《貝葉斯可靠性》主要討論利用貝葉斯理論處理可靠性問題的方法，主要內(nèi)容包括：統(tǒng)計學(xué)與貝葉斯理論的基礎(chǔ)知識，利用貝葉斯理論分析零部件可靠性數(shù)據(jù)、系統(tǒng)可靠性數(shù)據(jù)的方法、可修系統(tǒng)的可靠性分析、利用退化數(shù)據(jù)進行可靠性分析以及可靠性試驗方案設(shè)計等。在模型求解方法上，本書重點介紹了基于數(shù)值模擬的計算方法，解決了傳統(tǒng)貝葉斯理論模型求解困難的問題，極大地拓展了所介紹方法的工程應(yīng)用范圍。同時，全書包含了超過70個案例和160余道習(xí)題，具有很強的工程參考價值和教學(xué)研究價值。
《貝葉斯可靠性》主要面向從事可靠性研究的工程技術(shù)人員、科研人員、項目管理者，也可作為可靠性工程、統(tǒng)計學(xué)等學(xué)科的教師和研究生的教學(xué)參考資料。
第1章 基本概念
1.1 可靠性的定義
1.2 基礎(chǔ)知識
1.3 常見的可靠性數(shù)據(jù)類型
1.3.1 成敗型數(shù)據(jù)
1.3.2 計數(shù)型數(shù)據(jù)
1.3.3 壽命數(shù)據(jù)
1.3.4 退化數(shù)據(jù)
1.4 截尾數(shù)據(jù)
1.5 貝葉斯可靠性分析
1.6 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第2章 貝葉斯推斷
2.1 基本概念
2.1.1 極大似然估計 第1章 基本概念
1.1 可靠性的定義
1.2 基礎(chǔ)知識
1.3 常見的可靠性數(shù)據(jù)類型
1.3.1 成敗型數(shù)據(jù)
1.3.2 計數(shù)型數(shù)據(jù)
1.3.3 壽命數(shù)據(jù)
1.3.4 退化數(shù)據(jù)
1.4 截尾數(shù)據(jù)
1.5 貝葉斯可靠性分析
1.6 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第2章 貝葉斯推斷
2.1 基本概念
2.1.1 極大似然估計
2.1.2 點估計和區(qū)間估計
2.2 貝葉斯推斷基礎(chǔ)
2.2.1 先驗分布
2.2.2 觀測數(shù)據(jù)對先驗分布的更新
2.3 預(yù)測
2.4 數(shù)據(jù)的邊沿分布與貝葉斯因子
2.5 案例：對數(shù)正態(tài)分布
2.6 關(guān)于先驗分布的進一步討論
2.6.1 無信息先驗分布與擴散先驗分布
2.6.2 共軛先驗分布
2.6.3 有信息先驗分布
2.7 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第3章 更為復(fù)雜的貝葉斯模型及其求解方法
3.1 馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法(MCMC)
3.1.1 Metropolis—Hastings算法
3.1.2 Gibbs抽樣
3.1.3 收斂性分析
3.2 貝葉斯層次模型
3.2.1 層次模型參數(shù)的MCMC估計
3.2.2 運載火箭的案例分析
3.3 經(jīng)驗貝葉斯方法
3.4 擬合優(yōu)度檢驗
3.5 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第4章 零部件可靠性模型
4.1 引言
4.2 離散故障數(shù)據(jù)的可靠性模型
4.2.1 成敗型數(shù)據(jù)
4.2.2 計數(shù)型數(shù)據(jù)
4.3 故障時間數(shù)據(jù)模型
4.3.1 指數(shù)分布
4.3.2 WeibuH分布
4.3.3 對數(shù)正態(tài)分布
4.3.4 Gamma分布
4.3.5 逆Gaussian分布
4.3.6 正態(tài)分布
4.4 截尾數(shù)據(jù)
4.5 貝葉斯層次模型的應(yīng)用
4.6 模型選擇
4.6.1 貝葉斯信息準(zhǔn)則
4.6.2 偏差信息準(zhǔn)則
4.6.3 Akaike信息準(zhǔn)則
4.7 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第5章 系統(tǒng)可靠性模型
5.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)
5.1.1 可靠性框圖
5.1.2 結(jié)構(gòu)函數(shù)
5.1.3 最小路集和最小割集
5.1.4 故障樹
5.2 系統(tǒng)可靠性分析
5.2.1 系統(tǒng)可靠度的計算方法
5.2.2 常用的先驗分布
5.2.3 成敗型數(shù)據(jù)的故障樹模型
5.2.4 壽命數(shù)據(jù)的故障樹模型
5.2.5 貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型
5.2.6 相關(guān)性模型
5.3 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第6章 可修系統(tǒng)的可靠性模型
6.1 引言
6.1.1 數(shù)據(jù)類型
6.1.2 系統(tǒng)維修的效果
6.2 更新過程
6.3 Poisson過程
6.3.1 齊次Poisson過程(HPPs)
6.4 非齊次Poisson過程(NHPPs)
6.4.1 冪律過程(PLPs)
6.4.2 對數(shù)線性過程
6.5 其他模型
6.5.1 修正冪律過程(MPLPs)
6.5.2 分段指數(shù)模型(PEXP)
6.6 擬合優(yōu)度與模型選擇
6.7 當(dāng)前的可靠度和其他性能指標(biāo)
6.7.1 當(dāng)前可靠度
6.7.2 其他性能指標(biāo)
6.8 多單元系統(tǒng)與層次模型
6.9 可用性
6.9.1 其他數(shù)據(jù)類型的可用性
6.9.2 復(fù)雜系統(tǒng)的可用性
6.10 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第7章 可靠性中的回歸模型
7.1 引言
7.1.1 協(xié)變量類型
7.1.2 協(xié)變量關(guān)系
7.2 成敗型數(shù)據(jù)的Logistic回歸模型
7.3 計數(shù)型數(shù)據(jù)的Poisson回歸模型
7.4 壽命數(shù)據(jù)的回歸模型
7.5 模型選擇
7.6 殘差分析
7.7 加速試驗
7.8 可靠性增長試驗
7.9 回歸模型的其他應(yīng)用
7.10 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第8章 退化模型
8.1 引言
8.2 較為復(fù)雜的退化模型
8.3 退化模型的診斷
8.4 協(xié)變量模型
8.4.1 加速退化試驗
8.4.2 通過試驗設(shè)計實現(xiàn)可靠性增長
8.5 破壞性退化數(shù)據(jù)
8.6 基于隨機過程的退化模型
8.7 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第9章 可靠性試驗方案的優(yōu)化設(shè)計
9.1 引言
9.2 試驗方案確定的原則及優(yōu)化
9.2.1 試驗方案的優(yōu)化
9.2.2 基于仿真的優(yōu)化方法的實現(xiàn)
9.3 二項型數(shù)據(jù)的試驗方案
9.4 壽命型數(shù)據(jù)的試驗方案
9.5 加速試驗的試驗方案
9.6 退化試驗的試驗方案
9.7 系統(tǒng)可靠性試驗方案
9.8 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
第10章 可靠性保證試驗
10.1 引言
10.1.1 經(jīng)典風(fēng)險準(zhǔn)則
10.1.2 平均風(fēng)險準(zhǔn)則
10.1.3 后驗風(fēng)險準(zhǔn)則
10.2 二項試驗
10.2.1 雙方風(fēng)險
10.2.2 混合風(fēng)險準(zhǔn)則
10.3 Poisson試驗
10.4 Weibull試驗
10.4.1 單Weibull總體試驗
10.4.2 混合Weibull總體加速保證試驗
10.5 相關(guān)的閱讀材料
習(xí)題
附錄
附錄A 簡稱和縮略語
附錄B 常見的概率分布函數(shù)
參考文獻
內(nèi)容簡介
書單推薦
