

强度为MOBVE分布时并联结构系统可靠度的估计

设系统A由两个结构单元A1和A2并联组成.A1和A2的强度(Y1,Y 2)服从由Marshall和Olkin提出的MOBVE分布,其联合可靠度函数为R(y1,y2)=exp[-λ1y1-λ2y2-λ12max(y1,y2)].I[y1>0,y2>0],其中λ1>0,λ2>0,λ12≥0均未知.系统A所承受的应力服从指数分布(参数未知).本文给出了系统A的可靠度PA的两种估计(^P)A和(～P)A以及两种渐近置信下限L(^PA)和L(～PA),讨论了(^P)A和(～P)A的统计性质,最后还进行了模拟计算.     

在伽玛-指数模式下串联结构系统可靠度估计

设结构系统由ｎ个结构性部件串联组成．设部件ｋ的强度Ｘｋ服从指数分布厂Г（λ，１），λ＞０，ｋ＝１，２，…，ｎ；系统应力Ｙ服从Ｇａｍｍａ分布Г（μ，α），μ，α＞０．当α已知，λ，μ未知时，本文给出串联结构系统可靠度ＲＲ的ＭＶＵＥＲＲ和ＭＬＥＲＲ．证明了ＲＲ和ＲＲ都是ＲＲ的相合渐近正态估计．     

应力S(t)为复合x~2-更新过程时结构可靠度渐近正态估计

该文讨论强度为随机变量Ｘ　应力为复合ｘ２－更新过程｛Ｙ（ｔ）,ｔ ∈［０,Ｔ］｝时结构可靠度的 渐近正态性问题．获得在设计基准期［０,Ｔ］ 内结构可靠度表达式和结构可靠度渐近正态估计．     

应力S(t)为复合χ^2更新过程时结构可靠度渐近正态估计

该文讨论强度为随机变量X,应力为复合χ２ 更新过程｛Y（t）,t∈ ［０,T］｝时结构可靠度的渐近正态性问题．获得在设计基准期［０,T］内结构可靠度表达式和结构可靠度渐近正态估计．     

随机截尾情形下Rayleigh分布参数的最大似然估计

研究了随机截尾情形下Rayleigh分布参数的最大似然估计,研究了最大似然估计的存在唯一性;在很一般的条件下证明了估计的强、弱相合性和渐近正态性.     

一类二元相关威布尔分布的可靠性问题

本文考虑生存函数为${\ol{F}(x_{1},x_{2})}=\exp\{-[(x_{1}^{1/\alpha}/\theta_{1})^{1/\delta}+(x_{2}^{1/\alpha}/\theta_{2})^{1/\delta}]^{\delta}\},\;x_{i}>0,\;\alpha>0$, $1\geq\delta>0,\;\theta_{i}>0\;(i=1,2)$的二元威布尔分布的两种可靠性问题, 提出可靠度$\pr$的估计并讨论了它们的渐近性, 最后还作了模拟计算.     

双参数指数分布型元件并联系统的可靠性的广义置信下限

本文对于两个独立双参数指数分布元件组成的并联系统,基于两个元件的定数截尾数据,利用Weerahandi给出的广义枢轴量和广义置信区间的概念,建立了可靠性的广义置信下限,并从理论上研究了广义置信下限的频率性质.广义置信下限可以通过数值方法得到,计算方法是简单直接的.在小样本情形下,通过与Bootstrap置信下限的模拟研究,发现广义置信下限的覆盖率更令人满意.     

几何分布可靠度的估计

本对几何分布,在可靠度的先验分布为幂分布和截尾幂分布时,给出了可靠度的多层Bayes估计,并给出了数值例。     

结构可靠性分析的支持向量机方法

针对结构可靠性分析中功能函数不能显式表达的问题,将支持向量机方法引入到结构可靠性分析中．支持向量机是一种实现了结构风险最小化原则的分类技术,它具有出色的小样本学习性能和良好的泛化性能,因此提出了两种基于支持向量机的结构可靠性分析方法．与传统的响应面法和神经网络法相比,支持向量机可靠性分析方法的显著特点是在小样本下高精度地逼近函数,并且可以避免维数灾难．算例结果也充分表明支持向量机方法可以在抽样范围内很好地逼近真实的功能函数,减少隐式功能函数分析（通常是有限元分析）的次数,具有一定的工程实用价值．     

软件可靠性模型和估计

本文根据何国伟提出的软件可靠性模型,特别是输入空间和输入分布的概念,分析软件测试数据特征,给出软件可靠性的点估计和置信下界的计算公式。     

正态──正态结构串联系统可靠度的Bayes估计

本文利用Ｂａｙｅｓ方法讨论了正态——正态结构串联系统可靠度θ＝Ｐ_ｒ０（Ｘ＞Ｙ）的估计问题，把θ的后验均值作为它的点估计，在特殊情况下，还得到了θ的Ｂａｙｅｓ置信限。