由 Weibull 子系统数据综合的系统可靠度的置信下界限

§1.前言以往对系统可靠度的置信区间估计方法,主要是利用各个子系统的寿命试验的数据,通过系统的可靠性结构模型,进行可靠性综合的方法来得到系统可靠度的置信区间估计.关于这方面的若干情况可参阅文章[1]的概况介绍.从所查阅到的文献来看,主要是各子系统的寿命试验数据为成败型的或是指数分布类型的情况,至于各子系统的寿命分布是Weibull 分布的情况的文章较少,主要原因是,问题解决的困难和计算上产生的困难等,甚至于无法计算,不得不采用 Monte-Carlo 方法.本文中所讨论的问题,是 Weibull 子系统的情况,其方法的计算困难程度可以得到改善.     

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.     

低阶非交换群中自同交的正交情况

<正> §1.前言设 G 是一个有限群.定义1.有限群 G 中元素的一个置换φ:x→xφ,x,xφ∈G,被称作是一个自同交,如果     

群自同交的相合映象与相合类

<正> 设 G 是一个有限群.定义1.有限群 G 中元素的一个置换被称作是一个自同交,如果1φ=1,此处用1代表 G 的单位元素;以及 x→(xφ)x~(-1)也是 G 的一个置换.     

系统可靠度的置信界限(由指数分布和分布类型未知的子系统的数据的综合)

§1.前言在系统可靠度的经典的置信区间估计方法中,有严格的置信界限,也有近似的置信界限.而本文所讨论的问题是关于严格的置信界限.在这方面讨论的文章有 Buehler 的文[1](1957),Steck 的文[2](1957),Lipow 和 Riley 的文[3](1960),Johnson 的文[4](1969),Wearer 的文[5](1969)以及 Winterbotton 的文[6](1974).这些方法都适用于成败型寿命试验的情况,而且仅适用于串联系统的情况,但 Johnson 的文章中的方法能适用于更加一般的系统.至于各子系统为指数寿命分布的系统,讨论其可靠度的严格的置信界限的文章有 Lentner 和 Buehler 的文[7](1963),Ml Mawaziny 的文[8](1965),Kraemer 的文[9](1963),Sarkar 的文[10](1971),Lieberman 和 Ross 的文[11](1971)     

可修复系统任务可靠度的置信界限

§1.前言近些年来,对可修复系统的统计分析的文章逐渐增多,尤其 Ascher(1968)的一系列文章中所提出的“坏如旧”的新概念以来,逐渐得到了人们的注意,对非平稳 Poisson 过程以及 Weibull 过程的统计推断的文章也逐渐增多.本文所讨论的问题是,对可修复系统任务可靠度如何给出相应的置信下限.本文仅利用观察时间内系统的失效次数,通过非平稳 Poisson 过程模型来得到系统可靠度和任务可靠度的置信下限,以利用子系统数据得到系统可靠度和任务可靠度的置信下限.     

恒定应力加速寿命试验的简单线性无偏估计

在寿命试验和加速寿命试验的数据分析中,经常遇到对寿命分布参数和可靠性指标的估计,但是,有的估计方法计算量很繁,要用到高速的电子计算机,如极大似然估计法。有的方法虽然简便,但是又受到试验样品数量不能过大的限制,例如最佳线性无偏估计和最佳线性不变估计等。目前有一种简单的线性无偏估计法,这种估计法如果用到恒定应力加速寿命试验的数据的分析,就更加简便,而且有较高的效率。根据初步实践的验证,这种方法使用的效果较好。     

关于寿命试验的某些统计分析——(指数分布的情形)(Ⅲ)

<正> 式中■_(r,n) 由(9)式和(10)式给出.可以得到如下的置信区间.(1)θ的单、双边置信区间以1-α为置信度的双边置信区间为     

次序统计量函数的线性组合的渐近正态分布(混合截尾寿命试验的情形)

§1.引言Chernoff,H.等在 [1] 中对次序统计量函数的线性组合的渐近分布问题,作了一般地处理。在应用上,特别是在可靠性和寿命试验中,截尾样本有很大的重要性.在文献中有过某些关于这类样本的渐近分布的结果(如见 [2,3]),但都未给予严格证明.本文的目的就是将 [1] 中的方法用于截尾样本,以严格地处理其渐近分布问题.本文虽然在方法上是基于 [1],但所得结果并非 [1] 的结果的简单推论.     

关于寿命试验的某些统计分析(指数分布的情形)(Ⅱ)

<正> 2.5. 非替换的混合截尾寿命试验的情形对非替换的混合截尾寿命试验作如下的假定:i)t_1,…,t_n 相互独立同分布于指数分布(2)式;ii)其次序为 t(1)≤t(2)≤…≤t(n);iii)τ为预先规定的停试时间,r 为预先规定的停试失效个数,如果寿命试验进行到τ时刻时已失效的个数为 r′.记