基于狄氏先验分布的机电产品主要失效模式贝叶斯分析

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对于具有多种失效模式的复杂机电产品,主要失效模式分析是产品可靠性设计和试验中非常重要的环节。但目前常用的基于频率分析的定量分析方法,在小样本量场合并不是最优方法。针对这一问题,提出了基于Dirichlet先验分布的Bayes分析方法,实现了小样本量场合的主要失效模式定量分析。在此基础上采用Monte Carlo仿真分析方法的性质,并通过应用算例验证方法的有效性。结果表明,在小样本量场合Bayes方法比频率分析方法的精度更高,能更有效地找出产品的主要失效模式。
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