內容簡介
本書主要討論利用貝葉斯理論處理可靠性問題的方法,主要內容包括:統計學與貝葉斯理論的基礎知識,利用貝葉斯理論分析零部件可靠性數據、系統可靠性數據的方法、可修系統的可靠性分析、利用退化數據進行可靠性分析以及可靠性試驗方案設計等。在模型求解方法上,本書重點介紹了基於數值模擬的計算方法,解決了傳統貝葉斯理論模型求解困難的問題,極大地拓展了所介紹方法的工程套用範圍。同時,全書包含了超過70 個案例和160 余道習題,具有很強的工程參考價值和教學研究價值。本書主要面向從事可靠性研究的工程技術人員、科研人員、項目管理者,也可作為可靠性工程、統計學等學科的教師和研究生的教學參考資料。
圖書目錄
第1 章基本概念 1
1. 1可靠性的定義 1
1. 2基礎知識 2
1. 3常見的可靠性數據類型 7
1. 3. 1成敗型數據 7
1. 3. 2計數型數據 8
1. 3. 3壽命數據 8
1. 3. 4退化數據 9
1. 4截尾數據 10
1. 5貝葉斯可靠性分析 11
1. 6相關的閱讀材料 14
習題 14
第2 章貝葉斯推斷 16
2. 1基本概念 16
2. 1. 1極大似然估計 18
2. 1. 2點估計和區間估計 20
2. 2貝葉斯推斷基礎 21
2. 2. 1先驗分布 22
2. 2. 2觀測數據對先驗分布的更新 23
2. 3預測 26
2. 4數據的邊沿分布與貝葉斯因子 28
2. 5案例:對數常態分配 30
2. 6關於先驗分布的進一步討論 35
2. 6. 1無信息先驗分布與擴散先驗分布 35
2. 6. 2共軛先驗分布 36
2. 6. 3有信息先驗分布 36
2. 7相關的閱讀材料 37
習題 38
第3 章更為複雜的貝葉斯模型及其求解方法 39
3. 1馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法(MCMC) 39
3. 1. 1Metropolis - Hastings 算法 40
3. 1. 2Gibbs 抽樣 46
3. 1. 3收斂性分析 49
3. 2貝葉斯層次模型 51
3. 2. 1層次模型參數的MCMC 估計 53
3. 2. 2運載火箭的案例分析 54
3. 3經驗貝葉斯方法 55
3. 4擬合優度檢驗 56
3. 5相關的閱讀材料 60
習題 61
第4 章零部件可靠性模型 62
4. 1引言 62
4. 2離散故障數據的可靠性模型 62
4. 2. 1成敗型數據 63
4. 2. 2計數型數據 64
4. 3故障時間數據模型 66
4. 3. 1指數分布 67
4. 3. 2Weibull 分布 70
4. 3. 3對數常態分配 73
4. 3. 4Gamma 分布 75
4. 3. 5逆Gaussian 分布 76
4. 3. 6常態分配 76
4. 4截尾數據 77
4. 5貝葉斯層次模型的套用 80
4. 6模型選擇 84
4. 6. 1貝葉斯信息準則 85
4. 6. 2偏差信息準則 86
4. 6. 3Akaike 信息準則 87
4. 7相關的閱讀材料 87
習題 88
第5 章系統可靠性模型 91
5. 1系統結構 91
5. 1. 1可靠性框圖 91
5. 1. 2結構函式 92
5. 1. 3最小路集和最小割集 94
5. 1. 4故障樹 95
5. 2系統可靠性分析 99
5. 2. 1系統可靠度的計算方法 99
5. 2. 2常用的先驗分布 101
5. 2. 3成敗型數據的故障樹模型 103
5. 2. 4壽命數據的故障樹模型 107
5. 2. 5貝葉斯網路模型 109
5. 2. 6相關性模型 115
5. 3相關的閱讀材料 117
習題 117
第6 章可修系統的可靠性模型 119
6. 1引言 119
6. 1. 1數據類型 119
6. 1. 2系統維修的效果 120
6. 2更新過程 120
6. 3Poisson 過程 122
6. 3. 1齊次Poisson 過程(HPPs) 123
6. 4非齊次Poisson 過程(NHPPs) 126
6. 4. 1冪律過程(PLPs) 126
6. 4. 2對數線性過程 130
6. 5其他模型 130
6. 5. 1修正冪律過程(MPLPs) 130
6. 5. 2分段指數模型(PEXP) 132
6. 6擬合優度與模型選擇 132
6. 7當前的可靠度和其他性能指標 134
6. 7. 1當前可靠度 134
6. 7. 2其他性能指標 134
6. 8多單元系統與層次模型 135
6. 9可用性 145
6. 9. 1其他數據類型的可用性 147
6. 9. 2複雜系統的可用性 147
6. 10相關的閱讀材料 149
習題 150
第7 章可靠性中的回歸模型 153
7. 1引言 153
7. 1. 1協變數類型 153
7. 1. 2協變數關係 154
7. 2成敗型數據的Logistic 回歸模型 155
7. 3計數型數據的Poisson 回歸模型 163
7. 4壽命數據的回歸模型 169
7. 5模型選擇 173
7. 6殘差分析 174
7. 7加速試驗 179
7. 8可靠性增長試驗 185
7. 9回歸模型的其他套用 199
7. 10相關的閱讀材料 199
習題 200
第8 章退化模型 210
8. 1引言 210
8. 2較為複雜的退化模型 216
8. 3退化模型的診斷 220
8. 4協變數模型 222
8. 4. 1加速退化試驗 222
8. 4. 2通過試驗設計實現可靠性增長 231
8. 5破壞性退化數據 235
8. 6基於隨機過程的退化模型 239
8. 7相關的閱讀材料 242
習題 242
第9 章可靠性試驗方案的最佳化設計 250
9. 1引言 250
9. 2試驗方案確定的原則及最佳化 251
9. 2. 1試驗方案的最佳化 251
9. 2. 2基於仿真的最佳化方法的實現 253
9. 3二項型數據的試驗方案 253
9. 4壽命型數據的試驗方案 255
9. 5加速試驗的試驗方案 256
9. 6退化試驗的試驗方案 258
9. 7系統可靠性試驗方案 259
9. 8相關的閱讀材料 263
習題 263
第10 章可靠性保證試驗 265
10. 1引言 265
10. 1. 1經典風險準則 266
10. 1. 2平均風險準則 266
10. 1. 3後驗風險準則 267
10. 2二項試驗 269
10. 2. 1雙方風險 270
10. 2. 2混合風險準則 274
10. 3Poisson 試驗 275
10. 4Weibull 試驗 279
10. 4. 1單Weibull 總體試驗 280
10. 4. 2混合Weibull 總體加速保證試驗 284
10. 5相關的閱讀材料 286
習題 287
附錄 291
附錄A簡稱和縮略語 291
附錄B常見的機率分布函式 292
參考文獻 312
內容簡介 324"
