多阶段延缓纠正可靠性增长的Bayes综合评估方法

该篇论文深入探讨了"多阶段含延缓纠正可靠性增长的Bayes综合评定"这一主题，由作者闫志强、李欣欣、蒋英杰和谢红卫共同完成，发表于国防科学技术大学机电工程与自动化学院。在实际的可靠性增长试验中，特别是在涉及多阶段且包含延缓纠正措施的情况下，研究假设每个阶段的失效数据可以被建模为具有不同参数的Weibull过程。Weibull过程是一种广泛应用于描述寿命数据分布的统计模型，其失效率与时间呈幂律关系。 论文的核心贡献在于对单阶段Weibull过程的Bayes分析方法进行了优化。通过对验前分布形式的选择和参数设定，作者找到了一种方法来简化验后分布的形式，这极大地简化了贝叶斯分析的复杂性。这种简化使得可靠性评估更为直观和高效。 在多阶段试验中，作者引入了增长因子的概念，将前一阶段的验后信息有效地转化为后一阶段的验前信息。他们详细分析了在特定增长因子条件下如何确定下一阶段变量的分布参数，这是关键的技术环节。这种方法有助于整合各阶段的数据，提供更为精确的末段（最终阶段）可靠性估计。 相比于现有的文献，这篇论文扩展了基于增长因子的贝叶斯分析方法，不仅解决了阶段间信息传递的问题，而且提出了一种新的Bayes综合评估程序和算法体系。通过实例展示，论文证明了这种方法的有效性和灵活性，能够适应多种复杂试验环境下的可靠性增长分析。 本研究旨在提供一个实用的工具箱，帮助研究人员在处理多阶段含延缓纠正的可靠性增长问题时，利用Bayes分析技术更高效地处理数据和做出准确的可靠性评估。这在工程实践中具有重要的应用价值，特别是在航空航天、电子设备等领域，对设备的可靠性和寿命预测具有重要意义。