【摘 要】
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该文主要研究燃爆性产品的可靠性评估方法.首先在已知分布模型下,针对感度数据,利用样本空间排序法研究可靠度的下限估计.针对Logistic模型对该下限进行蒙特卡罗模拟,并与极
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该文主要研究燃爆性产品的可靠性评估方法.首先在已知分布模型下,针对感度数据,利用样本空间排序法研究可靠度的下限估计.针对Logistic模型对该下限进行蒙特卡罗模拟,并与极大似然估计的渐近正态性所得下限进行比较.论文采用变换和非变换两种思想,变换的思想是将未知感度分布的可靠度转换为已知变换感度分布的适当的响应率,非变换的思想是将分布模型认为是对数Logistic分布模型,并分别采用样本空间排序法和极大似然估计的渐进正态性方法来求可靠度的下限估计.然后针对原始模型是Logistic模型,分别用变换和非变换的思想对可靠度的下限进行模拟.最后在以上研究的基础上,论文给出了燃爆性产品可靠度的综合评估方法.首先论文对刻度参数的估计进行纠偏,然后利用样本空间排序法给出序贯试验数据下可靠度的下限估计,接着论文应用Bayes方法,将序贯试验数据和工作刺激水平处的成败型试验数据相结合,对可靠度进行了综合评估.最后,论文介绍了当满足一定的可靠度要求时,成败型试验所需样本量的计算.
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