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内容简介
本书阐述可靠性增长的管理、试验与分析技术．主要内容分为三部分．第一部分（第二章）讨论可靠性增长试验技术，包括可靠性增长试验的设计方法、环境应力筛选试验、综合环境试验及所需设备．第二部分（第三章）讨论可靠性增长管理技术．第三部分（第四章至第七章）讨论可靠性增长分析技术，其中以目前国内外应用最广的AMAA模型及AMsAA-BIsE模型为重点，介绍了23种可靠性增长模型及趋势检验方法．附录给出了阅读本书所需的概率、统计知识及可靠性增长的统计用表．
本书可供从事新产品研制的决策人员、设计师、可靠性和质量管理工程师、环境试验工程师等阅读，也可作为理工大学有关专业的教师、研究生、高年级大学生的教学参考书．
目录
- 序
审校者序
前言
第一章 引论
1.1 可靠性增长技术的意义与作用
1.2 可靠性增长技术的统计特点
1.3 可靠性增长技术的现状
1.3.1 国外状况
1.3.2 国内状况
1.4 可靠性增长的工程原理
1.4.1 产品可靠性的变动
1.4.2 产品缺陷的分类与改正流程
1.4.3 可靠性增长因素
1.4.4 可靠性增长工作的内容与程序
1.5 本书内容的特点
第二章 可靠性增长试验
2.1 引言
2.2 制定试验方案应考虑的因素
2.3 系统的试验安排——金字塔式的试验程序
2.4 试验应力的确定准则
2.5 元器件的筛选与模块的预试验
2.6 单元级以上的试验
2.6.1 寿命周期、任务周期与环境条件的分析
2.6.2 剪裁（Tailoring）
2.6.3 根据缺陷类型选择应力
2.7 主要试验应力的优化
2.7.1 最佳筛选应力的选择
2.7.2 高低温循环应力的确定
2.7.3 振动的优化
2.7.4 筛选强度与应力的关系
2.8 环境应力筛选试验
2.8.1 引言
2.8.2 环境应力筛选方法
2.9 应力的联合作用与综合环境试验
2.10 综合环境试验设备简介
2.11 各种试验的关系与信息的综合利用
第三章 可靠性增长管理
3.1 概述
3.1.1 规划管理
3.1.2 TAAF过程管理
3.2 可靠性增长管理策略与基本概念
3.2.1 失效修正策略
3.2.2 改进有效性系数（Improvement effectiveness factor）
3.2.3 增长潜力
3.2.4 固有可靠性、预计可靠性与增长潜力之间的关系
3.2.5 增长率与增长参数
3.2.6 可靠性增长的初始MTBF
3.2.7 起始时间tI的确定
3.2.8 规划的效益权衡
3.3 增长规划的管理与制定
3.3.1 按理想增长曲线的管理
3.3.2 理想增长曲线的绘制
3.3.3 计划增长曲线的绘制与分段管理
3.3.4 跟踪增长曲线与预测增长曲线的绘制
第四章 趋势检验方法
4.1 引言
4.2 趋势检验的图示法
4 3 趋势检验的Laplace方法
4.3.1 Laplace检验的理论基础
4.3.2 Laplace检验方法
4.4 数值例
第五章 可靠性增长的常用模型
5.1 引言
5.2 Duane模型
5.2.1 概述
5.2.2 模型的数学描述
5.2.3 模型参数的最小二乘估计
5.2.4 模型的拟合优度检验
5.2.5 多台系统同步增长的情况
5.2.6 数值例
5.3 AMSAA模型
5.3.1 概述
5.3.2 模型的数学描述
5.3.3 单台系统失效截尾
5.3.4 单台系统的时间截尾
5.3.5 AMSAA模型的拟合优度检验
5.3.6 丢失数据的情况
5.3.7 分组数据时的AMSAA模型
5.4 AMSAA-BISE模型
5.4.1 定义
5.4.2 多台系统的失效截尾
5.4.3 多台系统的时间截尾
5.4.4 拟合优度检验
5.4.5 数值例
5.4.6 AMSAA-BISE模型对离散数据的应用
5.4.7 在拒绝AMSAA-BISE模型时的处理方法
5.4.8 多台系统丢失数据的分析
5.4.9 多台系统分组数据的分析
5.4.10 多台同步增长的预测区间
第六章 可靠性增长的Bayesian方法
6.1 引言
6.2 二项可靠性增长的Bayesian方法
6.2.1 问题的提出
6.2.2 精确限
6.2.3 试验阶段的划分
6.2.4 近似限
6.2.5 数值例
6.3 指数可靠性增长的Bayesian方法
6.3.1 问题的提出
6.3.2 精确限
6.3.3 阶段的划分
6 3.4 近似限
6 3.5 数值例
6.4 正态分布精度增长的Bayesian方法
6.4.1 问题的提出
6.4.2 精确限
6.4.3 阶段的划分
6.4.4 近似限及其计算方法
6.4.5 数值例
6.5 AMSAA-BISE模型与顺序约束模型的综合
第七章 可靠性增长的其它模型
7.1 引言
7.2 Gompertz模型
7.2.1 模型简述
7.2.2 应用Gompertz模型的步骤
7.2.3 数值例
7.3 Lloyd-Lipow模型
7.4 EDRIC模型
7.4.1 模型简述
7.4.2 应用EDRIC模型的步骤
7.4.3 数值例
7.5 可靠性增长预测模型
7.5.1 模型简述
7.5.2 模型失效率的点估计
7.5.3 改进有效性系数的估计
7.5.4 可靠性增长潜力的估计
7.6 其它重要的增长模型简介
7.6.1 离散型的可靠性增长模型
7.6.2 连续型的可靠性增长模型
附录A 概率、统计的有关知识
A.1 多项式定理
A.2 用条件概率计算概率
A.3 Bayes定理
A.4 有关的概率分布
A.5 顺序统计量
A.6 共轭型先验分布及无信息先验分布
A.7 第一、第二近似限及其推导
A.8 Cramér-Von Mises检验
A.9 Poisson过程
A.10 非齐次Poisson过程
附录B
表B.1 相关系数ρ＝0时，经验相关系数#的临界值#α，P{｜#｜≤#α}＝1－α表
表B.2 趋势检验统计量μ的临界值μα/2及μ1－α/2＝－μα/2表
表B.3 Cramér-Von Mises统计量#的临界值#表
表B.4 AMSAA-BISE模型时间截尾区间估计系数表
表B.5 AMSAA-BISE模型失效截尾区间估计系数表
表B.6 AMSAA-BISE模型预测区间估计系数表
表B.7 二项可靠性置信下限表
表B.8 正态分布函数Φ（u）表
表B.9 正态分布分位数up表
表B.10 χ2分布分位数#表
表B.11 F分布分位数#表
参考文献
名词索引
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