研制阶段系统可靠性增长的Bayesian评估与预测

摘要：

基于新Dirichlet先验分布,建立一种适合小子样复杂系统异总体可靠性增长分析的Bayesian模型.充分利用先验信息和阶段试验信息,结合产品研制的试验数据,利用最优化方法研究新的Dirichlet先验分布容易定量和衡量先验参数确定的方法,解决了超参数物理意义不明确难以确定问题.通过变量替换的Gibbs抽样简化了后验推断,合理估算出当前阶段和后续试验阶段产品可靠性的Bayesian点估计和置信下限;结合试验数据,利用该模型实现了未来阶段可靠性的预测,扩展了模型应用范围.实例表明该模型参数含义清晰明确,简单易行,利于工程应用.

关键词：可靠性增长模型、Bayesian、新Dirichlet分布、马尔科夫蒙特卡罗模拟、Gibbs抽样

所属期刊栏目：46

分类号：TB114.3(工程基础科学)

资助基金：国家部委预研51319030302;国家部委预研基金9140A19030506- KG0166

在线出版日期：2010-05-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：150-156