可靠性数据的收集与分析

第1章 绪论.

1．1 可靠性数据的收集与分析在可靠性工程中的地位和作用

1．2 可靠性数据的收集与分析和可靠性信息系统的关系

1．3 可靠性数据分析的基本方法

1．3．1 数据分析的目的和任务

1．3．2 可靠性数据分析的两种模型

1．3．3 可靠性数据分析的基本方法

第2章 可靠性数据的收集

2．1 可靠性数据的来源及特点

2．1．1 收集可靠性数据的目的

2．1．2 可靠性数据的来源

2．1．3 可靠性数据的特点

2．2 试验数据和现场数据

2．2．1 试验数据

2．2．2 现场数据

2．3 可靠性数据的收集要求和程序

2．3．1 数据的需求

2．3．2 数据的质和量

2．3．3 可靠性数据的收集程序和方法

2．4 故障数据的判定及记录

.2．4．1 故障及关联故障

2．4．2 故障模式及失效机理

2．4．3 故障影响及等级划分

2．5 可靠性数据的利用及效果

第3章 可靠性数据分析的基本概念和方法

3．1 数理统计的基本概念

3．1．1 随机变量与概率分布

3．1．2 总体与样本(子样)

3．2 数据分析的直方图法

3．3 故障数据的主次及因果分析

3．3．1 主次图法

3．3．2 因果图法

3．3．3 实例

3．4 样本的经验分布函数

3．5 随机截尾试验的经验分布函数计算

3．5．1 用残存比率法计算产品的可靠度

3．5．2 用平均秩次法计算经验分布函数

第4章 产品常见的寿命分布

4．1 概述

4．1．1 寿命分布的作用

4．1．2 产品寿命分布的物理背景

4．2 二项分布

4．3 泊松分布

4．4 指数分布

4．5 正态分布

4．6 对数正态分布

4．7 威布尔分布

4．8 超指数分布

4．9 伽玛分布

4．10 混合分布和合成分布

4．10．1 混合分布

4．10．2 合成分布

4．10．3 竞争性故障模型的分布

第5章 分布参数的估计..

5．1 分布参数的点估计

5．1．1 点估计量优劣的标准

5．1．2 极大似然估计

5．1．3 图估计

5．1．4 最小二乘法估计

5．1．5 最好线性无偏估计

5．1．6 数据分析中点估计方法的选择

5．2 分布参数的区间估计

5．2．1 参数为二项分布时的可靠度区间估计

5．2．2 区间估计的图估法

5．2．3 指数分布参数的区间估计

5．2．4 威布尔分布参数的区间估计

第6章 分布的拟合优度检验

6．1 概述

6．2 皮尔逊x2检验

6．3 柯尔莫哥洛夹—斯米尔诺夫检验(k-s检验)

6．3．1 用于完全样本的k-s检验

6．3．2 用于截尾样本的k-s检验

6．4 正态分布检验(shapito-wilk检验)

6．5 指数分布检验

6．6 威布尔分布检验

6．7 数据分析中寿命分布的选择

第7章 无故障数据的可靠性分析

7．1 概述

7．2 指数分布

7．3 威布尔分布

7．3．1 形状参数已知时的威伯斯法

7．3．2 形状参数m未知时的可靠性分析

7．4 正态分布和对数正态分布

7．4．1 正态分布

7．4．2对数正态分布

附表

附表1 标准正态分布表

附表2 卡方(x2)分布表

附表3 t分布表

附表4 f分布表

附表5 中位秩表

附表6 f(ti)的5%置信限表

附表7 f(ti)的95%置信限表

附表8 f(ti)的10%置信限表

附表9 f(ti)的90%置信限表

附表10 正态分布参数极大似然估计g(z)表

附表11 dn的极限分布表

附表12 检验的临界值(凰dn，a)表

附表13 定数截尾试验临界值表

附表14 定时截尾试验临界值表

附表15 截尾试验中dn，t的极限分布表

附表16 计算统计量w必需的系数ak，n。

附表17 统计量w的p分位数zp

参考文献...