对数正态分布场合下循环序进应力加速寿命试验的统计分析

在产品寿命服从对数正态分布的场合下，讨论了循环序进应力加速寿命试验的模型，给出了相应的参数的两种统计分析方法：极大似然估计；极大似然估计与回归相结合的估计。     

变序进应力加速寿命试验的统计分析

讨论变序进应力场合指数分布及Ｗｅｉｂｕｌｌ分布的统计推断，给出了参数的点估计．     

对数正态分布下序进应力加速寿命试验的统计分析

本文指出文献（１）中一个错误，讨论了寿命分布为对数正态分布时序进应力加速寿命试验下，参数的点估计和区间估计。     

两参数指数分布步进应力加速寿命试验的统计分析

给出了两参数指数分布产品截尾样本场合下步进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计和拟矩估计，并通过Monte—Carlo模拟说明方法的可行性．     

指数分布场合下序时应力加速寿命试验的矩估计

讨论了指数分布场合下序进应力加速寿命试验的矩估计问题。     

逐次定数截尾下双参数指数分布的参数估计

讨论了双参数指数分布基于逐次定数截尾样本下的参数估计,导出了参数的逆矩估计和极大似然估计,并通过数值模拟进行比较,模拟结果表明逆矩估计优于极大似然估计。     

恒定应力加速寿命试验数据缺失时的统计分析

试验数据缺失是加速寿命中经常遇到的情况，处理起来也较复杂，当产品寿命服从指数分布时，该文研究了恒定应力加速寿命试验中数据缺失时的统计分析方法，讨论了加速模型参数的极大似然估计（MLE）与线性估计（BLUE与ABLUE），证明了极大似然估计的存在性与唯一性，并对各种估计的优良性进行了模拟比较。     

Gompertz分布序进应力加速寿命试验损伤失效率模型下的统计分析

给出了Gompertz分布产品在序进应力加速寿命试验损伤失效率模型下参数的极大似然估计,并通过Monte—Carlo模拟数据说明方法的可行性．     

广义指数分布基于恒加寿命试验数据的统计分析

广义指数分布是比较新的一种寿命分布,首先提出广义指数分布场合下加速寿命试验的基本假定,进而对恒加试验进行极大似然估计,在此基础上作了相应的随机模拟研究,通过比较模拟结果得出相关结论.     

Weibull分布下绕线联轴器双应力加速寿命试验研究

针对绕线联轴器具有较长的工作寿命,其可靠性很难快速评定的问题,采用恒加试验方法,进行了绕线联轴器双应力加速寿命试验及其失效寿命数据的统计分析;在加速寿命试验中,通过对绕线联轴器的失效机理进行分析,确定了加速应力及加速模型,采用Escobar-Meeker（E-M）法确定了加速寿命试验的条件矩阵;失效寿命数据的统计分析中,假设绕线联轴器的寿命服从威布尔分布,利用威布尔概率纸检验和巴特利特检验相结合的方式对绕线联轴器的寿命分布进行检验;利用极大似然估计法（MLE）和最佳线性无偏估计法（BLUE）确定分布模型的形状参数和特征寿命,并对参数估计方法进行了分析比较;对绕线联轴器双应力恒加试验数据的统计分析表明：绕线联轴器的寿命可用双应力逆幂律-Weibull精确描述,获得了加速应力-寿命模型,某型绕线联轴器在正常转速水平1000r／min,正常扭矩水平0.6Nm下可靠性指标的最佳线性无偏估计。     

指数场合下步进应力加速寿命试验优化设计的新方法

本文首先对指数场合下简单步进应力加速寿命实验的优化设计进行了改进，使得到的估计量的方差达到最小，提高了精度，同时给出了基本假定A3的数学含义（2），从而得到k个应力加速寿命试验优化设计的一种新方法．     

指数分布场合下只有一个失效数据的统计分析

针对定时截尾试验中只有一个失效发生情况下,利用指数分布母体分布函数的凹凸性给出了各检测时刻失效概率的Bayes估计,然后用最小二乘法给出指数分布参数λ的估计,进而得到指数分布可靠度估计。最后将此方法应用于实际例子,所得结果较为稳定。     

指数场合下简单步进应力加速寿命试验的优化设计改进

对指数场合下简单步进应力加速寿命试验的优化设计进行了改进,使得到的估计量的方差达到最小,提高了精度。     

竞争失效产品定时截尾步加试验的优化设计

在k个应力l个未知参数的加速寿命方程下,以D-最优和V-最优为准则,解决了指数分布场合p p≠1个竞争失效机理产品的定时截尾步进应力加速寿命试验的最优设计问题.     

混合加速寿命试验模型下威布尔分布参数的统计分析

在混合加速寿命试验模型（序进应力加速寿命试验和恒定应力加速寿命试验相结合）下，讨论了寿命分布为威布尔分布时的参数估计问题，给出了形状参数的逆矩估计以及加速系数的置信区间．并且随机模拟一组样本，验证了这个方法的有效性．     

竞争失效场合恒定应力加速退化试验统计分析

为了解决恒定应力加速退化试验中突发与退化同时存在的竞争失效可靠性评估问题,针对产品的退化过程,采用退化量分布函数进行刻画,弥补伪失效寿命建模方法的缺陷.同时考虑到突发失效与性能退化和应力水平的相关性,提出基于比例危险的突发失效模型,并用线性回归和极大似然估计(MLE)模型中的参数,实现对竞争失效场合恒定应力加速退化问题的建模分析.最后应用算例验证该方法的有效性.     

双参数指数分布步加试验TFR模型下修正的MLE

给出了双参数指数分布全样本场合下步进应力加速寿命试验TFR模型下参数的修正极大似然估计,并通过Monte-Carlo模拟证明了修正的极大似然估计要好于极大似然估计.