《裝備測試性試驗與評價技術》是2017年科學出版社出版的圖書，作者是邱靜。
基本介紹
- 書名：裝備測試性試驗與評價技術
- 作者：邱靜 等 著
- ISBN：9787030548856
- 出版社：科學出版社
- 出版時間：2017-11-01
內容簡介,目錄,
內容簡介
測試性是裝備便於測試和診斷的重要設計特性，開展測試性試驗與評價技術研究具有重要的學術價值和工程指導意義。《裝備測試性試驗與評價技術》針對測試性試驗與評價問題進行了系統論述。主要內容包括：經典測試性試驗方案、測試性試驗方案最佳化設計、測試性試驗實施與故障注入、測試性指標評估方法、測試性增長試驗技術、測試性虛擬試驗技術等。
目錄
目錄
《裝備測試性工程系列叢書》序
前言
第1章 緒論 1
1.1 測試性試驗與評價內涵 1
1.1.1 測試性試驗與評價概念及意義 1
1.1.2 裝備全壽命周期測試性試驗與評價工作內容 1
1.2 基於故障注入的測試性試驗與評價流程及關鍵技術 4
1.2.1 基本流程 4
1.2.2 關鍵技術 5
1.3 測試性試驗與評價現狀 6
1.3.1 測試性試驗與評價標準方面 6
1.3.2 測試性試驗與評價關鍵技術方面 6
1.3.3 測試性使用評價方面 13
1.4 本書內容安排及所提供的技術支持 14
參考文獻 17
第2章 測試性試驗的數理統計基礎 21
2.1 概述 21
2.2 測試性參數 22
2.2.1 故障檢測率 23
2.2.2 故障覆蓋率 24
2.2.3 故障隔離率 24
2.2.4 虛警率 25
2.2.5 平均故障檢測時間 26
2.2.6 平均故障隔離時間 27
2.2.7 BIT/ETE的可靠性維修性參數 27
2.2.8 測試性指標觀測值的隨機性 28
2.2.9 測試性預計的局限性 29
2.3 隨機變數及其分布 32
2.3.1 基本事件與樣本空間 32
2.3.2 大數定律與中心極限定理 32
2.3.3 隨機變數 34
2.3.4 測試性試驗中常用的分布 34
2.4 經典數理統計理論 36
2.4.1 抽樣理論基本概念 37
2.4.2 統計推斷 38
2.4.3 測試性試驗中的抽樣檢驗理論 44
2.4.4 經典數理統計方法的優缺點 47
2.5 Bayes統計理論 48
2.5.1 Bayes統計使用的三類信息 48
2.5.2 Bayes定理 49
2.5.3 先驗分布 19
2.5.4 後驗分布 52
2.5.5 Bayes統計推斷 53
2.5.6 Bayes統計理論的優缺點 54
2.6 本章小結 54
參考文獻 54
第3章 經典測試性試驗方案 56
3.1 概述 56
3.2 測試性試驗樣本量確定方法 57
3.2.1 基於二項分布的樣本量確定方法 57
3.2.2 基於正態近似的樣本量確定方法 66
3.3 樣本量分配與故障模式抽樣 69
3.3.1 按比例的簡單隨機抽樣方法 69
3.3.2 按比例分層分配方法 71
3.4 故障率估計方法 71
3.4.1 基於專家數據的故障率估計方法 72
3.4.2 基於Bootstrap方法的故障率極大似然估計及分析 74
3.5 本章小結 77
參考文獻 77
第4章 測試性試驗方案最佳化設計 79
4.1 概述 79
4.2 經典測試性試驗方案問題分析 80
4.3 測試性多源先驗數據分析及處理 81
4.3.1 測試性摸底先驗數據分析及處理 81
4.3.2 測試性增長試驗信息分析及處理 84
4.4 測試性試驗方案最佳化設計 87
4.4.1 基於比例因子的試驗方案 87
4.4.2 基於Bayes後驗風險準則的試驗方案 89
4.4.3 基於SPOT方法的試驗方案 95
4.4.4 基於截尾SPOT方法的試驗方案 107
4.5 本章小結 114
參考文獻 114
第5章 測試性試驗實施與故障注入 116
5.1 概述 116
5.2 測試性試驗準備與實施 116
5.2.1 測試性試驗準備 116
5.2.2 測試性試驗實施 117
5.3 故障注入基本原理與常用故障注入方法 120
5.3.1 故障注入基本原理 120
5.3.2 故障注入方法分類 120
5.3.3 基於模擬的故障注入方法 121
5.3.4 基於物理的故障注入方法 126
5.3.5 典型的故障注入系統 134
5.4 基於故障傳遞特性的位置不可訪問故障注入方法 136
5.4.1 測試性驗證試驗故障注入有效性分析 137
5.4.2 故障傳遞特性分析與量化 143
5.4.3 基於故障傳遞特性的故障建模 150
5.4.4 基於故障傳遞特性的位置不可訪問故障注入 150
5.4.5 套用案例 152
5.5 本章小結 155
參考文獻 155
第6章 測試性指標評估方法 157
6.1 概述 157
6.2 經典測試性指標評估方法 158
6.2.1 點估計方法 158
6.2.2 區間估計方法 159
6.2.3 FDR/FIR估計精度分析 162
6.3 基於多源先驗數據的測試性指標評估 167
6.3.1 先驗分布及其參數確定 168
6.3.2 多源先驗數據相容性檢驗及可信度計算 175
6.3.3 基於多源先驗數據的測試性指標評估模型 178
6.3.4 套用案例 179
6.4 基於Bayes變動統計理論的測試性指標評估 184
6.4.1 總體技術思路 184
6.4.2 FDR/FIR的Baycs評估模型 185
6.4.3 模型穩健性分析 196
6.4.4 驗證評估案例 198
6.5 本章小結 206
參考文獻 207
第7章 測試性增長試驗技術 208
7.1 概述 208
7.2 測試性增長的概念與途徑 209
7.2.1 測試性增長的基本概念 209
7.2.2 測試性增長的時效性 210
7.3 測試性增長試驗的概念與流程 213
7.3.1 測試性增長試驗的概念 ～ 213
7.3.2 測試性增長試驗的流程 214
7.4 測試性增長試驗的規劃研究 217
7.4.1 基於及時糾正的試驗規劃研究 217
7.4.2 基於延緩糾正的試驗規劃研究 223
7.5 測試性增長試驗的跟蹤預計研究 227
7.5.1 基於Bayes統計理論的測試性增長指標評估 227
7.5.2 考慮非理想糾正的增長機率模型 230
7.5.3 測試性增長跟蹤預計曲線繪製 237
7.6 本章小結 239
參考文獻 239
第8章 測試性虛擬試驗技術 242
8.1 概述 242
8.2 測試性虛擬試驗的基本流程 243
8.3 測試性虛擬試驗的關鍵技術 243
8.3.1 面向測試性的虛擬樣機建模技術 243
8.3.2 基於模型的故障注入樣本序列生成技術 270
8.4 測試性虛擬試驗案例 296
8.4.1 飛彈控制系統 297
8.4.2 航向姿態系統 317
8.5 基於實物試驗與虛擬試驗相結合的測試性試驗技術 330
8.6 本章小結 332
參考文獻 332
附錄A 標準常態分配表 334
附錄B f分布表 335
附錄C F分布表 338
附錄D 二項分布單側置信下限 350
附錄E 二項分布單側置信上限 354
