项目名称: 启动可靠性验证试验拓展模型及相关问题研究

项目编号: No.71271028

项目类型: 面上项目

立项/批准年度: 2013

项目学科: 管理科学

项目作者: 赵先

作者单位: 北京理工大学

项目金额: 55万元

中文摘要: 针对关键设备启动可靠性问题的重要性,以及传统启动可靠性验证试验理论对启动试验的复杂性考虑不足的现实,本课题将在深入调研的基础上,首先,以启动试验复杂性的成因为切入点,依据启动可靠性验证试验传统模型理论和Consecutive-k系统可靠性理论,构建启动可靠性验证试验拓展模型;其次,针对拓展模型构建概率指标体系,并应用有限马尔可夫链嵌入法和蒙特卡罗模拟法进行指标求解研究;再次,以试验次数或成本最小化为目标函数,通过风险细分和多维OC曲面构建约束条件,进而建立参数优化模型,并进行模型求解研究;最后,针对启动可靠性验证试验数据的特点,进行基于MCMC的启动可靠性贝叶斯估计方法研究。 本课题研究成果可直接应用于各种复杂情况下的最佳启动可靠性验证试验方案设计,以及相关标准的制订。此外,本课题研究还将进一步丰富可靠性试验理论,推动系统可靠性、统计游程、有限马尔可夫链嵌入法等相关理论和研究方法的发展。

中文关键词: 启动可靠性;马尔可夫链;等级划分;多态;维修策略

英文摘要: According to the importance of start-up reliability of key equipments, and the insufficiency of theoretical gap on complexity of traditional start-up demonstration tests in complex cases, further study is required. First, advanced models of start-up demonstration tests will be constructed based on the cause of various complex situations, theory of traditional models of start-up demonstration tests, and theory of Consecutive-k system reliability. Second, probability indexes will be constructed in view of the advanced models, and the relevant indicators will be solved by using the finite Markov chain embedding approach and Monte Carlo simulation. Then, by taking the minimization of the times or costs of tests as objective function, and using constraints of risk segmentation and multidimensional OC surface, the optimization model will be given and the relevant indicators will be solved. Finally, according to the characters of the data obtained from start-up demonstration tests, we will propose Bayesian Estimation of start-up reliability based on Markov Chain Monte Carol (MCMC) methods. This research can be directly applied to all kinds of complicated start-up demonstration tests design and the constitution of relative standards. Moreover, this research can further expand the reliability test theory, and accelerate

英文关键词: start-up reliability;Markov chain;classification;multi-state;maintenance policy

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马尔可夫链,因安德烈·马尔可夫(A.A.Markov,1856-1922)得名,是指数学中具有马尔可夫性质的离散事件随机过程。该过程中,在给定当前知识或信息的情况下,过去(即当前以前的历史状态)对于预测将来(即当前以后的未来状态)是无关的。 在马尔可夫链的每一步,系统根据概率分布,可以从一个状态变到另一个状态,也可以保持当前状态。状态的改变叫做转移,与不同的状态改变相关的概率叫做转移概率。随机漫步就是马尔可夫链的例子。随机漫步中每一步的状态是在图形中的点,每一步可以移动到任何一个相邻的点,在这里移动到每一个点的概率都是相同的(无论之前漫步路径是如何的)。
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