【摘 要】
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在小子样前提下, 经典统计方法得到的可靠性置信下限过于保守; 传统Bayes方法虽考虑了相关或相似装备的试验信息, 但却忽略了它们之间的差异.通过引入继承因子, 合理地考虑了
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在小子样前提下, 经典统计方法得到的可靠性置信下限过于保守; 传统Bayes方法虽考虑了相关或相似装备的试验信息, 但却忽略了它们之间的差异.通过引入继承因子, 合理地考虑了系统在设计和改进过程中的各种信息, 进而把继承因子看作随机变量, 得到了系统可靠性的验后密度函数.不仅考虑了相关装备的试验信息, 同时还考虑了系统之间的差异.仿真结果表明, 此方法的评估结论是合理的.
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