| 摘要 | 第4-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-23页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 研究现状与综述 | 第13-19页 |
| 1.2.1 基于单一变量的性能退化失效建模 | 第13-17页 |
| 1.2.2 基于多个变量的性能退化失效建模 | 第17-18页 |
| 1.2.3 基于竞争故障的性能退化产品的可靠性建模 | 第18-19页 |
| 1.3 存在的问题 | 第19-21页 |
| 1.4 本文的解决方法及其研究内容 | 第21-23页 |
| 第二章 退化失效建模的基本原理与方法 | 第23-36页 |
| 2.1 可靠性的度量和性能退化的相关概念 | 第23-28页 |
| 2.1.1 可靠性的度量指标 | 第23-24页 |
| 2.1.2 性能退化的相关概念 | 第24-27页 |
| 2.1.3 退化失效的分析方法 | 第27-28页 |
| 2.2 贝叶斯理论与MCMC方法简介 | 第28-31页 |
| 2.2.1 贝叶斯理论 | 第28-29页 |
| 2.2.2 MCMC方法简介 | 第29-31页 |
| 2.2.2.1 M-H抽样算法 | 第29-30页 |
| 2.2.2.2 Gibbs抽样算法 | 第30-31页 |
| 2.3 模型比较准则 | 第31-32页 |
| 2.4 Copula函数的基本理论 | 第32-36页 |
| 2.4.1 Copula函数的定义及其性质 | 第32-33页 |
| 2.4.2 Copula函数中相关性度量的几个指标 | 第33页 |
| 2.4.3 二元Copula函数的Sklar定理 | 第33-34页 |
| 2.4.4 几种主要的Copula函数的介绍 | 第34-36页 |
| 第三章 基于随机效应的Wiener过程的实时可靠性建模 | 第36-52页 |
| 3.1 引言 | 第36页 |
| 3.2 基于Wiener过程的退化数据总体的可靠性建模 | 第36-44页 |
| 3.2.1 固定效应Wiener过程及其首达时的分布 | 第36-39页 |
| 3.2.1.1 Wiener过程简介 | 第36-37页 |
| 3.2.1.2 基于固定效应Wiener过程的性能退化数据建模 | 第37-38页 |
| 3.2.1.3 基于固定效应的Wiener过程首达时的分布 | 第38-39页 |
| 3.2.2 混合效应Wiener过程及其首达时的分布 | 第39-41页 |
| 3.2.2.1 基于混合效应Wiener过程的性能退化数据建模 | 第39-40页 |
| 3.2.2.2 混合效应Wiener过程首达时的分布 | 第40-41页 |
| 3.2.3 随机效应Wiener过程及其首达时的分布 | 第41-43页 |
| 3.2.3.1 基于随机效应Wiener过程的性能退化数据建模 | 第41-42页 |
| 3.2.3.2 随机效应Wiener过程首达时的分布 | 第42-43页 |
| 3.2.4 模型未知参数的估计及最优模型的选择 | 第43-44页 |
| 3.3 个体产品的退化建模与实时可靠性评估 | 第44-47页 |
| 3.3.1 个体产品的剩余寿命预测 | 第44-45页 |
| 3.3.2 个体产品的实时可靠性建模 | 第45页 |
| 3.3.3 个体产品退化模型参数的更新 | 第45-46页 |
| 3.3.4 个体产品的实时可靠性评估的基本步骤 | 第46-47页 |
| 3.4 案例分析 | 第47-52页 |
| 3.4.1 总体的可靠度评估 | 第48-50页 |
| 3.4.2 个体产品的实时可靠性评估 | 第50-52页 |
| 第四章 基于线性独立增量过程的实时可靠性建模 | 第52-69页 |
| 4.1 引言 | 第52页 |
| 4.2 基于线性独立增量过程的退化数据总体可靠性建模 | 第52-59页 |
| 4.2.1 固定效应线性独立增量过程及其寿命的分布 | 第52-55页 |
| 4.2.1.1 线性独立增量过程简介 | 第52-53页 |
| 4.2.1.2 基于固定效应线性独立增量过程的性能退化数据建模 | 第53-54页 |
| 4.2.1.3 基于固定效应的线性独立增量过程的退化产品寿命的分布 | 第54-55页 |
| 4.2.2 混合效应线性独立增量过程及其寿命的分布 | 第55-58页 |
| 4.2.2.1 基于混合效应线性独立增量过程的性能退化数据建模 | 第55-57页 |
| 4.2.2.2 混合效应线性独立增量寿命的分布 | 第57-58页 |
| 4.2.3 总体性能退化模型中未知参数的估计 | 第58-59页 |
| 4.3 个体产品的退化建模与实时可靠性评估 | 第59-62页 |
| 4.3.1 个体产品的剩余寿命预测 | 第59-60页 |
| 4.3.2 个体产品的实时可靠性建模 | 第60-61页 |
| 4.3.3 个体产品退化模型参数的更新 | 第61-62页 |
| 4.3.4 个体产品的实时可靠性评估的基本步骤 | 第62页 |
| 4.4 案例分析 | 第62-69页 |
| 4.4.1 总体的可靠度评估 | 第64-66页 |
| 4.4.2 个体产品的实时可靠性评估 | 第66-69页 |
| 第五章 基于Copula函数和非线性扩散过程的可靠性建模 | 第69-84页 |
| 5.1 引言 | 第69页 |
| 5.2 基于Copula函数和非线性扩散过程的可靠性建模 | 第69-76页 |
| 5.2.1 基于非线性扩散过程的单个性能退化量建模 | 第69-74页 |
| 5.2.2 基于Copula函数的两性能退化数据建模 | 第74-76页 |
| 5.3 性能退化模型中未知参数的估计 | 第76-79页 |
| 5.4 基于Copula函数的两性能退化数据建模的计算实例 | 第79-84页 |
| 5.4.1 裂纹扩展数据来源 | 第79-81页 |
| 5.4.2 未知参数的估计 | 第81-82页 |
| 5.4.3 可靠性评估 | 第82-84页 |
| 第六章 基于Copula函数和非线性Gamma过程的可靠性建模 | 第84-96页 |
| 6.1 引言 | 第84页 |
| 6.2 基于Copula函数和非线性Gamma过程的可靠性建模 | 第84-89页 |
| 6.2.1 基于非线性Gamma过程的单个性能退化量建模 | 第84-87页 |
| 6.2.2 基于Copula函数的两性能退化数据建模 | 第87-89页 |
| 6.3 性能退化模型中未知参数的估计 | 第89-91页 |
| 6.4 基于Copula函数的两性能退化数据建模的计算实例 | 第91-96页 |
| 6.4.1 LED照明系统的数据来源 | 第91-93页 |
| 6.4.2 未知参数的估计 | 第93页 |
| 6.4.3 可靠性评估 | 第93-96页 |
| 第七章 基于相关竞争故障的可靠性评估模型 | 第96-111页 |
| 7.1 引言 | 第96页 |
| 7.2 相关竞争故障过程 | 第96-100页 |
| 7.2.1 模型概述 | 第96-99页 |
| 7.2.2 模型假设 | 第99-100页 |
| 7.3 基于相关竞争故障过程的可靠性建模 | 第100-106页 |
| 7.3.1 基于冲击的硬故障可靠性建模 | 第100-101页 |
| 7.3.2 不考虑冲击的退化过程可靠性建模 | 第101-102页 |
| 7.3.3 同时考虑自身退化与冲击的可靠性建模 | 第102-103页 |
| 7.3.4 产品的可靠性分析 | 第103-106页 |
| 7.4 算例分析 | 第106-111页 |
| 7.4.1 数据来源简介 | 第106-107页 |
| 7.4.2 未知参数的估计及可靠性分析 | 第107-108页 |
| 7.4.3 灵敏度分析 | 第108-111页 |
| 第八章 总结与展望 | 第111-114页 |
| 8.1 本文的主要贡献 | 第111-112页 |
| 8.2 研究展望 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114-115页 |
| 参考文献 | 第115-125页 |
| 攻读博士学位期间发表的论文 | 第125页 |
| 攻读博士学位期间主持完成的项目 | 第125页 |
