5.4.2 基本修复和单元寿命抽样

5.4.3 正常待用和单元寿命抽样

5.4.4 维修策略

5.5 可修复系统中单元状态

5.5.1 单元状态的分类

5.5.2 单元由工作状态向其他状态的转移

5.5.3 单元由修理状态向其他状态的转移

5.5.4 单元由待修状态向其他状态的转移

5.5.5 单元由正常待用状态向其他状态的转移

5.5.6 单元由修理待用状态向其他状态的转移

5.6 可修复系统的仿真时间

5.6.1 系统的初始状态

5.6.2 **次抽样

5.6.3 仿真时间与单元状态转移的关系

5.7 仿真流程

5.7.1 系统工作或故障的判据

5.7.2 平均故障次数和平均修复次数

5.7.3 可用度和不可用度

5.7.4 平均首次故障前时间

5.7.5 平均可用时间、平均不可用时间和稳态指标

5.7.6 无条件故障强度和无条件修复强度

5.8 应用举例

 

第六章 编程计算技巧和文件说明

6.1 单元寿命和修复时间的抽样技巧

6.1.1 单元寿命和修复时间的数据文件

6.1.2 单元寿命和修复时间的抽样

6.1.3 单元寿命和修复时间的排序

6.2 系统正常与故障状态的判断

6.2.1 *小路集的数据文件

6.2.2 系统正常与故障的判断

6.3 系统的故障次数

6.3.1 单元和系统的故障次数

6.3.2 单元故障造成系统故障的次数

6.4 平均首次故障前时间和数据文件

6.4.1 平均首次故障前时间

6.4.2 文件说明

6.5 可用时间和数据文件

6.5.1 可用时间

6.5.2 文件说明

6.6 可用度和数据文件

6.6.1 可用度

6.6.2 文件说明

6.7 系统平均故障次数和数据文件

6.7.1 系统平均故障次数

6.7.2 文件说明

6.8 应用举例

 

第七章 其他应用

7.1 用指数分布假设进行可靠性评估

7.1.1 蒙特卡罗仿真模型

7.1.2 采用指数分布近似处理的保守程度

7.1.3 仿真运行结果

7.2 小样本条件下可靠寿命的近似估计

7.2.1 现场故障数据和可靠寿命

7.2.2 统计量的选择

7.2.3 经验系数的蒙特卡罗仿真模型

7.2.4 蒙特卡罗仿真分析

7.2.5 结论

7.3 随机加权法在正态分布参数估计中应用

7.3.1 随机加权法的基本思想

7.3.2 正态分布的蒙特卡罗随机抽样

7.3.3 小样本情况下参数置信限估计的适用性检验

7.3.4 结论

7.4 指数分布有替换定时截尾时故障率上限估计

7.4.1 有替换定时截尾试验的故障率上限

7.4.2 蒙特卡罗仿真模型

7.4.3 蒙特卡罗仿真分析

7.4.4 结论

参考文献

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