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航空发动机可靠性增长的Bayes评估与预测模型研究

明志茂  易晓山  张云安  陈循  
【摘要】:本文为贝叶斯方法应用于航空发动机研制阶段可靠性增长评估与预测提供了一种新的思路和方法。针对发动机研制存在历史信息和专家经验的特点,基于新的 Dirichlet 先验分布,本文建立了一种可靠性增长的 Bayes 评估与预测模型。本模型充分利用先验信息和阶段试验信息,合理估算出当前阶段和后续试验阶段发动机可靠性的 Bayes 点估计和置信下限。利用最优化方法研究了新的 Dirichlet 先验分布参数确定的方法,容易定量和衡量先验参数,解决了超参数物理意义不明确难以确定问题。针对后验高维分布数值积分的计算问题,运用 WinBUGS 软件计算解决了参数后验推断问题。通过实例验证了该模型的直观性与有效性。

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