【摘 要】
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当前库存核装备认证面临的挑战在于无全系统试验条件下对复杂、高风险和老化系统的可靠性进行评估.由于没有全系统试验数据,从而可能会利用现有的各种类型的信息,包括:历史数
【机 构】
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中国工程物理研究院总体工程研究所,四川绵阳621900
【出 处】
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The 4th International Symposium on Materials and Reliability
论文部分内容阅读
当前库存核装备认证面临的挑战在于无全系统试验条件下对复杂、高风险和老化系统的可靠性进行评估.由于没有全系统试验数据,从而可能会利用现有的各种类型的信息,包括:历史数据、子系统试验数据、相似系统的数据、计算机模拟结果和专家知识等,这些信息往往数据量少且属于不完整信息,它们包含了各种认知不确定性.QMU的目标便是基于现有的各种信息建立可为决策提供支撑的一套方法体系,其难点在于各种不确定性源的融合、表征.概率盒理论由于综合了传统概率方法和区间方法的优势,既可表征固有不确定性和认知不确定性这两类不确定性的融合,同时又保持了它们的可分离,从而在量化、表征各种不确定性源的融合方面具有不可比拟的优势.本文将概率盒理论引入QMU中,将输出变量和阈值分为有界和无界两类分别讨论,对有界量按传统定义计算置信因子,对无界量应转化到概率空间,结合最大可能失效概率和系统可接受概率定义置信因子;提出了量化固有不确定性和认知不确定性的数学表达式,建立了基于置信因子的取值范围和对认知不确定性的量化分离结果的可靠性评估方法,最后通过数值算例展示了基于概率盒的不确定性分析及QMU分析结果.
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