基于bayes理论的小子样发动机isg混合动力组合系统可靠度综合评估

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1、中文摘要摘要“小子样”系统的特点是样本少，信息量少，建立在概率论、数理统计、随机过程等理论基础上、依赖大子样数据的传统可靠性统计推断方法就难以应用，从而使得可靠性评估无法顺利进行，而且小子样系统可靠性评估一直是工程实践中的技术难题之一。本文针对“小子样”情况下的某型发动机／ISG混合动力组合系统，以Bayes方法为理论基础开展了适用“小子样”产品系统的可靠度综合评估方法的理论和应用研究。本文通过在发动／0’L／ISG混合动力组合系统实例中的工程应用分析，说明所提出的理论方法的工程实用性和有效性，得到了一套基本适合工程实际情况的“小子样”系

2、统可靠度综合评估方法，同时为该型发动机／ISG混合动力组合系统研制阶段的质量评审提供定量和定性依据。本文的主要研究内容是创新性地将系统可靠度Baycs方法与金字塔式系统可靠度综合评估技术运用在发动彩t／isG混合动力组合系统可靠性评估中，取得的成果了如下：1)在可靠度信息分析即故障模式、影响及危害性分析的基础上，提出影响系统可靠度的一些重要参数或因素，并完成了发动／0『L／ISG混合动力组合系统可靠性故障模式影响分析。2)通过系统故障状态、模糊事件概率建立系统模糊可靠度，并结合影响系统可靠度参数推导出系统可靠度综合计算公式，该公式为单元向

3、系统可靠度综合奠定了理论基础。3)对系统可靠度综合公式中各变量取值进行随机模拟仿真，并利用最优分布拟合公式对仿真数据结果进行拟合，得到了“发动／0"L／ISG系统”可靠度先验概率分布。4)在系统可靠度Baycs近似评定方法的基础上，计算出“发动机／IsG系统”可靠度点估计值和置信下限，同时对“发动机／ISG系统”结构可靠度进行了随机模拟仿真计算，以此来说明系统可靠度综合公式中的各变量对该系统结构可靠度的影响。最后给出了该系统的一些零部件的故障分析及改进。关键词：系统可靠度综合，最优分布拟合，Bayes方法，点估计，置信下限英文摘要ABST

4、RACTThedl删eris娃cofSmall—samplesystemhaslittlesampleandlittleinformation．BasedontheProbabilityTheory,SymbolicStat．，RandomProcess，theconventionalreliabilitydeducingmethoddependedonlarge-sampledataisimpossibletoapplyandthereliabilityevaluationcannotbegoneonwheel．Thereliabili

5、tyevaluationoftheSmall—samplesystemhasbeenoneofthetechniqueproblemsintheengineeringpractice．Basedonanengine／ISGhybridpowersysteminSmall·samplecasesystem，theBayestheoryandapplicationresearchofreliabilityevaluationmethod，whichisapplicabletoSmall—sampleproductionsystem，isdev

6、eloped．Aftertheengineeringapplianceanalysesofengine／ISGhybridpowersystem，engineeringpracticabilityandvalidityofthetheorymethodWasvalidated．ThereliabilityevaluationoftheSmall—samplesystemdevelopedinthepaperisapplicabletoengineeringpracticecase．Thentherationandqualitativeev

7、idenceareprovidedforthequalityevaluationoftheenginc／ISOhybridpowersystematthedevelopmentstage．ThemainresearchcontentinthispaperisaninnovationofBayesmethodandpyramidsystemreliabilitysynthesisevaluationtechniqueapplicationtohybridpowersystemreliability,theresearchresultissh

8、ownasfollows：1)Basedontheanalysisofreliabilityinformationorfailuremodeeffectandcriticality,somei