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加速试验具有耗时短、费用低、预测能力较强的特点,在装备贮存寿命评估中具有广泛的应用。但是对于许多复杂产品而言,由于加速试验机理复杂,造成加速试验与现场试验之间可能存在一定的偏差,因此加速试验数据与现场试验数据的一致性,就成为我们迫切需要研究的问题,而这同时也是加速试验成功与否的重要评判标准。本文针对装备贮存寿命预测中的一致性分析问题展开了系统的研究,在此基础上提出了基于Bayes理论和基于极大似然理论的融合建模分析方法,为装备贮存寿命评估提供了技术支撑。本文主要研究内容如下:(1)对加速试验数据与现场试验数据的一致性分析进行了系统的研究,针对加速试验一致性分析的特点,提出可靠度拟合优度分析、可靠寿命累计绝对误差分析及可靠寿命相对误差分析三种一致性分析方法,其主要特点是能定量的分析加速试验数据与现场试验数据的一致性。(2)提出了基于Bayes理论的加速试验数据融合建模分析方法,可用于加速试验数据与类似产品信息、专家经验等信息的融合建模分析。仿真分析和应用实例结果表明,该方法可以有效扩大信息量,在样本量较小的场合能得到置信度较高的装备寿命结论。(3)提出了基于MLE理论的加速试验数据融合建模分析方法,可用于加速试验数据与现场数据的融合建模分析。仿真和应用实例表明,该方法能有效融合现场试验数据,提高评估结果的一致性,适用于数据样本量较大的场合。(4)以某先导式安全阀弹簧为应用对象,设计并完成了弹簧应力松弛加速试验与现场试验,最后将本文研究成果应用于弹簧贮存寿命评估,为加速试验一致性分析方法与数据融合方法提供了完整的工程应用案例。结果表明,加速试验一致性分析方法能有效处理加速试验数据与现场试验数据的一致性分析问题,而数据融合方法可以有效的扩大装备寿命评估数据量,从而得到置信度较高的寿命评估结论。综上所述,本文通过理论分析、仿真分析和应用验证,系统地研究了加速试验数据与现场试验数据的一致性问题,并在此基础上研究了加速试验数据与现场试验数据的融合问题。本文的研究成果,对加速试验技术在装备贮存可靠性领域中的研究和应用起到了推动作用,具有重要的理论与工程价值。