本文關(guān)鍵詞：系統(tǒng)多元相關(guān)退化過(guò)程建模及可靠度評(píng)估方法研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：基于性能退化的可靠性建模方法是解決小子樣、長(zhǎng)壽命、無(wú)失效數(shù)據(jù)等可靠性共性難題的重要途徑之一,近年來(lái)備受學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的普遍關(guān)注。然而,隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展,現(xiàn)代工程系統(tǒng)通常具有多個(gè)功能和性能要求,并且在其服役階段多個(gè)性能退化指標(biāo)都會(huì)隨時(shí)間逐漸退化。由于這些性能退化指標(biāo)共同反映了系統(tǒng)的性能退化過(guò)程,故具有一定的相關(guān)性,并且這種相關(guān)性較為復(fù)雜。因此,如何針對(duì)上述具有多個(gè)性能退化指標(biāo)的系統(tǒng)開(kāi)展基于性能退化的可靠性建模是可靠性工程中亟待解決的新問(wèn)題,而其中最核心的難題是如何準(zhǔn)確地描述多個(gè)性能退化指標(biāo)之間復(fù)雜的相關(guān)性。鑒于此,本文針對(duì)具有多個(gè)性能退化指標(biāo)的系統(tǒng),以準(zhǔn)確描述這些性能退化指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系為出發(fā)點(diǎn),對(duì)多元相關(guān)退化過(guò)程建模問(wèn)題開(kāi)展研究,主要研究?jī)?nèi)容有:(1)提出了基于Copula函數(shù)的二元隨機(jī)相關(guān)退化過(guò)程模型。本文通過(guò)將二元Copula函數(shù)中的參數(shù)視為隨機(jī)變量以描述同類(lèi)系統(tǒng)的不同個(gè)體的兩個(gè)性能退化指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系的個(gè)體差異性。在此基礎(chǔ)上,給出了兩階段貝葉斯參數(shù)估計(jì)方法,并利用蒙特卡洛計(jì)算給定置信區(qū)間下的系統(tǒng)可靠度。算例分析表明,該方法能有效描述同類(lèi)系統(tǒng)不同個(gè)體的退化規(guī)律。(2)提出了基于時(shí)變Copula函數(shù)的二元時(shí)變相關(guān)退化過(guò)程模型。本文考慮了系統(tǒng)的兩個(gè)性能退化指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系隨時(shí)間不斷變化的時(shí)變特征,并通過(guò)二元時(shí)變Copula函數(shù)刻畫(huà)了相關(guān)關(guān)系的時(shí)變規(guī)律。算例分析表明,本文所提出的二元時(shí)變相關(guān)退化過(guò)程建模方法較以往的基于常相關(guān)的建模方法具有明顯的優(yōu)勢(shì),在不能確定兩個(gè)性能退化指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系是否隨時(shí)間變化的時(shí)候,以本文提出的二元時(shí)變相關(guān)退化模型為基礎(chǔ)的可靠度評(píng)估結(jié)果更為準(zhǔn)確。(3)提出了基于D-Vine Copula的多元相關(guān)退化過(guò)程模型。以往的多元相關(guān)退化過(guò)程建模方法均假設(shè)各性能退化指標(biāo)相互獨(dú)立或者所有的性能退化指標(biāo)之間具有相同的相關(guān)性結(jié)構(gòu),這使得模型在應(yīng)用過(guò)程中存在一定局限。本文通過(guò)引入D-Vine Copula準(zhǔn)確地描述了具有不同相關(guān)性結(jié)構(gòu)的多個(gè)性能退化指標(biāo)之間的相關(guān)關(guān)系,并進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法在描述各類(lèi)相關(guān)性結(jié)構(gòu)的多個(gè)性能退化指標(biāo)時(shí)的準(zhǔn)確度。通過(guò)算例比較,驗(yàn)證了該模型的靈活性和有效性。
【關(guān)鍵詞】：多元相關(guān)退化建模 時(shí)變Copula函數(shù) D-Vine Copula 可靠度評(píng)估
【學(xué)位授予單位】：電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類(lèi)號(hào)】：TB114.3
【目錄】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-18
• 1.1 課題研究背景及意義10-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-16
• 1.2.1 基于退化的可靠性建模方法13-15
• 1.2.2 多元相關(guān)退化過(guò)程建模方法15-16
• 1.3 論文的研究?jī)?nèi)容16
• 1.4 論文的主要結(jié)構(gòu)16-18
• 第二章 考慮隨機(jī)相關(guān)性的二元退化過(guò)程建模及可靠度評(píng)估方法18-35
• 2.1 Copula函數(shù)簡(jiǎn)介18-19
• 2.2 幾種常用的二元Copula函數(shù)19-22
• 2.3 基于二元Copula函數(shù)的相關(guān)退化過(guò)程建模22-25
• 2.3.1 基于隨機(jī)過(guò)程的一元退化模型22-24
• 2.3.2 基于Copula函數(shù)的二元相關(guān)退化過(guò)程的一般模型24-25
• 2.4 考慮隨機(jī)相關(guān)性的二元退化過(guò)程建模方法25-29
• 2.4.1 基于Copula函數(shù)的二元隨機(jī)相關(guān)退化過(guò)程建模方法25-26
• 2.4.2 兩階段貝葉斯參數(shù)估計(jì)方法26-28
• 2.4.3 可靠度計(jì)算28-29
• 2.5 算例分析29-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第三章 考慮時(shí)變相關(guān)性的二元退化過(guò)程建模及可靠度評(píng)估方法35-49
• 3.1 Coupla 函數(shù)的時(shí)變相關(guān)性35-36
• 3.2 基于時(shí)變Copula函數(shù)的時(shí)變相關(guān)退化模型36-38
• 3.2.1 時(shí)變相關(guān)的一般模型36-37
• 3.2.2 時(shí)變相關(guān)的二元退化過(guò)程模型37-38
• 3.3 算例分析38-48
• 3.3.1 算例Ⅰ39-46
• 3.3.2 算例II46-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第四章 多元相關(guān)退化過(guò)程建模及可靠度評(píng)估方法49-84
• 4.1 Vine Copula49-54
• 4.1.1 D-Vine Copula模型50-53
• 4.1.2 基于D-Vine Copula模型的隨機(jī)數(shù)據(jù)生成方法53-54
• 4.2 二元Copula函數(shù)的選擇方法54-59
• 4.2.1 貝葉斯Copula選擇方法介紹55-57
• 4.2.2 貝葉斯Copula選擇方法的仿真分析57-59
• 4.3 D-Vine Copula模型中Copula函數(shù)類(lèi)型的選擇方法59-63
• 4.3.1 三維D-Vine Coupla模型的貝葉斯Copula選擇方法59-60
• 4.3.2 D-Vine Copula模型的Copula函數(shù)選擇算例分析60-63
• 4.4 D-Vine Copula模型與多元Copula模型的比較63-67
• 4.5 基于D-Vine Copula模型的多元相關(guān)退化過(guò)程建模方法研究67-71
• 4.6 算例分析71-83
• 4.6.1 算例Ⅰ71-77
• 4.6.2 算例Ⅱ77-79
• 4.6.3 算例Ⅲ79-83
• 4.7 本章小結(jié)83-84
• 第五章 總結(jié)和展望84-86
• 5.1 全文總結(jié)84
• 5.2 后續(xù)工作展望84-86
• 致謝86-87
• 參考文獻(xiàn)87-93
• 攻讀碩士學(xué)位期間取得研究成果93-94

【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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9 王s

本文編號(hào)：429404