小子样条件下基于信息融合的系统可靠性优化试验设计建模

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经典可靠性试验设计方法要求产品有充足的试验样本量,以降低试验中的弃真风险和采伪风险,增大试验置信度,但现代产品可靠性试验中经济因素占据的比重越来越大,如何在有限的资源和多源信息下设计出满足约束的可靠性试验成为了经典可靠性试验设计方法的难题。本文以试验总体费用为目标函数,基于Bayes基础理论和信息融合方法,在满足风险约束和置信水平约束的条件下对系统可靠性试验设计进行了研究。首先,对信息融合方法进行了研究,提出了小子样条件下基于信息融合的系统可靠性优化试验设计理论模型(System Reliability Test Design Model based on Information Fusion,SRTM)。SRTM对系统可靠性参数进行了统计假设,对系统结构函数和子系统、系统的验前信息进行了说明,给出了弃真风险和采伪风险的定义式。基于对系统结构假设和验前信息的理解提出了同一层次和跨层次的信息融合方法,并以示例验证方法效果。最后以试验总体费用为目标函数,综合两类风险约束、置信水平约束和环境约束构建SRTM,并给出SRTM求解步骤。其次,针对子系统是成败型和指数型两种情况,建立了串联系统可靠性优化试验设计模型(Series System Reliability Test Design Model based on Information Fusion,SRTM-S)。基于SRTM的理论假设,SRTM-S利用串联系统结构函数,给出子系统为成败型的串联系统可靠性优化试验设计模型(Series System Reliability Test Design Model based on Information Fusion for Binomial Subsystems,SRTM-S-B)和子系统为指数型的串联系统可靠性优化试验设计模型(Series System Reliability Test Design Model based on Information Fusion for Exponential Subsystems,SRTM-S-E)的信息融合过程。基于平均风险准则,给出了SRTM-S-B和SRTM-S-E中弃真风险和采伪风险的计算式。针对置信水平要求,确定了SRTM-S-B中系统的最小试验样本量和SRTM-S-E中系统的最小试验时间。考虑环境承受压力,给出试验终止决策不等式,确定了SRTM-S-B和SRTM-S-P的最大可接受失效数。对SRTM-S给出了求解的具体步骤,并以实例来验证方法的有效性。然后,针对系统结构为并联的系统可靠性试验设计问题,建立了并联系统可靠性优化试验设计模型(Parallel System Reliability Test Design Model based on Information Fusion,SRTM-P)。基于SRTM的理论假设,SRTM-P利用并联系统结构函数,给出子系统为成败型的并联系统可靠性优化试验设计模型(Parallel System Reliability Test Design Model based on Information Fusion for Binomial Subsystems,SRTM-P-B)和子系统为指数型的并联系统可靠性优化试验设计模型(Parallel System Reliability Test Design Model based on Information Fusion for Exponential Subsystems,SRTM-P-E)的信息融合过程。模型其余的构建过程与SRTM-S类似。章节最后用两个实例分别验证了SRTM-P-B和SRTM-P-E两个模型求解算法的有效性。最后,对系统结构为混联的系统可靠性试验设计问题,建立了混联系统可靠性优化试验设计模型(Compound System Reliability Test Design Model based on Information Fusion,SRTM-C)。以最小路径和割集代替混联系统的可靠性结构函数,找出关键子系统,从而降低了算法的复杂度。以子系统为成败型和子系统为指数型为例,建立了子系统为成败型的混联系统可靠性优化试验设计模型(Compound System Reliability Test Design Model based on Information Fusion for Binomial Subsystems,SRTM-C-B)和子系统为指数型的混联系统可靠性优化试验设计模型(Compound System Reliability Test Design Model based on Information Fusion for Exponential Subsystems,SRTM-C-E),并给出两个实例展示了算法的有效性。
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