一、定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计（论文文献综述）
蔡明书[1]（2020）在《指数分布参数估计量的保序性研究》文中研究指明在可靠性理论研究和实际可靠性工程中,指数分布是寿命试验中最广泛的应用分布之一。一些统计学家对Ⅰ型截尾样本和Ⅱ型截尾样本下的指数分布参数极大似然估计量的保序性进行了研究,在其基础上进一步对定时截尾样本和定数截尾样本以及逐次截尾样本下指数分布参数估计量的保序性进行了研究,得到了一些成果。首先,研究了基于定时截尾样本,单、双参数指数分布均值估计量的保序性问题。其中,分布参数的均值估计量由极大似然估计方法计算得到。保序性是随机变量的随机序关系,既取两个相互独立的指数分布总体,分别求出两个分布参数的极大似然估计量的概率并进行比较,得到参数极大似然估计量满足随机序关系。其次,对定数截尾样本下的单、双参数指数分布参数的均值估计量进行保序性研究。用到的方法是分别求两个相互独立的指数分布参数的极大似然估计量,再根据截尾样本的联合概率密度求参数均值的极大似然估计量的分布密度,最后进行比较,得到满足随机序关系。最后,基于逐次截尾样本,研究双参数指数分布的参数均值估计量的随机序关系。同样需要求出两个相互独立的双参数指数分布参数的极大似然估计量,求出他们的分布密度并进行比较,可得所求的随机序关系。
鄢伟安,杨海军,周俊杰[2]（2020）在《基于自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验Burr-Ⅻ分布的统计分析》文中认为本文分别基于自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验和逐步Ⅱ型混合截尾试验,结合部分步进应力加速寿命试验,使用经典统计理论和Bayes理论讨论了Burr-Ⅻ分布下的统计分析问题.给出了Burr-Ⅻ分布在不同截尾试验下的极大似然估计和Bayes估计.利用Monte-Carlo模拟对自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验和逐步Ⅱ型混合截尾试验下的参数估计进行模拟比较.结果表明,自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验下的均方误差更小,区间长度更短,相对误差更小,所以自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验更优越.
邵媛媛[3]（2020）在《基于Bayes分析下复合瑞利分布的参数估计研究》文中认为参数估计不仅是统计学研究的经典问题还在各领域有着广泛的应用.复合瑞利分布是将三参数Burr分布中一个参数进行固定得到的分布.相比三参数Burr分布而言,复合瑞利分布中的参数较少,更有利于研究该分布的性质.有学者对该分布进行完全数据下的参数估计研究,分别使用经典估计方法以及Bayes估计方法进行刻画.尚且没有学者研究缺失数据类型下复合瑞利分布的参数估计问题.复合瑞利分布是一种尖峰后尾特征较为明显的分布,在医学,产品寿命及经融学等方面受到相关研究者的喜爱.为了对复合瑞利分布进行更为深入的了解,文章将主要研究复合瑞利分布的参数估计问题.本文共分为五个部分.第一部分主要介绍复合瑞利分布参数估计的研究背景,并简单总结国内外对参数估计的研究现状;第二部分主要介绍了文章研究内容的预备知识.主要研究内容在第三章到第五章,其中第三章主要针对双边定数截尾数据样本下复合瑞利分布的参数估计;第四章主要研究了逐步II型删失数据样本下复合瑞利分布的参数估计问题;第五章主要针对混合正态--复合瑞利分布模型下参数的估计问题,得出如下结论:在双边定数截尾样本下,先采用极大似然估计法与Bayes估计方法进行参数估计,接着在Bayes估计方法中选取平方损失函数、熵损失函数与对称熵损失函数作为损失函数进行参数估计,模拟试验结果表明对称损失函数较平方损失函数与熵损失函数的估计值更加接近真实值.在逐步Ⅱ型删失数据下,先采用极大似然估计法与Bayes估计方法估计参数,接着在Bayes估计方法中选取平方损失函数和对称熵损失函数,对比平方损失函数与对称熵损失函数对参数估计的优越性,模拟试验结果表明在该数据类型下对称熵损失函数的估计值更加接近真实值.当实际数据复杂时,采用混合正态--复合瑞利分布的模型进行参数估计,使用极大似然估计法和EM算法进行参数估计,并选取某创金合中信500指数基金业绩走势作为实例数据进行分析,在实际问题中求解混合模型的比例是混合模型问题的关键.
操琴[4]（2020）在《极少失效数据下的铁路货车转向架大部件可靠性评估与检修策略优化》文中进行了进一步梳理随着工业技术的蓬勃发展,轨道车辆装备技术状态显着改善,对整车安全性具有重要意义的转向架大部件的可靠性不断提升,短时期内很难监测到其失效状态,常规基于失效数据的可靠性评估方法难以适用类似高可靠性零部件的可靠性评估。因此,在极少失效数据下进行铁路货车转向架大部件的可靠性评估,进而制定科学经济的检修策略具有重大的理论意义和工程价值。鉴于此本文以铁路货车转向架大部件为研究对象,开展极少失效数据下的转向架大部件的可靠性评估与检修策略的优化设计等研究。主要进行了以下研究工作:首先,开展大部件的失效模式及影响分析,判定其主要失效模式,分析研究对象的结构信息,并针对主要失效模式下的监测数据设计定时截尾试验,以完成极少失效数据的初步分析。其次,为充分利用极少失效数据包含的信息,设计以改进E-Bayes为核心的配分布曲线法进行可靠度点估计的详细流程。通过选取恰当的超先验分布和超参数值域,构建多层先验分布,运用改进E-Bayes方法求取各个截尾时间点的失效概率估计值,并结合以时间加权的最小二乘法得到可靠度函数参数的点估计。以转向架的主要组成部件侧架、摇枕为例,分析计算得到可靠度的点估计值。利用经典算例中的仿真数据对不同点估计的方法进行对比分析,验证了本文所选方法的优越性。然后,在点估计的基础之上,应用包含矩估计的参数Bootstrap方法,进行侧架、摇枕的可靠度的区间估计。并利用上述经典算例数据,对反向推导法、置信限法等不同的区间估计方法进行对比,验证参数Bootstrap方法的有效性。最后,在上述可靠性评估的基础上,构建等周期段修与变周期厂修相结合的检修策略模型,并将求解结果与现有定时检修的检修策略作对比以及完成模型参数的敏感性分析,分析结果表明本文所提检修策略具有良好的鲁棒性和优越性。
孙洪凯[5]（2020）在《无失效数据下MEMS元器件可靠性评估方法研究》文中指出MEMS元器件作为时代朝着科技化前进的产物,在工业技术制造中施展着不容或缺的效用。由于MEMS元器件的高可靠性,往往会在有限的试验过程中产生产品无失效或少失效的情况以致于无法得到产品失效数据,基于MEMS元器件高可靠性的特性,探讨无失效数据的MEMS器件可靠性预测与分析方法已成为相关领域专家学者的主要学习方向。所谓无失效数据,就是指对一些高可靠性产品进行寿命预测试验,这些试验的试验时间由试验者事先设定好。而在试验结束,即当产品寿命达到预先设定的时间后,产品并没有产生失效或故障的情况。针对寿命服从指数分布和威布尔分布模型的MEMS元器件在试验过程中出现无失效数据情况时,本文采用最优置信限和配分布曲线法进行了深入分析,以期得出针对MEMS元器件的既能尽量降低试验成本又能得出高准确度预测值的最优试验方法。首先对可靠性预测相关理论基础做出详细解释,罗列出MEMS元器件寿命服从分布类型的可靠性方面指标相关参数,介绍截尾寿命试验中MEMS元器件的定时分组方法。其次,针对寿命服从威布尔以及指数分布模型的MEMS元器件,分析介绍最优置信限法以及配分布曲线法的基本原理及适用范围,应用到MEMS元器件的可靠度预测上,分析试验组数对于预测分析结果的影响,通过进行不同分组试验,获得MEMS元器件的最佳寿命试验分组数。最后,提出适用于无失效数据的MEMS元器件可靠性预测试验最优分组方法,并提出了基于以上研究论题的未来研究方向。
刘长林[6]（2020）在《无失效数据场合下指数分布可靠度统计分析》文中认为随着当今世界科学技术的突飞猛进,生活水平的巨大提高,人类对使用产品的性能要求越发严格,不仅要求性能好,更要求质量上的提高。评估产品可靠性成为衡量产品质量的重要途径之一,大多数科研人员也通过研究产品可靠性来综合评价产品质量。科研人员在对产品做试验,进行可靠性统计分析时,一般采用截尾试验。截尾试验一般又采用定时截尾试验或者定数截尾试验。基于如今的科学水平,高可靠性产品,高寿命产品大量的诞生,使得试验中可能经常出现没有失效产品的情况,即产生无失效数据,为了解决这一问题,越来越多的专家学者和科研人员开始研究无失效数据问题。本文正是在这样的研究背景下,在无失效数据场合下,运用贝叶斯方法对指数分布可靠度进行相关的统计分析,具体研究内容如下:在无失效数据场合下,对产品的失效概率、可靠度和平均寿命等相关问题进行研究分析。本文在韩明利用减函数法[1],取定失效概率的先验分布核,基于分布函数的凸性对可靠度进行Bayes估计的研究基础上,利用指数分布独有的无记忆性,对先验信息进行处理,在无失效数据场合下对指数分布失效概率,可靠度及平均寿命进行相关Bayes估计的研究。首先给出失效概率ip的先验分布核ln（7）d pi（8）-1,通过指数分布的凸性和无记忆性得到可靠度2R的先验分布,进而通过可靠度2R的先验分布,得到可靠度iR的先验分布,并最终得到失效概率和可靠度的Bayes估计,以及产品平均寿命的估计。在刘永峰指数分布无失效数据统计分析研究的基础上[2],又进一步对可靠度和失效概率做了E-Bayes估计和多层Bayes估计,并通过具体的算例分析说明了方法的可行性。
雷露[7]（2020）在《无失效数据下ZZ分布的可靠性估计》文中进行了进一步梳理在可靠性统计中,产品（元件）的寿命分布通常有以下四种,它们分别是:指数分布、Weibull分布、极值分布和对数正态分布。在各种试验或抽样样本形式下,国内外对上述我们熟悉的四种分布的可靠性统计推断的研究（包括理论和应用）已经非常的多,但在实际问题中却存在着某些特殊情况,比如当用指数分布、Weibull分布等四种分布来刻画某些产品（元件）的寿命时,其结果与实际却相差甚远,那么表明该类产品（元件）的寿命分布并不属于上述四类分布的范畴,而ZZ分布能够较好地描述这一类产品的寿命分布。现今元件呈现高可靠性的特点,在一定的试验时间内往往很少失效,甚至没有失效。本文主要针对上述无失效数据的情况,对ZZ分布进行可靠性分析,通过对该分布可靠度函数进行变换,并利用其凹凸性得到产品在各检测时刻可靠度之间更为精确的关系,进一步在先验分布为均匀分布和更一般的分布下,给出了各个时刻下可靠度的Bayes估计。基于可靠度的贝叶斯估计,对各个时刻和该时刻下可靠度的相关关系进行研究,利用回归分析得到ZZ分布参数的估计。并给出其他可靠性指标（平均寿命、可靠寿命等）的估计表达式。此外,在无失效数据场合下,给出了ZZ分布可靠度函数的置信水平为1-?的最优置信下限表达式,并且在几种特殊场合得到了便于使用的简化形式,同时对上述结果进行了模拟。本文在研究寿命分布类型方面有所拓展,考虑了无失效数据下ZZ分布的可靠性估计的相关问题,其研究结果具有一定的理论意义和应用价值。
陈志伟[8]（2020）在《面向加速寿命试验的试验剖面优化设计方法研究》文中提出在工程实践上,经常使用加速寿命试验对高可靠性长寿命产品进行可靠性评估。与传统的环境试验相比,加速寿命试验可以更快的得到此类产品的寿命信息,具有试验时间短、试验费用低以及试验效率高等显着优势。而优化试验方案是为了进一步提高可靠性评估精度和试验效率。为实现对高可靠性长寿命产品在正常应力水平时可靠性寿命的快速精确评估,同时考虑到三参数指数-威布尔分布可以更好地刻画这类产品的复杂性与失效机理的多因性。本文基于三参数指数-威布尔分布,以应力转换时间和应力水平为设计变量,以产品在正常应力水平下的对数中位寿命最小化为优化准则,进行了三步进应力加速寿命试验剖面的优化设计。本文对三参数指数-威布尔分布的加速寿命试验进行了统计分析,主要研究内容如下:（1）以应力转换时间和应力水平为设计变量,以产品在正常应力水平下的对数中位寿命最小化为优化准则,基于三参数指数-威布尔分布进行三步进应力I型截尾加速寿命的优化设计,并将优化试验方案与传统均匀设计试验方案进行对比,结果表明优化试验方案具有更高的估计精度。（2）通过BP神经网络来训练隐式的渐进方差表达式,进一步改进优化试验方案,以满足不损失估计精度的条件下进行快速的估计,结果表明3层BP网络比2层BP网络具有更好的拟合预测能力。（3）对传统均匀试验方案、本文优化试验方案以及BP改进试验方案等三种试验方案进行模拟评价,从准确性、稳定性及快速性等三方面来综合评价试验方案的优劣,结果表明BP改进试验方案在满足准确性和稳定性的同时,所耗费的时长大大少于其余两种试验方案,是三者中的最优试验方案。
谭启涛[9]（2019）在《加速试验失效机理一致性辨识及贝叶斯统计分析》文中提出为实现高长寿命产品在正常应力下寿命与可靠度的快速、准确的评估,本文结合Bayes理论,对恒定应力下ALT试验的定时截尾数据、ADT试验的性能退化数据展开了全面、深入的讨论。主要成果如下:第一,基于加速系数不变原则,对ALT试验的Weibull寿命模型、对数正态寿命模型、混合指数分布族模型的失效机理一致性辨识问题进行了研究,并给出了具体的判断方法;针对ADT中的Wiener退化模型和Inverse Gaussian退化模型的失效机理一致性辨识问题进行了研究,并给出了具体的检验方法。第二,讨论了ALT中的指数分布模型、Weibull分布模型,假设指数分布参数的先验分布为伽马分布和客观选择的Jeffreys无信息先验分布,Weibull分布的形状参数为离散分布和连续型分布、尺度参数分别为伽马分布和客观选择的Jeffreys无信息先验分布,采用Bayes公式融合寿命数据,得到了定时截尾数据下参数的显性估计式,建立了常应力下可靠度的普适模型。工程案例表明Bayes下的可靠度评估方法更加合理,操作性更强,具有一定的优越性。第三,针对Wiener过程在ADT试验中的建模方法,为克服产品的异质性,提高模型的预测精度,采用具有随机参数的Wiener过程描述产品的个体差异,分别选取正态伽马分布和Jeffreys无信息先验分布作为随机参数的先验联合分布,通过Bayes公式得到参数的后验分布,并利用EM算法得到超参数的估计值,通过加速系数将加速应力下的退化样本映射到常应力下,建立了正常应力下可靠度的普适模型。Monte Carlo模拟试验验证了该普适模型的可行性。第四,针对Inverse Gaussian过程在ADT试验中的建模方法,为克服产品的异质性,采提高模型的预测精度,采用具有随机参数的Inverse Gaussian过程进行建模,选取正态伽马分布作为随机参数的先验联合分布,利用EM算法得到超参数的估计值,通过加速系数的等效定义将样本数据映射到常应力下,建立了正常应力下可靠度的普适模型。Monte Carlo模拟试验验证了普适模型的可行性。
王璨[10]（2019）在《基于无失效数据的液力变速箱可靠性分析》文中研究说明当前社会,产品的可靠性越来越高,对于这类高可靠性产品,如液力变速箱,在其可靠性试验中通常会出现无失效数据或少失效数据的情形。将这类产品的可靠性定量表示,对于了解、分析和提升产品的可靠性都具有重大意义。对于高可靠性产品在无失效数据或少失效数据时的可靠性分析问题,现有的研究与讨论较少。为了解决此类问题,本文从变速箱无失效数据出发,对此进行了研究与讨论,主要内容如下。1.本文对无失效数据时液力变速箱的可靠性分析进行了研究。文中合理地使用液力变速箱现有信息,如寿命分布模型、预测寿命和报废指标等,采用虚拟增广样本方法进行数据增广,应用多层Bayes方法进行失效概率估计,由最小二乘法进行数据拟合,对无失效数据时的液力变速箱进行了可靠性分析。由液力变速箱可靠性分析流程,通过分析与推广,文中给出了一种高可靠性产品可靠性分析方法,并通过相关算例对该方法的可行性进行了验证。2.本文利用无失效数据时的可靠性分析方法,对单失效数据情形下的可靠性分析问题进行了研究。文中对单失效数据时的似然函数进行了讨论,给出了其一般表达式,并根据多层Bayes方法与最小二乘法,得到了失效概率与可靠度的估计值及其变化规律。算例表明,本文的方法可以将无失效数据的可靠性分析方法推广到单失效数据时的可靠性分析,所得的单失效数据可靠性分析结果较为合理。3.本文对无失效数据时和单失效数据时失效概率多层Bayes估计的计算方法进行了研究。由于多层Bayes估计的计算较为复杂,为了对其进行简化计算,本文将相关积分进行降重处理。算例表明,应用文中简化计算方法所得结果与精确结果相比,误差较小。
二、定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计（论文提纲范文）
（1）指数分布参数估计量的保序性研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 指数分布的理论背景 |
| 1.1.1 指数分布 |
| 1.1.2 双参数指数分布 |
| 1.2 指数分布国内外的研究情况 |
| 1.3 论文的主要内容及创新点 |
| 2 基于定时截尾样本指数分布参数估计量的随机序关系 |
| 2.1 定时截尾寿命试验 |
| 2.2 极大似然估计 |
| 2.3 基于定时截尾样本,指数分布参数的极大似然估计 |
| 2.4 随机序 |
| 2.5 雅克比(Jacobi)行列式 |
| 2.6 指数分布参数极大似然估计量的随机序关系 |
| 2.6.1 单参数指数分布参数极大似然估计量的随机序关系 |
| 2.6.2 双参数指数分布参数极大似然估计的随机序关系 |
| 2.7 本章小结 |
| 3 定数截尾样本下指数分布参数估计量的随机序关系 |
| 3.1 定数截尾寿命试验 |
| 3.2 基于定数截尾样本,指数分布参数的极大似然估计 |
| 3.3 指数分布参数估计量的随机序关系 |
| 3.3.1 单参数指数分布参数极大似然估计的随机序关系 |
| 3.3.2 双参数指数分布参数极大似然估计量的随机序关系 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 逐次截尾样本下指数分布参数估计量的随机序关系 |
| 4.1 逐次截尾样本 |
| 4.2 双参数指数分布参数估计量的随机序关系 |
| 4.3 本章小结 |
| 5 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士期间发表学术论文情况 |
| 致谢 |
（3）基于Bayes分析下复合瑞利分布的参数估计研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 1 引言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 研究内容 |
| 2 预备知识 |
| 2.1 复合瑞利分布 |
| 2.2 极大似然估计 |
| 2.3 Bayes估计 |
| 2.4 EM算法 |
| 3 双边定数截尾下复合瑞利分布的参数估计 |
| 3.1 双边定数截尾下复合瑞利分布参数的极大似然估计 |
| 3.2 双边定数截尾下复合瑞利分布参数θ的Bayes估计 |
| 3.3 随机模拟 |
| 4 逐步增加Ⅱ型删失下复合瑞利分布的参数估计 |
| 4.1 逐步增加Ⅱ型删失下复合瑞利分布参数的极大似然估计 |
| 4.2 逐步增加Ⅱ型删失下复合瑞利分布参数θ的Bayes估计 |
| 4.3 超参数μ的估计 |
| 4.4 随机模拟 |
| 4.5 对比分析 |
| 5 混合正态-复合瑞利分布模型的参数估计 |
| 5.1 混合正态-复合瑞利分布模型参数的极大似然估计 |
| 5.2 混合正态-复合瑞利分布模型参数的EM算法估计 |
| 5.3 随机模拟 |
| 5.4 实证分析 |
| 6 主要结论与展望 |
| 参考文献 |
| 在读期间发表的论文 |
| 致谢 |
（4）极少失效数据下的铁路货车转向架大部件可靠性评估与检修策略优化（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 转向架大部件可靠性评估的研究现状 |
| 1.2.2 极少失效数据下的可靠性评估研究现状 |
| 1.2.3 检修策略的研究现状 |
| 1.2.4 研究方法总结分析 |
| 1.3 研究内容和论文结构 |
| 1.3.1 论文主要研究内容 |
| 1.3.2 论文结构框架 |
| 2 转向架大部件可靠性评估的需求和特征分析 |
| 2.1 转向架大部件可靠性评估的需求分析 |
| 2.1.1 转向架系统结构分析 |
| 2.1.2 转向架大部件FMEA分析 |
| 2.2 转向架大部件可靠性评估的特征分析 |
| 2.2.1 数据来源 |
| 2.2.2 极少失效数据的特征分析 |
| 2.3 本章小结 |
| 3 基于配分布曲线法的转向架大部件可靠度点估计 |
| 3.1 失效概率P_i的确定 |
| 3.1.1 E-Bayes方法 |
| 3.1.2 经典Bayes方法 |
| 3.1.3 多层Bayes方法 |
| 3.2 基于最小二乘法的参数拟合 |
| 3.2.1 最小二乘法 |
| 3.2.2 基于时间加权的最小二乘法 |
| 3.3 仿真验证 |
| 3.3.1 基于经典文献数据的方法验证 |
| 3.3.2 超先验分布类型的敏感性分析 |
| 3.3.3 超参数值域的敏感性分析 |
| 3.3.4 不同数量和截尾时间的敏感性分析 |
| 3.4 转向架大部件的可靠度点估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 4 基于Bootstrap方法的转向架大部件可靠度区间估计 |
| 4.1 基于Bootstrap的可靠度区间估计 |
| 4.1.1 Bootstrap方法的分类 |
| 4.1.2 参数Bootstrap的基本流程 |
| 4.1.3 基于矩估计的参数拟合 |
| 4.2 不同区间估计方法的对比分析 |
| 4.2.1 反向推导法 |
| 4.2.2 置信限分析法 |
| 4.2.3 方法验证 |
| 4.3 转向架大部件的可靠度区间估计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 转向架大部件的检修策略优化 |
| 5.1 检修策略优化模型的构建 |
| 5.1.1 检修策略优化的问题描述 |
| 5.1.2 目标函数的建立 |
| 5.2 检修策略优化模型的求解及分析 |
| 5.2.1 检修模型的求解 |
| 5.2.2 优化效果的比较分析 |
| 5.3 模型参数的敏感性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 |
| 学位论文数据集 |
（5）无失效数据下MEMS元器件可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.3 无失效数据研究方法综述 |
| 1.3.1 最优置信限法 |
| 1.3.2 配分布曲线法 |
| 1.3.3 其他方法 |
| 1.4 本论文内容及结构安排 |
| 1.5 本章小结 |
| 第二章 可靠性预测分析基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 MEMS元器件主要失效机理 |
| 2.3 可靠性基本概念 |
| 2.3.1 MEMS元器件可靠性 |
| 2.3.2 可靠性参数指标 |
| 2.4 MEMS元器件分布模型及其特性 |
| 2.4.1 指数分布模型及其特性 |
| 2.4.2 两参数威布尔分布模型及其特性 |
| 2.4.3 三参数威布尔分布模型及其特性 |
| 2.5 MEMS元器件无失效数据统计模型及仿真数据 |
| 2.5.1 截尾寿命试验 |
| 2.5.2 不同分布模型仿真数据生成 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 寿命服从威布尔分布的MEMS元器件可靠性分析 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 最优置信限法情况下的MEMS元器件可靠性分析 |
| 3.2.1 威布尔分布最优置信限法理论分析 |
| 3.2.2 基于最优置信限法的威布尔分布MTBF估计 |
| 3.3 配分布曲线法理论基础 |
| 3.3.1 失效概率pi的估计方法 |
| 3.3.2 最小二乘估计 |
| 3.4 配分布曲线法情况下的MEMS元器件可靠性分析 |
| 3.4.1 失效概率pi的经典法估计 |
| 3.4.2 失效概率pi的Bayes法估计 |
| 3.4.3 失效概率pi的多层Bayes法估计 |
| 3.4.4 失效概率pi的E-Bayes法估计 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 寿命服从指数分布的MEMS元器件可靠性分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 最优置信限法情况下的MEMS元器件可靠性分析 |
| 4.2.1 指数分布最优置信限法理论分析 |
| 4.2.2 基于最优置信限法的指数分布MTBF估计 |
| 4.3 配分布曲线法情况下的MEMS元器件可靠性分析 |
| 4.3.1 指数分布的失效概率pi估计 |
| 4.3.2 指数分布的最小二乘估计 |
| 4.4 配分布曲线法的可靠性预测实例分析 |
| 4.4.1 寿命服从指数分布的失效率预测值估计 |
| 4.4.2 基于配分布曲线法的MEMS元器件失效率λ估计总结 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 本文结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
（6）无失效数据场合下指数分布可靠度统计分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外可靠性研究背景 |
| 1.3 国内外可靠性研究现状 |
| 1.4 本文的工作及内容安排 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 Bayes起源与发展 |
| 2.2 Bayes公式 |
| 2.3 先验分布的确定 |
| 2.4 指数分布的E-Bayes估计与多层Bayes估计 |
| 第3章 无失效数据场合指数分布可靠度的Bayes估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 可靠度的Bayes估计 |
| 3.2.1 模型假设 |
| 3.2.2 可靠度R_i(i=1,2...m)的估计 |
| 3.2.3 平均寿命的估计 |
| 3.3 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第4章 无失效数据场合指数分布可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 可靠度的E-Bayes估计和多层Bayes估计 |
| 4.2.1 数据模型 |
| 4.2.2 可靠度R_i的估计 |
| 4.2.3 平均寿命的估计 |
| 4.3 算例分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 全文总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间的科研情况 |
（7）无失效数据下ZZ分布的可靠性估计（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 课题背景及研究的目的和意义 |
| 1.1.1 课题来源 |
| 1.1.2 课题背景——可靠性的出现 |
| 1.1.3 课题意义——无失效数据的产生 |
| 1.2 无失效数据可靠性研究国内外研究现状 |
| 1.3 本论文的主要研究内容与组织结构 |
| 1.4 本章小结 |
| 第2章 预备知识 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 ZZ分布 |
| 2.2.1 ZZ分布来源背景 |
| 2.2.2 ZZ分布定义 |
| 2.2.3 可靠度函数R(t) |
| 2.3 无失效数据的参数估计——经典方法 |
| 2.3.1 置信限法 |
| 2.3.2 配分布曲线法 |
| 2.3.3 修正似然函数法 |
| 2.3.4 等效失效数法 |
| 2.3.5 参数的综合估计法 |
| 2.3.6 其他方法 |
| 2.4 无失效数据失效概率的估计方法 |
| 2.4.1 经典方法 |
| 2.4.2 传统贝叶斯方法 |
| 2.4.3 多层贝叶斯方法 |
| 2.5 可靠性分析方法 |
| 2.5.1 解析法 |
| 2.5.2 蒙特卡洛法 |
| 2.5.3 综合法 |
| 2.6 本章小结 |
| 第3章 无失效数据下ZZ分布可靠性指标的估计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 配分布曲线法的基本思想 |
| 3.3 无失效数据统计ZZ分布R(t)的 Bayes估计 |
| 3.3.1 统计模型建立 |
| 3.3.2 ZZ分布中试验时刻与可靠度之间的关系 |
| 3.4 ZZ分布可靠度函数的Bayes估计 |
| 3.4.1 先验分布为均匀分布时R_i的 Bayes估计 |
| 3.4.2 先验分布为一般分布时R_i的 Bayes估计 |
| 3.5 ZZ分布可靠性指标的估计 |
| 3.5.1 ZZ分布参数的估计 |
| 3.5.2 可靠性指标的估计 |
| 3.5.3 算例 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4章 无失效数据下ZZ分布可靠度最优置信下限 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 ZZ分布可靠度函数最优置信下限 |
| 4.2.1 产品无失效数据统计模型 |
| 4.2.2 最优置信限法的理论基础 |
| 4.2.3 ZZ分布可靠度函数的最优置信下限 |
| 4.3 相关数值算例 |
| 4.3.1 数值模拟 |
| 4.4 本章小结 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
| 致谢 |
（8）面向加速寿命试验的试验剖面优化设计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 加速寿命试验方法研究现状 |
| 1.2.2 试验剖面优化设计方法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 加速寿命试验及可靠性分析基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 加速寿命试验基本理论 |
| 2.2.1 加速寿命试验的应力类型 |
| 2.2.2 加速寿命试验的试验类型 |
| 2.2.3 加速寿命试验的截尾方式 |
| 2.2.4 加速寿命试验的加速性 |
| 2.3 可靠性分析基本理论 |
| 2.3.1 常用可靠性特征量 |
| 2.3.2 常用寿命分布模型 |
| 2.3.3 常用应力加速模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于三参数指数-威布尔分布的优化设计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于三参数指数-威布尔分布的试验设计 |
| 3.2.1 加速寿命试验剖面的建立 |
| 3.2.2 加速寿命试验加速模型的选取 |
| 3.2.3 加速寿命试验寿命分布模型的选取 |
| 3.3 基于三参数指数-威布尔分布的优化设计模型 |
| 3.3.1 基于三参数指数-威布尔分布的设计变量及约束条件 |
| 3.3.2 基于三参数指数-威布尔分布的目标函数 |
| 3.4 基于三参数指数-威布尔分布的模型求解 |
| 3.4.1 蒙特卡罗方法的基本原理及流程 |
| 3.4.2 基于蒙特卡罗方法的模型求解 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于BP神经网络的模型求解改进及模拟评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 BP神经网络基本理论 |
| 4.2.1 BP神经网络的激活函数 |
| 4.2.2 BP神经网络的反向传播 |
| 4.3 基于BP神经网络的模型求解改进 |
| 4.3.1 BP神经网络学习技巧 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的模型求解 |
| 4.4 加速试验剖面设计方案的模拟评价 |
| 4.4.1 加速试验剖面设计方案的评价标准 |
| 4.4.2 加速试验剖面设计方案的评价流程 |
| 4.4.3 加速试验剖面设计方案的综合对比评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（9）加速试验失效机理一致性辨识及贝叶斯统计分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 加速试验研究现状 |
| 1.2.1 失效机理一致性辨识 |
| 1.2.2 ALT建模 |
| 1.2.3 ADT建模 |
| 1.3 发展趋势 |
| 1.4 论文框架结构 |
| 第2章 失效机理一致性分析的理论基础 |
| 2.1 加速系数与加速模型 |
| 2.1.1 加速系数 |
| 2.1.2 加速模型 |
| 2.2 ALT中典型寿命分布的一致性辨识 |
| 2.2.1 辨识依据 |
| 2.2.2 一致性检验方法 |
| 2.3 混合指数分布下的失效机理一致性 |
| 2.3.1 判别依据 |
| 2.3.2 加速系数与寿命分布特征参数关系映射的检验 |
| 2.3.3 同质性检验 |
| 2.3.4 失效机理一致的判别 |
| 2.3.5 仿真验证 |
| 2.4 Wiener退化模型的一致性辨识 |
| 2.4.1 辨识依据 |
| 2.4.2 检验思想 |
| 2.5 Inverse Gaussian退化模型的一致性辨识 |
| 2.5.1 辨识依据 |
| 2.5.2 检验思想 |
| 第3章 恒加试验下典型寿命分布Ⅰ型截尾的贝叶斯统计分析 |
| 3.1 指数分布的参数估计 |
| 3.1.1 MLE估计 |
| 3.1.2 贝叶斯估计 |
| 3.1.3 常应力下可靠度评估模型 |
| 3.2 Weibull分布参数的点估计 |
| 3.2.1 定时截尾的MLE估计 |
| 3.2.2 离散先验下的贝叶斯估计 |
| 3.2.3 连续先验下的Bayes估计 |
| 3.2.4 可靠度评估 |
| 3.2.5 可靠度的Bootstrap区间估计 |
| 3.3 温度应力恒加试验数据的统计分析 |
| 3.4 章末小结 |
| 第4章 Wiener过程下基于随机参数的可靠度评估模型 |
| 4.1 MLE估计 |
| 4.2 共轭先验分布下的参数估计 |
| 4.3 Jeffreys先验下的参数估计 |
| 4.4 加速应力随机参数的可靠度模型 |
| 4.5 正常应力下的可靠度评估 |
| 4.5.1 基于回归模型的可靠度评估 |
| 4.5.2 正常应力下随机超参数的可靠度评估 |
| 4.6 Monte Carlo模拟算例分析 |
| 4.7 章末小结 |
| 第5章 Inverse Gaussian过程下基于随机超参数的可靠度评估模型 |
| 5.1 MLE估计 |
| 5.2 EM算法下的随机超参数估计 |
| 5.3 加速应力下的可靠度评估模型 |
| 5.4 常应力下可靠度评估 |
| 5.4.1 常应力下基于回归模型的可靠度评估 |
| 5.4.2 基于随机超参数的可靠度评估 |
| 5.5 Monte Carlo模拟算例分析 |
| 5.6 章末小结 |
| 第6章 结论与展望 |
| 6.1 论文主要研究成果 |
| 6.2 展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果 |
（10）基于无失效数据的液力变速箱可靠性分析（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 课题研究背景及意义 |
| 1.2 国内外概况 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 1.3.1 论文主要内容 |
| 1.3.2 论文结构安排 |
| 第二章 无失效数据可靠性分析相关理论 |
| 2.1 可靠性分析概述 |
| 2.1.1 可靠性分析 |
| 2.1.2 可靠性指标 |
| 2.1.3 寿命分布模型 |
| 2.2 相关基本理论 |
| 2.2.1 虚拟增广样本方法 |
| 2.2.2 贝叶斯方法 |
| 2.2.3 加权最小二乘法 |
| 2.3 本章小结 |
| 第三章 变速箱无失效数据可靠性分析 |
| 3.1 可靠性分析步骤 |
| 3.1.1 无失效数据及其增广 |
| 3.1.2 失效概率的估计方法 |
| 3.1.3 可靠性参数的估计方法 |
| 3.2 变速箱可靠性分析 |
| 3.2.1 参数c取值分析 |
| 3.2.2 参数c取值确定 |
| 3.2.3 具体步骤与结果 |
| 3.3 高可靠性产品可靠性分析 |
| 3.3.1 方法简述 |
| 3.3.2 算例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 第四章 无失效数据可靠性分析方法的拓展 |
| 4.1 单失效数据可靠性分析方法 |
| 4.1.1 单失效数据 |
| 4.1.2 失效概率的估计 |
| 4.1.3 变速箱算例分析 |
| 4.1.4 轴承算例分析 |
| 4.2 多层Bayes估计的简化计算方法 |
| 4.2.1 方法简述 |
| 4.2.2 算例分析 |
| 4.3 本章小结 |
| 第五章 结论与展望 |
| 5.1 全文内容总结 |
| 5.2 未来工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间的学术活动及成果情况 |
四、定时截尾试验下可靠性的经验Bayes估计（论文参考文献）
- [1]指数分布参数估计量的保序性研究[D]. 蔡明书. 辽宁工业大学, 2020(03)
- [2]基于自适应逐步Ⅱ型混合截尾试验Burr-Ⅻ分布的统计分析[J]. 鄢伟安,杨海军,周俊杰. 系统工程理论与实践, 2020(05)
- [3]基于Bayes分析下复合瑞利分布的参数估计研究[D]. 邵媛媛. 新疆师范大学, 2020(06)
- [4]极少失效数据下的铁路货车转向架大部件可靠性评估与检修策略优化[D]. 操琴. 北京交通大学, 2020(03)
- [5]无失效数据下MEMS元器件可靠性评估方法研究[D]. 孙洪凯. 合肥工业大学, 2020(02)
- [6]无失效数据场合下指数分布可靠度统计分析[D]. 刘长林. 西华师范大学, 2020(12)
- [7]无失效数据下ZZ分布的可靠性估计[D]. 雷露. 哈尔滨理工大学, 2020(02)
- [8]面向加速寿命试验的试验剖面优化设计方法研究[D]. 陈志伟. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [9]加速试验失效机理一致性辨识及贝叶斯统计分析[D]. 谭启涛. 西南交通大学, 2019(04)
- [10]基于无失效数据的液力变速箱可靠性分析[D]. 王璨. 合肥工业大学, 2019(01)