[发明专利]一种火工品可靠性指标的小样本验证方法

说明书

本发明提供了一种火工品可靠性指标的小样本验证方法，只需使用火工品的感度分布均值就能验证火工品的可靠性指标，克服了目前需要根据均值和标准差进行可靠度评估的不足。利用感度分布均值将工作刺激量下的试验样本量等效转换为低刺激量下的试验样本量，在保持置信水平不变的前提下实现了用较少的样本量验证火工品可靠性的方法。采用本方法，可使可靠度指标为0.999的火工品可靠性评估所需样本量降低至经典统计方法所需样本量的1/10以下，大大降低试验费用。综合了计量法和计数法的试验信息，在保持置信水平不变的前提下，大幅度地降低了试验样本量，减少推断误差，提高了可靠度评估结果的准确性。

技术领域

本发明属于可靠性指标验证技术领域，尤其涉及一种火工品可靠性指标的小样本验证方法。

背景技术

火工品是敏感性产品，其可靠性指标较高，一般是通过GJB376-1987规定的计数法试验验证，试验样本量较高。估计值保守，试验量大。当火工品可靠度要求0.999时，常常由于试验量太大，工程上无法实施。如在置信水平0.90、可靠度指标0.999的条件下，需要试验2303发无一失效才能满足技术指标要求。此时，一般采用计量法，如GJB377-94规定的火工品感度试验方法，该方法包括升降法、兰利法、OSTR法、步进法等。计量法的优点是使用了产品感度分布模型的信息，所需的试验量较少，其缺点是特征量参数估计的偏差和分布模型的选择错误，会造成可靠度估计较大的误差，且这些方法只能用于推断或预计火工品的可靠性，不能通过试验验证。GJG377A/94提出了火工品感度试验方法，利用感度分布模型推断火工品的可靠性，但由于现有的升降法、兰利法以及D 优化法等感度试验方法中，对感度分布均值的估计是无偏的，对感度分布刻度参数的估计是有偏的，因此这种推断方法误差较大，且无法做试验验证，严格来讲并不能用于评估可靠度，只能用于预计。二十世纪九十年代初，美国人提出了“Neyer D－最优化法”，该方法也是一种计量法，用于推断感度分布刻度参数时误差较大。

GJB6478-2008给出了一种火工品小样本计数—计量综合评估方法，试验样本量降低约9/10，但该方法也需要使用感度分布均值和刻度参数的估计值，虽然该方法使用的是纠编后的感度分布刻度参数的估计值，但是纠偏后的刻度参数的估计值也不是真值，所以不能保证对可靠度评估结果的准确性。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种火工品可靠性指标的小样本验证方法，只需使用火工品的感度分布均值就能验证火工品的可靠性指标，克服了目前需要根据均值和标准差进行可靠度评估的不足。

为实现上述目的，本发明的火工品可靠性指标的小样本验证方法，包括如下步骤：

步骤1，确定感度分布均值μ；

步骤2，利用零失效条件下的二项分布以及感度分布均值μ下的感度分布计算工作刺激量对应的两个可靠度置信下限的方程；

步骤3，联立两个可靠度置信下限的方程，得到由工作刺激量和对应试验样本量表达的感度分布参数标准差的置限上限σ_U的方程；

步骤4，保持置信水平一致，将工作刺激量x₀和对应试验样本量n，以及工作刺激量x₁和对应试验样本量n₁分别带入置限上限σ_U的方程，得到σ_U的两个方程；其中工作刺激量x₀为技术指标规定的工作刺激量，x₁为小样本验证对应的工作刺激量，x₁＜x₀；

联立σ_U的两个方程，得到工作刺激量x₁与对应试验样本量n₁的关系式；

步骤5，在工作刺激量x₁处进行n₁发试验，根据试验结果对火工品可靠性作出判定，若n₁发全发火则可靠度满足指标要求，否则不满足。