【摘 要】
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针对当前无失效数据可靠性评估方法的估计精度低，难以同时得到参数的点估计和置信区间估计且避免结果不一致的问题，论文考虑无失效数据的情况，提出了一种基于最大信息熵和模拟退火算法并结合参数Bootstrap法的可靠度点估计和置信区间估计方法。首先考虑威布尔分布的失效概率大小次序特性，在Bayes理论下通过失效概率的取值范围和最大化先验分布的信息熵构建超参数优化模型；然后采用模拟退火算法求解优化模型来避免
【基金项目】
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国家自然科学基金重点项目（61833002）； 教育部产学合作协同育人项目（202101204003）； 四川省2018-2020年高等教育人才培养质量和教学改革项目（JG2018-224）资助课题；
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针对当前无失效数据可靠性评估方法的估计精度低，难以同时得到参数的点估计和置信区间估计且避免结果不一致的问题，论文考虑无失效数据的情况，提出了一种基于最大信息熵和模拟退火算法并结合参数Bootstrap法的可靠度点估计和置信区间估计方法。首先考虑威布尔分布的失效概率大小次序特性，在Bayes理论下通过失效概率的取值范围和最大化先验分布的信息熵构建超参数优化模型；然后采用模拟退火算法求解优化模型来避免陷入局部最优解；再利用加权最小二乘法得到可靠度的点估计；最后以参数Bootstrap法实现新样本的重新抽取，进而得到可靠度的置信区间估计。论文通过仿真算例与谐波减速器无失效数据实际算例验证了所提方法不仅能够提高可靠度点估计和区间估计的精度还能提高评估结果的可信度。
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