导读:本文包含了比例反失效率论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:比例失效率模型,普通随机序,失效率序,反失效率序
比例反失效率论文文献综述
张建东,颜荣芳[1]（2018）在《两比例失效率元件组成串联系统元件冗余与系统冗余的随机比较》一文中研究指出针对两个比例失效率元件组成的串联系统,在热冗余的情形下,讨论了串联系统的元件冗余与系统冗余两种方案,并基于随机序的方法,对普通随机序、失效率序、反失效率序建立了元件冗余优于系统冗余的随机比较理论.(本文来源于《经济数学》期刊2018年04期）
罗阳,胡昌华,周志杰,司小胜[2]（2016）在《基于改进比例失效率模型的设备剩余寿命预测》一文中研究指出产品的剩余寿命预测能够为产品的维修和更换提供重要的决策依据.传统的比例失效模型方法在剩余寿命预测中得到了广泛的应用,然而此方法没有充分利用产品的历史寿命信息,对产品的退化过程也没有很好地描述.针对此问题,提出了一种融合退化过程与失效率建模的产品剩余寿命预测方法.该方法首先利用线性过程对产品的退化过程建模,然后利用比例失效模型融合退化过程对失效率的影响,达到充分利用产品历史信息的目的.此外,与传统比例失效模型方法不同,模型中的比例参数分为两部分,分别将产品退化的初始信息和产品的退化增量联系起来,进一步利用产品的当前退化信息对产品的参数进行Bayes更新,基于此进行剩余寿命预测,从而实现产品历史数据和当前退化数据的有效融合.通过激光发生器的退化数据验证了所提方法的有效性.(本文来源于《上海应用技术学院学报(自然科学版)》期刊2016年01期）
蔡忠义,陈云翔,张诤敏,项华春[3]（2015）在《基于比例失效率退化模型的可靠性评估方法》一文中研究指出针对不假定寿命分布类型的长寿命可靠性评估问题,提出一种不同于传统基于退化轨迹和退化量分布的退化数据可靠性评估方法。将时间视为类加速因子并作为协变量,通过引入比例风险模型来描述产品寿命与退化量失效率之间的关系,建立比例失效率退化模型;通过考虑分布簇之间的差异度来确定退化量分布类型,求出退化量基准失效函数及比例失效率系数;采用线性回归模型拟合出类加速模型参数估计,确定已知检测时刻下的退化量失效率函数,并外推产品在退化失效阈值下的寿命可靠度函数;结合实例分析,验证方法的实用性和有效性。(本文来源于《系统工程与电子技术》期刊2015年08期）
程晓燕[4]（2012）在《元件服从比例反失效率的温贮备系统性能指标》一文中研究指出讨论由比例反失效率元件组成的温贮备系统的可靠性,从贮备成本最低出发,建立温贮备系统的一个优化模型,研究最优贮备数量的存在性.(本文来源于《兰州理工大学学报》期刊2012年03期）
钟强晖,张志华,梁胜杰[5]（2012）在《基于比例失效率模型的退化数据分析方法》一文中研究指出利用产品的性能退化数据进行可靠性评估是一个解决失效寿命数据不充分的重要方法.在分析产品的失效率与失效阀值具有紧密相关性的基础上,通过引入比例失效率模型描述产品可靠性与失效阀值的关系,并根据产品寿命分布与退化量分布之间的关系建立了退化分析模型.在不假定物理退化轨迹模型和退化量分布的情况下,利用产品的退化信息获得产品在不同检测时刻和失效阀值下的可靠度,通过分布拟合方法获得未知参数的估计值,进而对产品进行可靠性评估.该方法不仅放松了模型的假设条件,也适于处理一些具有非平衡数据结构的退化数据,具有较广的适应性.最后,通过实例进行了不同方法的比较,验证了该方法的有效性.(本文来源于《北京航空航天大学学报》期刊2012年01期）
颜荣芳,徐柏林[6]（2010）在《比例失效率模型以及脆弱模型的随机比较与年龄性质》一文中研究指出失效率在年龄性质及生存分析研究中是特别重要的指标之一,基于现实生活中应用的需要,以失效率及脆弱变量为线索,依次应运而生的比例失效率模型及脆弱模型被广泛应用到可靠性理论特别是年龄性质,生存分析及风险分析的实践研究中.关于比例失效率模型及脆弱模型的研究近年来受到国内外学者的普遍关注,并取得一系列丰硕的成果.应用随机序,首先讨论比例失效率模型的年龄性质及其在随机序下的封闭性,然后研究脆弱模型在基变量不同时的随机比较及年龄性质,认为比例失效率模型在年龄性质及随机序下是封闭的.(本文来源于《辽宁师范大学学报(自然科学版)》期刊2010年02期）
徐孜[7]（2010）在《比例失效率模型和乘积形式反脆弱模型的相关研究》一文中研究指出讨论了比例失效率模型的一些随机序关系,并分别讨论了一维乘积形式反失效率脆弱模型的一些年龄性质和随机序关系.(本文来源于《云南民族大学学报(自然科学版)》期刊2010年01期）
徐孜[8]（2009）在《比例失效率模型的年龄性质及反失效率加型脆弱模型的年龄性质和随机序比较》一文中研究指出分析了比例失效率模型的一些随机序关系,分别讨论了一维反失效率加型脆弱模型的一些年龄性质和随机序关系,最后给出了多维反失效率乘型脆弱模型的一些随机序关系.(本文来源于《重庆工学院学报(自然科学版)》期刊2009年10期）
凌晓亮,李娉[9]（2009）在《成比例反向失效率混合模型中的随机比较》一文中研究指出成比例反向失效率混合模型可表示为G(x)=E[F(x)θ],其中,G为总体变量Y的分布函数,θ为随机比例参数,F为基本分布函数。研究了θ分布函数的不同选择所对应的成比例反向失效率混合模型之间的随机比较。证明了θ和Y是正似然比相依的。(本文来源于《河北科技大学学报》期刊2009年01期）
冶建华,马明,刘华,马刚[10]（2008）在《失效率局部成比例的伽玛分布和威布尔分布顺序统计量的随机比较》一文中研究指出在独立情形下伽玛分布和威布尔分布顺序统计量的随机比较基础上,给出了随机变量以一般随机序局部大于和局部依序列条件递增的概念.讨论失效率函数局部成比例这种非独立条件下的伽玛分布和威布尔分布的顺序统计量的随机比较,得出当形状参数不变、尺度参数占优条件下二元最小顺序统计量的随机关系.此外,基于这种情形,得出威布尔分布顺序统计量是局部依序列条件递增的.(本文来源于《西北民族大学学报(自然科学版)》期刊2008年01期）
比例反失效率论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
产品的剩余寿命预测能够为产品的维修和更换提供重要的决策依据.传统的比例失效模型方法在剩余寿命预测中得到了广泛的应用,然而此方法没有充分利用产品的历史寿命信息,对产品的退化过程也没有很好地描述.针对此问题,提出了一种融合退化过程与失效率建模的产品剩余寿命预测方法.该方法首先利用线性过程对产品的退化过程建模,然后利用比例失效模型融合退化过程对失效率的影响,达到充分利用产品历史信息的目的.此外,与传统比例失效模型方法不同,模型中的比例参数分为两部分,分别将产品退化的初始信息和产品的退化增量联系起来,进一步利用产品的当前退化信息对产品的参数进行Bayes更新,基于此进行剩余寿命预测,从而实现产品历史数据和当前退化数据的有效融合.通过激光发生器的退化数据验证了所提方法的有效性.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
比例反失效率论文参考文献
[1].张建东,颜荣芳.两比例失效率元件组成串联系统元件冗余与系统冗余的随机比较[J].经济数学.2018
[2].罗阳,胡昌华,周志杰,司小胜.基于改进比例失效率模型的设备剩余寿命预测[J].上海应用技术学院学报(自然科学版).2016
[3].蔡忠义,陈云翔,张诤敏,项华春.基于比例失效率退化模型的可靠性评估方法[J].系统工程与电子技术.2015
[4].程晓燕.元件服从比例反失效率的温贮备系统性能指标[J].兰州理工大学学报.2012
[5].钟强晖,张志华,梁胜杰.基于比例失效率模型的退化数据分析方法[J].北京航空航天大学学报.2012
[6].颜荣芳,徐柏林.比例失效率模型以及脆弱模型的随机比较与年龄性质[J].辽宁师范大学学报(自然科学版).2010
[7].徐孜.比例失效率模型和乘积形式反脆弱模型的相关研究[J].云南民族大学学报(自然科学版).2010
[8].徐孜.比例失效率模型的年龄性质及反失效率加型脆弱模型的年龄性质和随机序比较[J].重庆工学院学报(自然科学版).2009
[9].凌晓亮,李娉.成比例反向失效率混合模型中的随机比较[J].河北科技大学学报.2009
[10].冶建华,马明,刘华,马刚.失效率局部成比例的伽玛分布和威布尔分布顺序统计量的随机比较[J].西北民族大学学报(自然科学版).2008