一、WEIBULL分布步进应力加速寿命试验损伤失效率模型参数的近似极大似然估计和逆矩估计(英文)（论文文献综述）
曾晓露[1]（2021）在《步加试验TFR模型下Fréchet分布的统计分析》文中研究表明加速寿命试验在上世纪60年代被提出,而后在70年代初进入我国,相较于传统的寿命试验而言,它有效的压缩了试验的时间和经济成本,是企业和研究者的首选。直到现在,加速寿命试验技术已经被广泛的运用到了我国的诸多领域当中。Fréchet分布是重要的极值分布之一,自20世纪20年代提出以来,国内外学者从未停止过研究和应用该分布的步伐,如今,更是在许多行业中都能见其踪迹。本文将加速寿命步加试验和Fréchet分布相结合,主要探讨Fréchet分布产品在步加试验TFR模型下的统计性质。本文的主要内容有:（1）根据步加试验TFR、TRV和CE模型的定义,结合Fréchet分布,分别推导出了Fréchet分布产品在简单步加试验的三个模型下的失效分布;（2）根据（1）中的三个失效分布分析TFR、TRV和CE模型之间的一致性及等价性,得出TRV模型与CE模型一致且等价,而TFR模型与TRV模型和CE模型均不一致且不等价的结论;（3）以Fréchet分布产品在简单步加试验TFR模型下的失效分布为基础,求解其各个参数的极大似然估计,最终给出了关于三个参数极大似然估计的超越方程组,并依靠软件进行了模拟算例分析;（4）根据步加试验TFR模型的定义进一步推导出了Fréchet分布产品在多步步加试验TFR模型下的失效分布,并给出了关于各个参数极大似然估计的超越方程组,最后在三步（即三个应力水平）的情况下以超越方程组为基础,以软件为工具,进行了模拟算例分析。
陈志伟[2]（2020）在《面向加速寿命试验的试验剖面优化设计方法研究》文中研究表明在工程实践上,经常使用加速寿命试验对高可靠性长寿命产品进行可靠性评估。与传统的环境试验相比,加速寿命试验可以更快的得到此类产品的寿命信息,具有试验时间短、试验费用低以及试验效率高等显着优势。而优化试验方案是为了进一步提高可靠性评估精度和试验效率。为实现对高可靠性长寿命产品在正常应力水平时可靠性寿命的快速精确评估,同时考虑到三参数指数-威布尔分布可以更好地刻画这类产品的复杂性与失效机理的多因性。本文基于三参数指数-威布尔分布,以应力转换时间和应力水平为设计变量,以产品在正常应力水平下的对数中位寿命最小化为优化准则,进行了三步进应力加速寿命试验剖面的优化设计。本文对三参数指数-威布尔分布的加速寿命试验进行了统计分析,主要研究内容如下:（1）以应力转换时间和应力水平为设计变量,以产品在正常应力水平下的对数中位寿命最小化为优化准则,基于三参数指数-威布尔分布进行三步进应力I型截尾加速寿命的优化设计,并将优化试验方案与传统均匀设计试验方案进行对比,结果表明优化试验方案具有更高的估计精度。（2）通过BP神经网络来训练隐式的渐进方差表达式,进一步改进优化试验方案,以满足不损失估计精度的条件下进行快速的估计,结果表明3层BP网络比2层BP网络具有更好的拟合预测能力。（3）对传统均匀试验方案、本文优化试验方案以及BP改进试验方案等三种试验方案进行模拟评价,从准确性、稳定性及快速性等三方面来综合评价试验方案的优劣,结果表明BP改进试验方案在满足准确性和稳定性的同时,所耗费的时长大大少于其余两种试验方案,是三者中的最优试验方案。
李小刚[3]（2019）在《基于步降温度应力的IGBT加速寿命试验研究》文中研究说明随着新能源发电规模的快速增长,新能源发电技术对变流器的可靠性提出更高的要求。变流器中的功率半导体器件——绝缘栅双极型晶体管（Insulate Gate Bipolar Transistor,IGBT）具有多层封装结构,而且各层材料热膨胀系数不匹配,在新能源发电使用中由于受到功率波动的影响,模块容易在热机械应力作用下产生失效。据调查研究表明,功率半导体器件已经成为变流器中失效率最高的部件之一。因此研究IGBT器件的可靠性对于提高变流器的可靠性至关重要,对于确保新能源发电设备的长期稳定运行具有十分重要的意义。IGBT器件的设计寿命一般超过二十年,为了快速获得器件的寿命数据,需要采用加速寿命试验方法。该方法能够在较短时间内获得所需的数据,是研究IGBT等长寿命产品的有效方法。本文围绕IGBT模块的加速寿命试验这一主题,从试验方案的确定、试验平台的设计、试验方法的理论分析以及加速寿命试验的数据处理等几个方面展开研究并得出了相应的结论。（1）针对加速寿命试验方法,创新性地采用了IGBT步降应力试验方案。步降应力试验方案的采用有效地解决了传统恒定应力试验方法存在的在小应力下模块加速寿命试验时间长、试验效率低的问题,有效地获得了模块在小应力下的试验数据。归纳总结步降应力试验统计学分析理论。对步降应力试验模型进行模型假设分析,根据三大模型假设,总结了步降应力模型的分析方法,归纳了模型的参数估计方法以及不同应力条件下失效机理是否发生改变的假设检验方法。（2）搭建了一套功率循环试验装置。分析了为完成本试验的主要设计需求,并通过需求分析对平台的设计思路进行总体框架研究。针对平台可扩展性,对主电路拓扑结构进行分析,采用串联型拓扑外加旁路开关的设计方式。采用热敏电参数法（Temperature Sensitive Electrical Parameter,TSEP）测量了IGBT模块的结温,并针对在加热过程中IGBT模块结温上升的特点,提出可变采样周期法测量器件结温。针对测量以及试验的需要,设计了一款干扰小、栅极驱动电压可调且安全实用的IGBT驱动电路板。针对模块散热的需求,通过对散热器通水的控制,实现了模块快速升温、快速降温的结温波动效果,极大地提高了试验效率。通过合理的水路设计,实现了模块通水降温的独立性,避免水路串流,有效地保证了散热性能的一致性。根据控制流程,提出基于FPGA的主控制器设计思路并完成软件设计。编写了一套上位机界面程序,提供良好的人机交互效果。完成模块热阻测量方案的验证,并对模块热阻进行测量。通过效率对比分析,本装置的改进减小了升温降温时间,提高了功率循环试验效率。（3）根据试验平台的功率等级和试验容量进行合适的IGBT器件样本选型。提出系统的IGBT步降应力试验流程,保证试验各个环节合理有效地进行,确保试验数据科学、完整、有效。在试验平台上完成了IGBT模块的的步降应力试验,对模块的失效特征参数进行测量并记录了模块的失效寿命。试验结束后通过对键合线进行光学检查,确认了键合线脱落或断裂是造成模块失效的原因之一,而Vcesat作为IGBT模块失效特征量是合理的,能够在线监测键合线的健康状况。对失效数据进行统计学分析,得到了IGBT模块的Weibull分布参数和加速因子参数,从而能够类推正常使用小应力条件下模块的寿命。IGBT步降应力试验的进行,验证了该试验方法的可行性,为IGBT加速寿命试验的研究提供了新的方法和思路。
孙丽[4]（2019）在《基于随机过程的退化失效建模理论与方法研究》文中提出对于具有高可靠、长寿命特征的弹药,传统的寿命及可靠性评估主要依赖于加速寿命试验,但是随着我国制造水平的日益提升以及更多新材料、新技术被用于弹药系统中,在短时间内很难得到足够的加速寿命数据用于常应力条件下的弹药贮存寿命评估,因此基于退化数据或加速退化数据建立退化模型成为可靠性和寿命评估领域的趋势。Wiener过程模型是一种随机过程模型,既可以用于具有单调退化特征的产品,又适用于非单调退化的情形,且具有良好的统计特性。基于以上背景,本文以具有退化特征的弹药零部件为研究对象,通过加速退化试验获得其在加速应力条件下的加速退化数据,并且收集了其在自然贮存条件下的退化数据,从而建立退化模型并开展弹药贮存寿命评估。论文的主要工作和成果如下所示:（1）采用基于时间尺度转换的非线性Wiener过程对弹药参数退化过程进行建模,提出了转换时间尺度下加速因子的概念,并基于弹药加速退化试验失效机理不变原则推导了漂移系数和扩散系数与加速应力之间的函数关系。基于退化参数构建t统计量用来检验两个加速应力下的失效机理是否发生变化,分析了弹药零部件个体差异对失效寿命分布及其寿命特征参数的影响,进一步将考虑个体差异性的随机效应模型推广到加速退化场合。分别对弹药恒定应力加速退化过程和步进应力加速退化过程进行建模,并给出了模型中未知参数的估计方法。最后通过某水声干扰子弹起爆电容器应用实例和仿真实例对模型进行了验证。（2）变环境应力下等效理论研究。在库房自然贮存环境下,弹药所承受的温度应力会随着气候和季节的变化而发生变化,针对具有非线性退化特征的弹药退化参数,基于退化量均值等效原则提出了一般等效温度模型,同时对影响等效温度的参数敏感性进行了分析,并将该模型应用于某火箭弹用O型橡胶密封圈库房自然贮存环境等效温度的确定上。相对于主要适用于具有线性退化特征产品的经验等效温度模型和常用的平均温度模型,提出的一般等效温度模型扩展了等效温度模型的适用范围。在弹药库房自然贮存条件下,除温度应力以外,湿度应力也会对弹药寿命产生影响,通过建立自然贮存条件下温湿度载荷谱从而选择合适的随机分布对随机温湿度应力进行描述,进而构建弹药可靠性预测模型。除此之外,对具有遍历性特征的随机应力,采用泰勒公式和It（?）公式对随机环境应力下的弹药退化量均值和方差进行近似,从而建立了基于变应力的等效退化模型,对探索变环境应力下弹药等效退化过程起到了推动作用。（3）融合加速退化试验数据和库房自然贮存环境下退化数据的弹药剩余寿命预测理论研究。通过加速退化试验获得的加速退化试验数据可以对弹药失效寿命进行快速评估,并且在库房自然贮存环境下也可以对弹药退化数据进行测量与收集。然而加速退化试验应力和库房自然贮存环境应力既具有相关性又具有差异性,通过引入了一个修正因子描述加速应力和自然贮存环境应力之间的差异性,利用正态-逆Gamma共轭先验分布描述弹药样本之间的差异性,同时证明了加速应力条件下和常应力条件下的分布参数和时间转换尺度下的加速因子之间的定量关系,以及在均值意义下退化模型依然满足失效机理不变原则。采用最大期望算法对退化参数的先验分布进行估计,基于贝叶斯方法对退化参数进行更新,继而推导了弹药剩余寿命概率密度函数的解析表达式。最后,采用仿真数据和某火箭弹用O型橡胶密封圈试验数据对退化模型的有效性进行了验证。（4）基于一般非线性Wiener过程的弹药加速退化模型研究。以往基于Wiener过程对弹药加速退化数据进行拟合时往往假定漂移系数与加速应力相关,而扩散系数是与加速应力无关的常数,对于线性Wiener过程和基于时间尺度转换的非线性Wiener过程,此假定不符合弹药加速退化试验失效机理不变原则。对于一般非线性Wiener过程,很难得到其失效寿命分布函数的封闭解析式,从而基于反证法证明其漂移系数和扩散系数皆是加速应力的函数,建立了基于一般非线性Wiener过程的弹药加速退化模型。在此基础上,进一步将弹药样本差异造成的随机性引入模型中。因此提出了考虑加速应力与扩散系数相关性的弹药加速退化模型,并采用该模型对某水声干扰子弹起爆电容器和加速度计在常应力条件下的贮存寿命进行评估,结果表明考虑扩散系数与加速应力相关性的模型对弹药加速退化数据的拟合效果更好,并对弹药加速退化模型误指定问题进行了分析。（5）考虑测量误差的弹药剩余寿命预测方法研究。测量误差广泛存在于弹药退化数据的采集中,在基于一般非线性Wiener过程的弹药加速退化模型的基础上,利用正态分布描述测量误差的随机性,建立了考虑测量误差的弹药加速退化模型,并对弹药总体的剩余寿命进行评估。对于常应力下的弹药退化数据,通过加速退化试验数据或常应力条件下的退化试验数据得到退化参数的先验值,采用贝叶斯方法及Kalman滤波方法分别对个体的漂移系数进行更新,其中Kalman滤波方法还更新了退化量的预测值,最后推导了弹药剩余寿命的解析表达式。综上所述,本论文提出的针对非线性退化过程的建模方法和寿命预测理论可以对具有退化特征的弹药健康状态预测和剩余寿命评估提供一定的理论支撑,具有较大的理论意义和工程应用价值。
姜培华[5]（2019）在《小样本下几类随机过程退化模型的统计推断及应用》文中研究表明随着科学技术的不断进步和制造业水平的不断提高,在工程、机械、电子等领域,涌现出越来越多的长寿命高可靠性产品.这些长寿命高可靠性产品在相对较短的时间内几乎不可能失效,基于传统的加速寿命试验方法,利用获得的失效时间数据来分析这些产品的寿命和可靠性将面临诸多困难.许多研究结果表明在分析和评估产品的可靠性时,退化数据通常比失效时间数据提供更多的有关产品的信息,因此分析的结果更为准确可靠.通过退化路径的分析对产品的寿命和可靠性作出评估和推断,这已经成为可靠性统计领域中研究的热点和难点问题,相关研究成果颇多.然而当前研究大都是基于极大似然法和贝叶斯方法针对不同的退化模型进行统计分析.显然,当退化数据比较少时,用极大似然方法分析误差较大;用贝叶斯方法分析时,由于先验的选取是不确定的,不同的先验往往导致不同的推断结果.本文针对不同的退化模型,利用广义方法通过构造广义枢轴量,研究当前小样本加速退化试验分析中的可靠性建模、评估与统计推断问题,同时还研究了维纳加速退化试验的优化设计问题,主要内容如下:（1）研究Gamma恒加退化试验模型的可靠性分析与统计推断问题.基于退化机理不变性原则,提出了 Gamma恒力加速退化模型,推导给出了模型参数的极大似然估计.基于Cornish-Fisher展开,得到了 Gamma退化过程形状参数的近似置信区间.通过构造广义枢轴量研究了模型其它参数和单位时间平均退化量、寿命分位数、可靠度函数等一些重要可靠性指标的广义置信区间.通过数值模拟,将提出的广义置信区间与传统的Wald和bootstrap-p置信区间进行了比较分析.（2）研究Wiener恒加退化试验模型的统计推断与最优设计问题.推导给出了模型参数的精确置信区间.通过构造广义枢轴量,运用替代方法,研究了寿命可靠度函数和寿命p-分位数的广义置信区间.建立了设计应力水平下产品性能退化量、寿命和剩余使用寿命的预测区间.并将所得的广义置信（或预测）区间与传统的bootstrap-p区间进行比较.此外,提出了一种新的最优准则,即在设计应力水平下最小化性能退化量预测上限的均值.并给出了在新的最优准则下,模型的最优设计方案.（3）研究Inverse Gaussian恒加退化试验模型的可靠性分析与统计推断问题.首先,讨论了模型参数的极大似然估计,构造了参数μi和λ的精确置信区间.其次,基于参数a,b的加权最小二乘估计,通过构造广义枢轴量,得到模型参数a,b的广义置信区间.再次,利用替代方法,导出了寿命可靠度函数R（t）和寿命p-分位数等可靠性指标的广义置信区间.此外,建立了平均寿命、平均剩余使用寿命和正常使用应力水平下的性能退化量的广义预测区间.在区间覆盖率和平均区间长度意义下,模拟研究了所提出的广义置信区间和广义预测区间的表现.（4）研究具有退化失效和突发失效的竞争失效模型的可靠性分析与统计推断问题.基于Wiener退化失效和Weibull突发失效,提出一种竞争失效模型.参数μ,σ2的最大似然估计和参数η,β的逆估计被推导给出.此外,通过构造参数η的广义枢轴量,运用替代方法获得了寿命可靠度函数、寿命分位数和平均失效时间的广义置信区间.基于区间覆盖率和平均区间长度,对所提出的广义置信区间的性能进行了模拟研究.文末最后一章对前面的研究内容进行总结分析,概述了本文的主要研究工作,也指出其中的不足以及将来有待进一步深入研究的问题.
辛承霖[6]（2019）在《基于AET的湿热地区智能电表可靠性评估方法研究》文中指出随着我国智能电网的全面建设和“一带一路”战略的深入推进,越来越多的智能电表将会安装运行于容易发生产品失效的湿热地区。研究如何对湿热地区智能电表的可靠性进行准确评估,对于科学设定智能电表轮换周期,增强智能电表在湿热地区的环境适应性具有重要意义。本文基于加速环境试验（AET）理论,对湿热地区智能电表的可靠性评估方法进行了研究。针对当前智能电表可靠性评估方法周期过长,试验成本过高的问题,本文基于极大似然法（MLE）进行了方法优化,经验证,在特定情况下,使用该方法能够有效缩短试验周期,降低试验成本;在此基础上,针对当前智能电表可靠性评估缺乏地区针对性的问题,本文结合湿热地区（以广州地区为例）实际气象数据分析、湿热地区智能电表现场运行故障情况统计、湿热耦合应力条件下智能电表的失效机理分析,对智能电表AET试验方案进行了优化,经验证,该方法具有良好的加速性能;针对当前智能电表可靠性评估方法十分依赖失效数据获取的问题,本文综合运用马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）仿真、线性抽样算法等理论,提出了一种无失效数据情况下利用性能退化数据进行可靠性评估的方法,并验证了该方法的有效性。
张娜[7]（2018）在《含形状参数的Half-logistic分布下步加试验和步降试验的统计分析》文中研究说明在工业中对产品的可靠性进行评估是一个重要的问题。实际中,为了对产品的可靠性进行评估,首先要通过寿命试验得到产品的失效时间数据,然后利用失效数据估计加速方程中的未知参数,由此得到产品的寿命分布信息,从而对产品的性能进行评价。为了用较低的成本评估产品的可靠性,学者们提出了加速寿命试验,它可以在短时间内获得产品失效数据,然后利用加速方程外推产品在正常环境下的参数估计值,以此在短时间低成本下得到产品在正常环境下工作的可靠性指标。本文假设产品寿命服从含形状参数的Half-logistic分布,分别以逆幂律模型和阿伦尼斯模型为加速模型,当样本数据为定时截尾数据时,在步进应力加速寿命试验和步降应力加速寿命试验下,利用极大似然法估计未知参数,以此对产品的寿命性能进行评估。第一章是对寿命试验发展现状以及参考文献的说明。第二章介绍了研究的理论基础,包括寿命试验和Half-logistic分布。第三章首先假设进行简单步加试验,分别对逆幂率模型和阿伦尼斯模型两种情况进行分析,利用极大似然估计法对未知参数进行估计;然后,推广到多步步加试验,仍然在逆幂律和阿伦尼斯两模型下进行分析;最后,用Monte-Carlo法进行数值模拟,对极大似然估计效果评价。第四章对步降试验进行统计分析,先对步降试验的思路与发展现状进行整理介绍,与第三章的研究思路一致,分别在逆幂律和阿伦尼斯模型下从两步到多步进行统计分析;最后,进行数值模拟,对步降试验的极大似然估计结果进行评价。第五章说明研究内容在实际中的应用,并且对本文的研究工作进行小结。第六章基于本文研究内容提出展望。
叶宇函[8]（2018）在《两参数half logistic分布加速寿命试验的统计分析》文中研究指明近年来,我国综合国力迅猛发展,各类产品更新换代速度极快,一旦跟不上技术发展的步伐就很有可能被淘汰出市场,所以加快产品的寿命研发显得尤为重要。目前,我国军事科技已逐渐迈入世界前列,高可靠长寿命型产品的量化评估需求越来越大,加速寿命试验是解决这类需求的重要途径之一,并且已被广泛应用于武器装备的定寿延寿课题中。加速寿命试验利用加速应力对试件进行寿命试验,不仅有效减少了试验时间,提高试验效率,还能降低试验成本,其研究使高可靠长寿命产品的可靠性评定成为可能。按照试验应力的加载方式,加速寿命试验通常分为恒定应力试验、步进应力试验和序进应力试验。2005年,张春华等人提出了步降试验,于是有研究者将步降试验进一步推广至序降试验。因为序进应力试验（序降应力试验）加载的应力水平随时间连续上升（下降）,所以比其他应力试验更节约时间。此外,国外已有学者证明将scaled half-logistic分布作为寿命试验中失效数据的寿命分布能更好地拟合某些寿命数据比如飞机设备、电绝缘材料等。因此,鉴于研究现状,借鉴位置-尺度分布和Weibull分布的形式,本文在仅有一个尺度参数的scaled half-logistic分布中引入形状参数得到两参数的半logistic分布即SSfHL（m,η）,基于此分布定时截尾场合,在序加试验和序降试验中累积损伤模型（CEM）下分别讨论逆幂律加速模型和阿伦尼斯加速模型,推出产品寿命的失效分布函数并对函数中的参数进行极大似然估计,最后利用蒙特卡洛法在定数截尾样本场合下进行仿真模拟给出参数的估计结果,将参数估计结果与参数真值进行比较,发现偏差均较小,由此证明两参数半logistic分布下序加试验和序降试验可以运用到实际生产生活中。
黄燕玲[9]（2018）在《改进的陈氏分布下的序加和序降寿命试验统计分析》文中研究说明为了了解产品的性能和可靠性,往往要进行产品的寿命试验。随着现代社会科学技术的不断发展,高可靠性、长寿命的产品大量涌现,要对这类产品进行各项可靠性指标的估计,鉴于其寿命试验要花费很长的时间、很高成本,人们一般采用加大应力的加速寿命试验方法。加速寿命试验在上世纪70年代被引入中国后在可靠性研究中发挥重要作用,它通过加大试验应力来缩短试验周期,从而节约成本,在研究测试企业产品的使用寿命方面得到了广泛地运用。常用的加速试验主要有恒定应力、步进应力和序进应力等。目前,加速寿命试验在民用工业领域因可以提前暴露该类产品的薄弱环节而得到了广泛的应用,同时在军用武器的可靠性研究和寿命评估中也有较多应用。不同的产品失效机制不同,则其寿命分布也不一样。研究表明,“浴盆状”的失效率函数能较好地拟合一部分产品的真实寿命数据。陈振民教授在2000年提出了一种含有两个参数的浴盆状产品寿命分布函数,并且给出了形状参数的置信区间和两参数的联合置信区间。但该分布缺少重要的刻度参数,研究容易错失某些统计特性。后有学者对其进行了改进,在陈氏分布的基础上增加了一个刻度参数,使模型更为灵活。本文以改进的陈氏分布为基础,对其在不同的应力模型下的寿命试验进行了统计分析,主要讨论了在定数截尾场合下,以Nelson假定为前提进行序进应力加速寿命试验得到改进的陈氏分布下的失效分布模式,当应力为湿度或者电压时,采用逆幂律模型,当应力为温度时考虑阿伦尼斯方程,得到其寿命分布和失效率函数;进行序降应力加速寿命试验,分别根据逆幂率和阿伦尼斯两种加速方程推导出相应的失效率函数,并且针对每一种情况对未知参数进行极大似然估计,最后运用蒙特卡洛模拟法,模拟实验数据,对前文参数的极大似然估计进行计算。
和阳[10]（2018）在《两参数flexible Weibull分布和Lomax分布的统计分析》文中提出本学位论文的研究工作主要包括两部分内容.第一部分是关于两参数flexible Weibull分布的统计分析,严格证明了两参数flexible Weibull分布的密度函数的图像特征和平均失效率函数的图像特征.得到如下结论:（1）两参数flexible Weibull分布的密度函数具有“单峰”形状;（2）平均失效率函数的图像分两种情况:（i）当（?）≥ 1/2时,单调增加;（ii）当0<（?）<1/2时,先单调增加,后单调下降,而后再单调增加,即呈“N”形.此外还证明了该分布k阶矩的存在性.给出了参数三种点估计:回归估计、逆矩估计和极大似然估计,以及近似区间估计.通过大量的Monte-Carlo模拟的方法比较了三种点估计在不同情况下的表现精度.最后对于反应泵的实例,通过拟合检验得到数据是服从两参数flexible Weibull分布的,并给出了该实例下参数的点估计以及近似区间估计.此外模拟了一部分实验数据,并给出了该数据下的参数点估计以及近似区间估计.第二部分是关于两参数Lomax分布在不同损失模型下、不同加速寿命实验下的统计分析:1.针对累积损伤模型:（1）讨论了两参数Lomax分布分别在定时截尾情况和逐步增加Ⅱ型截尾情况下,简单步进和k步步进应力加速寿命试验下的失效模式以及参数的点估计和近似区间估计;（2）两参数Lomax分布分别在序进应力加速寿命试验和多组序进应力加速寿命试验下的失效模式以及参数的点估计和近似区间估计:（3）两参数Lomax分布在序进-恒定应力加速寿命试验下的失效模式以及参数的点估计和近似区间估计;（4）两参数Lomax分布在循环序进应力加速寿命试验下的失效模式以及参数的点估计;2.针对损伤失效率模型,两参数Lomax分布分别在全样本情况下和定数截尾情况下,简单步进应力加速寿命试验下的失效模式及以及参数的点估计和近似区间估计.
二、WEIBULL分布步进应力加速寿命试验损伤失效率模型参数的近似极大似然估计和逆矩估计(英文)（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：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（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。
三、WEIBULL分布步进应力加速寿命试验损伤失效率模型参数的近似极大似然估计和逆矩估计(英文)（论文提纲范文）
（1）步加试验TFR模型下Fréchet分布的统计分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究目的及意义 |
| 1.3 论文结构 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 Fréchet分布 |
| 2.2 加速寿命试验 |
| 第三章 TFR、TRV、CE模型一致性及等价性分析 |
| 3.1 简单步加试验下的失效分布 |
| 3.1.1 TFR模型下的失效分布 |
| 3.1.2 TRV模型下的失效分布 |
| 3.1.3 CE模型下的失效分布 |
| 3.2 一致性分析 |
| 3.3 等价性分析 |
| 第四章 简单步加试验TFR模型下Fréchet分布的统计分析 |
| 4.1 极大似然估计 |
| 4.2 模拟算例分析 |
| 第五章 多步步加试验TFR模型下Fréchet分布的统计分析 |
| 5.1 多步步加TFR模型下的失效分布 |
| 5.2 极大似然估计 |
| 5.3 模拟算例分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 结论 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（2）面向加速寿命试验的试验剖面优化设计方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号对照表 |
| 缩略语对照表 |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 加速寿命试验方法研究现状 |
| 1.2.2 试验剖面优化设计方法研究现状 |
| 1.3 论文主要研究内容 |
| 第二章 加速寿命试验及可靠性分析基本理论 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 加速寿命试验基本理论 |
| 2.2.1 加速寿命试验的应力类型 |
| 2.2.2 加速寿命试验的试验类型 |
| 2.2.3 加速寿命试验的截尾方式 |
| 2.2.4 加速寿命试验的加速性 |
| 2.3 可靠性分析基本理论 |
| 2.3.1 常用可靠性特征量 |
| 2.3.2 常用寿命分布模型 |
| 2.3.3 常用应力加速模型 |
| 2.4 本章小结 |
| 第三章 基于三参数指数-威布尔分布的优化设计方法 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 基于三参数指数-威布尔分布的试验设计 |
| 3.2.1 加速寿命试验剖面的建立 |
| 3.2.2 加速寿命试验加速模型的选取 |
| 3.2.3 加速寿命试验寿命分布模型的选取 |
| 3.3 基于三参数指数-威布尔分布的优化设计模型 |
| 3.3.1 基于三参数指数-威布尔分布的设计变量及约束条件 |
| 3.3.2 基于三参数指数-威布尔分布的目标函数 |
| 3.4 基于三参数指数-威布尔分布的模型求解 |
| 3.4.1 蒙特卡罗方法的基本原理及流程 |
| 3.4.2 基于蒙特卡罗方法的模型求解 |
| 3.5 本章小结 |
| 第四章 基于BP神经网络的模型求解改进及模拟评价 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 BP神经网络基本理论 |
| 4.2.1 BP神经网络的激活函数 |
| 4.2.2 BP神经网络的反向传播 |
| 4.3 基于BP神经网络的模型求解改进 |
| 4.3.1 BP神经网络学习技巧 |
| 4.3.2 基于BP神经网络的模型求解 |
| 4.4 加速试验剖面设计方案的模拟评价 |
| 4.4.1 加速试验剖面设计方案的评价标准 |
| 4.4.2 加速试验剖面设计方案的评价流程 |
| 4.4.3 加速试验剖面设计方案的综合对比评价 |
| 4.5 本章小结 |
| 第五章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 作者简介 |
（3）基于步降温度应力的IGBT加速寿命试验研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状分析 |
| 1.2.1 失效机理研究 |
| 1.2.2 加速试验方法研究 |
| 1.2.3 应力加载方式研究 |
| 1.2.4 目前主要存在的问题 |
| 1.3 本文研究思路及研究内容 |
| 1.3.1 研究思路 |
| 1.3.2 研究问题 |
| 1.3.3 本文内容安排 |
| 2 步降应力加速寿命试验的统计学分析 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 寿命试验类型 |
| 2.3 模型的假设 |
| 2.3.1 Weibull分布模型的假设 |
| 2.3.2 Nelson累积失效模型的假设 |
| 2.3.3 失效机理不变假设 |
| 2.4 步降应力概率模型 |
| 2.4.1 时间等效 |
| 2.4.2 加速模型 |
| 2.4.3 数据折算 |
| 2.4.4 参数估计 |
| 2.4.5 步降应力试验失效机理一致性检验 |
| 2.5 步降应力试验方法应用可行性分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 3 IGBT功率循环试验系统装置 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 试验系统装置设计总体方案 |
| 3.2.1 需求分析 |
| 3.2.2 总体架构 |
| 3.3 系统硬件结构设计 |
| 3.3.1 主电路结构及控制信号 |
| 3.3.2 主电路参数 |
| 3.3.3 电感量设计 |
| 3.3.4 驱动设计 |
| 3.3.5 散热器及水路设计 |
| 3.4 系统软件设计 |
| 3.4.1 软件设计整体框架 |
| 3.4.2 上位机程序设计 |
| 3.4.3 主控制器程序设计 |
| 3.4.4 通信协议设计 |
| 3.4.5 控制流程图 |
| 3.5 系统测量方案 |
| 3.5.1 模块结温测量方案 |
| 3.5.2 集-射极饱和电压Vcesat测量方案 |
| 3.5.3 模块热阻Rth测量方案 |
| 3.6 平台物理结构实现 |
| 3.7 平台效率比较 |
| 3.8 本章小结 |
| 4 加速寿命试验及其结果分析 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 加速寿命试验流程 |
| 4.2.1 试验前准备 |
| 4.2.2 试验一致性检验 |
| 4.2.3 平台安装 |
| 4.2.4 老化试验 |
| 4.2.5 数据分析 |
| 4.3 步降应力寿命试验及其结果分析 |
| 4.3.1 被试验器件选型 |
| 4.3.2 试验条件确定 |
| 4.3.3 试验参数配置 |
| 4.3.4 试验测试结果 |
| 4.4 试验数据统计分析 |
| 4.4.1 模型参数估计 |
| 4.4.2 试验失效机理一致性检验 |
| 4.4.3 应力-寿命曲线求解 |
| 4.4.4 试验效率分析比较 |
| 4.5 本章小结 |
| 5 结论与展望 |
| 5.1 主要研究结论 |
| 5.2 创新之处及不足 |
| 5.3 下一步研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| A.作者在攻读学位期间发表的论文目录 |
| B.作者在攻读硕士学位期间参与的科研项目 |
| C.第一组试验DUT1的Vcesat测量结果 |
| D.第一组试验DUT4的Vcesat测量结果 |
| E.第二组试验DUT1′的Vcesat测量结果 |
| F.学位论文数据集 |
| 致谢 |
（4）基于随机过程的退化失效建模理论与方法研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 弹药寿命试验国内外研究现状及常见的加速模型 |
| 1.2.1 弹药寿命试验国内外研究现状 |
| 1.2.2 加速模型 |
| 1.3 基于退化数据的可靠性分析与寿命预测研究现状 |
| 1.3.1 退化轨迹模型 |
| 1.3.2 基于Gamma过程的退化失效建模 |
| 1.3.3 基于逆高斯过程的退化失效建模 |
| 1.3.4 基于Wiener过程的退化失效建模 |
| 1.3.5 其他随机过程模型 |
| 1.4 现有研究存在的问题 |
| 1.5 论文的研究内容和结构安排 |
| 2 基于时间尺度转换非线性Wiener过程的弹药加速退化数据建模 |
| 2.1 基于时间尺度转换的非线性Wiener退化过程 |
| 2.1.1 模型描述 |
| 2.1.2 弹药加速退化试验失效机理不变原则及其检验 |
| 2.1.3 弹药退化参数的加速模型 |
| 2.1.4 考虑随机效应的弹药加速退化模型 |
| 2.2 基于Wiener过程的弹药恒定应力加速退化过程建模 |
| 2.2.1 弹药恒定应力加速退化过程 |
| 2.2.2 恒定应力加速退化试验未知参数估计 |
| 2.2.3 应用实例分析 |
| 2.3 基于Wiener过程的弹药步进应力加速退化过程建模 |
| 2.3.1 弹药步进应力加速退化过程 |
| 2.3.2 步进应力加速退化试验未知参数估计 |
| 2.3.3 基于步进应力加速退化仿真数据的寿命及可靠性预测 |
| 2.4 本章小结 |
| 3 基于Wiener过程的变环境应力下弹药退化过程建模 |
| 3.1 基于退化量均值相等的一般等效温度模型 |
| 3.1.1 等效温度模型 |
| 3.1.2 基于加速退化数据的参数估计 |
| 3.1.3 参数敏感性分析 |
| 3.1.4 某火箭弹用O型橡胶密封圈库房自然贮存条件下的等效温度 |
| 3.2 基于弹药库房温湿度应力分布的退化数据建模 |
| 3.2.1 建立弹药库房自然贮存环境下的温湿度载荷谱 |
| 3.2.2 基于弹药库房温湿度载荷谱的可靠性模型 |
| 3.3 变环境应力下弹药等效退化模型 |
| 3.3.1 变环境应力下弹药退化过程建模 |
| 3.3.2 变环境应力下弹药退化量均值与方差的推导 |
| 3.3.3 变环境应力下弹药失效寿命的概率密度函数及可靠度函数 |
| 3.3.4 应用实例分析 |
| 3.4 本章小结 |
| 4 融合ADT和DT的弹药剩余寿命评估模型 |
| 4.1 弹药库房自然贮存环境下的退化过程建模 |
| 4.1.1 数据来源及其形式分析 |
| 4.1.2 库房自然贮存环境下的弹药退化模型 |
| 4.1.3 弹药退化参数多样性 |
| 4.2 基于最大期望算法的未知参数估计以及弹药剩余寿命预测 |
| 4.2.1 加速因子估计及退化数据折算 |
| 4.2.2 弹药退化参数先验分布估计 |
| 4.2.3 个体退化参数的实时更新 |
| 4.2.4 基于贝叶斯更新的弹药剩余寿命预测 |
| 4.3 弹药剩余寿命评估模型对比分析 |
| 4.3.1 基于仿真退化数据的剩余寿命预测模型对比分析 |
| 4.3.2 某火箭弹用O型橡胶密封圈剩余寿命预测模型对比分析 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于加速应力与扩散系数相关性的弹药加速退化模型 |
| 5.1 非线性Wiener退化过程 |
| 5.1.1 基于非线性漂移的Wiener退化过程 |
| 5.1.2 一般非线性Wiener退化过程 |
| 5.2 加速应力下的弹药非线性Wiener退化过程 |
| 5.2.1 考虑加速应力对扩散系数影响的弹药非线性Wiener退化过程 |
| 5.2.2 基于一般非线性Wiener过程的弹药加速退化模型未知参数估计 |
| 5.2.3 应用实例分析 |
| 5.3 弹药加速退化模型误指定分析 |
| 5.3.1 退化模型误指定定量分析 |
| 5.3.2 基于数值仿真的参数敏感性分析 |
| 5.4 本章小结 |
| 6 考虑测量误差的弹药剩余寿命预测 |
| 6.1 考虑测量误差的弹药寿命评估 |
| 6.1.1 考虑测量误差的弹药非线性Wiener退化过程 |
| 6.1.2 考虑测量误差的弹药加速退化模型未知参数估计 |
| 6.1.3 应用实例分析 |
| 6.2 基于贝叶斯更新的弹药剩余寿命预测 |
| 6.2.1 弹药剩余寿命概率密度函数的推导 |
| 6.2.2 个体退化参数的贝叶斯更新 |
| 6.2.3 基于贝叶斯更新的仿真数据分析 |
| 6.3 基于Kalman滤波的弹药剩余寿命预测 |
| 6.3.1 考虑测量误差和个体差异的弹药退化状态空间模型 |
| 6.3.2 基于Kalman滤波的仿真数据分析 |
| 6.4 本章小结 |
| 7 结束语 |
| 7.1 本文完成的主要研究内容 |
| 7.2 本文的主要创新点 |
| 7.3 后续工作展望 |
| 致谢 |
| 参考文献 |
| 攻读博士期间研究成果 |
（5）小样本下几类随机过程退化模型的统计推断及应用（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.2 可靠性学科的发展 |
| 1.2.1 基于退化的可靠性回顾 |
| 1.2.2 基于退化的可靠性建模方法 |
| 1.3 几种常见的退化试验模型 |
| 1.3.1 退化轨道模型 |
| 1.3.2 随机过程模型 |
| 1.3.3 突发失效和退化竞争模型 |
| 1.4 退化试验国内外研究现状 |
| 1.4.1 加速退化试验研究现状 |
| 1.4.2 存在的问题 |
| 1.5 本文的工作 |
| 1.5.1 研究方法-广义推断法 |
| 1.5.2 研究内容和结构安排 |
| 1.5.3 创新和不足之处 |
| 第二章 Gamma过程恒加退化试验模型的统计推断 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 引例和模型描述 |
| 2.2.1 引例 |
| 2.2.2 Gamma恒力加速退化模型 |
| 2.3 模型参数的点估计 |
| 2.3.1 极大似然估计 |
| 2.3.2 点估计模拟研究 |
| 2.4 区间估计 |
| 2.4.1 形状参数α的近似区间估计 |
| 2.4.2 参数a和b的广义置信区间 |
| 2.4.3 log(β_0)和其它量的广义置信区间 |
| 2.4.4 区间估计模拟研究 |
| 2.5 实例分析 |
| 2.6 本章小结 |
| 第三章 Wiener过程恒加退化试验模型的统计推断与最优设计 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 Wiener恒加退化试验模型 |
| 3.3 Wiener恒加退化试验模型的估计 |
| 3.3.1 模型参数的极大似然估计 |
| 3.3.2 参数a,b,σ~2和μ_0的精确区间估计 |
| 3.3.3 T_p和R(t_0)的广义区间估计 |
| 3.4 感兴趣量的(广义)预测区间 |
| 3.4.1 退化量X_0(t)的预测区间 |
| 3.4.2 寿命T和剩余使用寿命T_τ~(rem)的广义预测区间 |
| 3.5 模拟研究 |
| 3.6 Wiener加速退化试验模型的最优设计 |
| 3.7 实例分析 |
| 3.8 本章小结 |
| 第四章 Inverse Gaussian过程恒加退化试验模型的统计推断 |
| 4.1 引言 |
| 4.2 Inverse Gaussian恒加退化试验模型 |
| 4.2.1 Inverse Gaussian过程和模型假设 |
| 4.2.2 Inverse Gaussian恒加退化试验模型的数据 |
| 4.2.3 模型参数的极大似然估计 |
| 4.3 参数μ_i地和λ的精确区间估计 |
| 4.4 广义区间估计 |
| 4.4.1 参数a和b的广义置信区间 |
| 4.4.2 μ_0,T_p和R(t_0)的广义置信区间 |
| 4.5 广义预测区间 |
| 4.5.1 E(T_D)和E(T_τ~(res))的广义预测区间 |
| 4.5.2 退化量X_0(t)的广义预测区间 |
| 4.6 模拟研究 |
| 4.7 实例分析 |
| 4.8 本章小结 |
| 第五章 基于Wiener过程退化和Weibull突发失效的竞争失效模型的统计推断 |
| 5.1 引言 |
| 5.2 Wiener-Weibull竞争失效模型 |
| 5.2.1 Wiener退化模型 |
| 5.2.2 Weibull突发失效模型 |
| 5.2.3 竞争失效模型的数据 |
| 5.3 竞争失效模型的估计 |
| 5.3.1 退化模型参数的估计 |
| 5.3.2 突发失效模型参数的估计 |
| 5.3.3 η,T_p,R(t_0)和MTTF的广义置信区间 |
| 5.4 模拟研究 |
| 5.5 实例分析 |
| 5.6 本章小结 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 本文工作总结 |
| 6.2 后续工作展望 |
| 参考文献 |
| 攻读博士学位期间的相关研究成果 |
| 致谢 |
（6）基于AET的湿热地区智能电表可靠性评估方法研究（论文提纲范文）
| 致谢 |
| 摘要 |
| abstract |
| 1 绪论 |
| 1.1 课题背景和意义 |
| 1.2 加速环境试验(AET)发展概述 |
| 1.2.1 加速寿命试验(ALT) |
| 1.2.2 可靠性强化试验(RET) |
| 1.2.3 电能表AET试验标准概况 |
| 1.3 智能电表可靠性评估方法研究现状与存在问题 |
| 1.3.1 国外研究现状 |
| 1.3.2 国内研究现状 |
| 1.3.3 存在问题 |
| 1.4 主要研究内容 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 章节构成 |
| 2 基本理论知识 |
| 2.1 智能电表可靠性特征量 |
| 2.2 AET常用的温湿度加速模型 |
| 2.2.1 Arrhenius模型 |
| 2.2.2 广义Eyring模型 |
| 2.2.3 Peck温湿度模型 |
| 2.3 湿热应力对智能电表失效的作用机理 |
| 2.3.1 湿度应力作用机理 |
| 2.3.2 温度应力作用机理 |
| 2.3.3 温湿度耦合应力作用机理 |
| 2.4 MCMC仿真及常用抽样算法原理 |
| 2.4.1 MCMC仿真 |
| 2.4.2 Gibbs算法 |
| 2.4.3 SS算法 |
| 2.4.4 LS算法 |
| 2.5 本章小结 |
| 3 基于MLE法的智能电表ALT可靠性评估方法优化 |
| 3.1 基于Peck温湿度应力模型-Weibull分布的可靠性评估方法 |
| 3.1.1 基本步骤 |
| 3.1.2 存在不足 |
| 3.2 智能电表ALT可靠性评估方法优化 |
| 3.2.1 优化思路 |
| 3.2.2 方法可行性验证 |
| 3.2.3 实例验证 |
| 3.3 本章小结 |
| 4 智能电表湿热耦合应力RET试验方案优化 |
| 4.1 湿热地区历史气象数据分析 |
| 4.1.1 湿热地区气候特点 |
| 4.1.2 湿热地区气候数据获取 |
| 4.1.3 湿热地区气候数据分析 |
| 4.2 湿热地区智能电表运行故障统计分析 |
| 4.2.1 智能电表结构模块构成 |
| 4.2.2 现场运行故障统计 |
| 4.3 湿热地区智能电表RET试验方案设计 |
| 4.3.1 现行湿热循环应力RET试验方案 |
| 4.3.2 湿热循环应力RET试验参数设计 |
| 4.4 本章小结 |
| 5 基于计量性能退化数据的智能电表RET可靠性建模 |
| 5.1 智能电表计量性能退化数据采集 |
| 5.2 计量性能退化过程建模思路 |
| 5.3 计量性能退化过程建模 |
| 5.3.1 Wiener过程数学模型 |
| 5.3.2 双随机效应Wiener过程建模 |
| 5.3.3 基于MCMC仿真的计量性能退化建模参数估计 |
| 5.4 智能电表RET可靠性建模实例分析 |
| 5.4.1 智能电表计量性能退化数据处理 |
| 5.4.2 基于MCMC方法的模型参数评估 |
| 5.4.3 抽样算法参数评估效果评价 |
| 5.4.4 智能电表计量性能可靠度评估结果 |
| 5.5 本章小结 |
| 6 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 作者简介 |
（7）含形状参数的Half-logistic分布下步加试验和步降试验的统计分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究综述 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究创新点 |
| 第2章 half-logistic分布和寿命试验 |
| 2.1 half-logistic分布 |
| 2.2 加速寿命试验 |
| 第3章 步进应力加速寿命试验的统计分析 |
| 3.1 简单步加试验在定时截尾样本场合下的统计分析 |
| 3.1.1 步加试验的基本假定以及时间折算 |
| 3.1.2 逆幂律模型下参数估计 |
| 3.1.3 阿伦尼斯模型下参数估计 |
| 3.1.4 简单步加试验数值模拟 |
| 3.2 多步步加试验在定时截尾样本场合下的统计分析 |
| 3.2.1 多步步加试验 |
| 3.2.2 逆幂律模型下参数估计 |
| 3.2.3 阿伦尼斯模型下参数估计 |
| 3.2.4 多步步加试验数值模拟 |
| 第4章 步降应力加速寿命试验的统计分析 |
| 4.1 步降寿命试验以及时间折算 |
| 4.1.1 步降寿命试验 |
| 4.1.2 时间折算 |
| 4.2 简单步降试验的统计分析 |
| 4.2.1 逆幂律模型下参数估计 |
| 4.2.2 阿伦尼斯模型下参数估计 |
| 4.2.3 简单步降试验数值模拟 |
| 4.3 多步步降试验的统计分析 |
| 4.3.1 逆幂律模型下参数估计 |
| 4.3.2 阿伦尼斯模型下参数估计 |
| 4.3.3 多步步降试验数值模拟 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 研究总结 |
| 5.2 研究展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间的研究成果 |
（8）两参数half logistic分布加速寿命试验的统计分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.1.1 加速寿命试验 |
| 1.1.2 Scaledhalf-logistic分布简介 |
| 1.1.3 截尾寿命试验 |
| 1.2 研究内容 |
| 1.3 创新点 |
| 1.4 研究意义 |
| 第二章 文献综述 |
| 2.1 序加试验和序降试验研究现状 |
| 2.2 Scaledhalf-logistic分布研究现状 |
| 第三章 两参数半logistic分布CE模型下序加试验的统计分析 |
| 3.1 基本假设 |
| 3.2 逆幂律加速模型在定时截尾下序加试验的统计分析 |
| 3.3 数值模拟和举例分析 |
| 3.4 阿伦尼斯加速模型在定时截尾下序加试验的统计分析 |
| 3.5 数值模拟和举例分析 |
| 第四章 两参数半logistic分布CE模型下序降试验的统计分析 |
| 4.1 逆幂律加速模型在定时截尾下序降试验的统计分析 |
| 4.2 数字模拟和举例分析 |
| 4.3 阿伦尼斯加速模型在定时截尾下序降试验的统计分析 |
| 4.4 数值模拟和举例分析 |
| 第五章 结论与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（9）改进的陈氏分布下的序加和序降寿命试验统计分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究的目的和意义 |
| 1.3 研究内容、方法和技术路线 |
| 1.4 本文的主要贡献 |
| 第2章 文献综述与相关理论 |
| 2.1 文献综述 |
| 2.1.1 加速寿命试验 |
| 2.1.2 序进应力加速寿命试验 |
| 2.1.3 序降应力加速寿命试验 |
| 2.2 相关理论 |
| 第3章 改进的陈氏分布下的序加应力加速寿命试验 |
| 3.1 逆幂率模型下的序加试验统计分析 |
| 3.1.1 模型假定 |
| 3.1.2 时间折算 |
| 3.1.3 简单序加应力下的统计分析 |
| 3.1.4 一般序加应力下的统计分析 |
| 3.2 阿伦尼斯方程下的序加试验统计分析 |
| 3.2.1 模型假定 |
| 3.2.2 简单序加应力下的统计分析 |
| 3.2.3 一般序加应力下的统计分析 |
| 第4章 改进的陈氏分布下的序降应力加速寿命试验统计分析 |
| 4.1 逆幂率模型下的序降试验统计分析 |
| 4.1.1 模型假定 |
| 4.1.2 一般序降应力下的统计分析 |
| 4.2 阿伦尼斯方程下的序降试验统计分析 |
| 4.2.1 模型假定 |
| 4.2.2 一般序降应力下的统计分析 |
| 第5章 结论及展望 |
| 5.1 结论 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（10）两参数flexible Weibull分布和Lomax分布的统计分析（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 1 综述 |
| 1.1 引言 |
| 1.2 两参数flexible Weibull分布的相关背景 |
| 1.3 两参数Lomax分布的相关背景 |
| 1.4 主要工作 |
| 2 两参数flexible Weibull分布的统计分析 |
| 2.1 两参数flexible Weibull分布的图像特征及矩的存在性 |
| 2.1.1 密度函数图像特征 |
| 2.1.2 平均失效率函数图像特征 |
| 2.1.3 矩的存在性 |
| 2.2 参数的点估计 |
| 2.2.1 回归估计 |
| 2.2.2 逆矩估计 |
| 2.2.3 极大似然估计 |
| 2.2.4 点估计的Monte-Carlo模拟比较 |
| 2.3 参数的近似区间估计 |
| 2.4 算例 |
| 3 两参数Lomax分布加速寿命试验下的统计分析 |
| 3.1 损伤失效率模型下在简单步进应力加速寿命试验下的统计分析 |
| 3.1.1 损伤失效率模型和渐进正态性 |
| 3.1.2 简单步进应力加速寿命试验下的统计分析(全样本) |
| 3.1.3 简单步进应力加速寿命试验下的统计分析(定数截尾) |
| 3.2 累积损伤模型下在步进应力加速寿命试验下的统计分析 |
| 3.2.1 逆幂律模型 |
| 3.2.2 Nelson假定 |
| 3.2.3 k步步进应力加速寿命试验下的统计分析(全样本) |
| 3.2.4 简单步进应力加速寿命试验下的统计分析(逐步增加Ⅱ型截尾) |
| 3.2.5 k步步进应力加速寿命试验下的统计分析(逐步增加Ⅱ型截尾) |
| 3.3 累积损伤模型下在序进应力加速寿命试验下的统计分析 |
| 3.3.1 序进应力加速寿命试验下的失效模式 |
| 3.3.2 序进应力加速寿命试验下的统计分析(V_1=0) |
| 0)'>3.3.3 序进应力加速寿命试验下的统计分析(V_1>0) |
| 3.3.4 多组序进应力加速寿命试验下的统计分析(V_1=0) |
| 3.4 累积损伤模型下在序进—恒定应力加速寿命试验下的统计分析 |
| 3.4.1 序进—恒定应力加速寿命试验下的失效模式 |
| 3.4.2 序进—恒定应力加速寿命试验下的统计分析(V_1=0) |
| 3.5 累积损伤模型下在循环序进应力加速寿命试验下的统计分析 |
| 3.5.1 循环序进应力加速寿命试验下的失效模式(V_1=0) |
| 3.5.2 循环序进应力加速寿命试验下的统计分析(V_1=0) |
| 4 总结与展望 |
| 参考文献 |
| 研究成果 |
| 致谢 |
| 附件 |
四、WEIBULL分布步进应力加速寿命试验损伤失效率模型参数的近似极大似然估计和逆矩估计(英文)（论文参考文献）
- [1]步加试验TFR模型下Fréchet分布的统计分析[D]. 曾晓露. 上海师范大学, 2021(07)
- [2]面向加速寿命试验的试验剖面优化设计方法研究[D]. 陈志伟. 西安电子科技大学, 2020(05)
- [3]基于步降温度应力的IGBT加速寿命试验研究[D]. 李小刚. 重庆大学, 2019(01)
- [4]基于随机过程的退化失效建模理论与方法研究[D]. 孙丽. 南京理工大学, 2019(02)
- [5]小样本下几类随机过程退化模型的统计推断及应用[D]. 姜培华. 浙江工商大学, 2019(07)
- [6]基于AET的湿热地区智能电表可靠性评估方法研究[D]. 辛承霖. 中国计量大学, 2019(02)
- [7]含形状参数的Half-logistic分布下步加试验和步降试验的统计分析[D]. 张娜. 上海师范大学, 2018(08)
- [8]两参数half logistic分布加速寿命试验的统计分析[D]. 叶宇函. 上海师范大学, 2018(08)
- [9]改进的陈氏分布下的序加和序降寿命试验统计分析[D]. 黄燕玲. 上海师范大学, 2018(11)
- [10]两参数flexible Weibull分布和Lomax分布的统计分析[D]. 和阳. 上海师范大学, 2018(01)