本发明涉及一种基于Bayes因子优化的动态可靠性模型更新方法,包括如下步骤:步骤1:分析产品的失效物理,建立产品的失效物理可靠性模型,估计在某些给定时刻点处的可靠度R0(ti);步骤2:现场收集产品相关的可靠性信息,对可靠性信息进行统计和物理特性分析,建立统计可靠性模型,估计在某些给定时刻点处的可靠度;步骤3:将失效物理可靠性模型作为选择模型,结合现场可靠性数据和可靠性试验数据,建立不同时间区间的Bayes因子表达式;本发明的有益效果是:实现小样本下的动态可靠性模型更新,同时可为新技术、
新材料下新一代产品的可靠性设计优化,具有较高的实用价值和较强的工程意义。
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