第1章 基本概念

1.1可靠性的定义

1.2基础知识

1.3常见的可靠性数据类型

1.3.1成败型数据

1.3.2计数型数据

1.3.3寿命数据

1.3.4退化数据

1.4截尾数据

1.5贝叶斯可靠性分析

1.6相关的阅读材料

习题

第2章 贝叶斯推断

2.1基本概念

2.1.1极大似然估计

2.1.2点估计和区间估计

2.2贝叶斯推断基础

2.2.1先验分布

2.2.2观测数据对先验分布的更新

2.3预测

2.4数据的边沿分布与贝叶斯因子

2.5案例：对数正态分布

2.6关于先验分布的进一步讨论

2.6.1无信息先验分布与扩散先验分布

2.6.2共轭先验分布

2.6.3有信息先验分布

2.7相关的阅读材料

习题

第3章 更为复杂的贝叶斯模型及其求解方法

3.1马尔可夫链蒙特卡罗方法（MCMC）

3.1.1Metropolis-Hastings算法

3.1.2Gibbs抽样

3.1.3收敛性分析

3.2贝叶斯层次模型

3.2.1层次模型参数的MCMC估计

3.2.2运载火箭的案例分析

3.3经验贝叶斯方法

3.4拟合优度检验

3.5相关的阅读材料

习题

第4章 零部件可靠性模型

4.1引言

4.2离散故障数据的可靠性模型

4.2.1成败型数据

4.2.2计数型数据

4.3故障时间数据模型

4.3.1指数分布

4.3.2Weibull分布

4.3.3对数正态分布

4.3.4Gamma分布

4.3.5逆Gaussian分布

4.3.6正态分布

4.4截尾数据

4.5贝叶斯层次模型的应用

4.6模型选择

4.6.1贝叶斯信息准则

4.6.2偏差信息准则

4.6.3Akaike信息准则

4.7相关的阅读材料

习题

第5章 系统可靠性模型

5.1系统结构

5.1.1可靠性框图

5.1.2结构函数

5.1.3最小路集和最小割集

5.1.4故障树

5.2系统可靠性分析

5.2.1系统可靠度的计算方法

5.2.2常用的先验分布

5.2.3成败型数据的故障树模型

5.2.4寿命数据的故障树模型

5.2.5贝叶斯网络模型

5.2.6相关性模型

5.3相关的阅读材料

习题

第6章 可修系统的可靠性模型

6.1引言

6.1.1数据类型

6.1.2系统维修的效果

6.2更新过程

6.3Poisson过程

6.3.1齐次Poisson过程（HPPs）

6.4非齐次Poisson过程（NHPPs）

6.4.1幂律过程（PLPs）

6.4.2对数线性过程

6.5其他模型

6.5.1修正幂律过程（MPLPs）

6.5.2分段指数模型（PEXP）

6.6拟合优度与模型选择

6.7当前的可靠度和其他性能指标

6.7.1当前可靠度

6.7.2其他性能指标

6.8多单元系统与层次模型

6.9可用性

6.9.1其他数据类型的可用性

6.9.2复杂系统的可用性

6.10相关的阅读材料

习题

第7章 可靠性中的回归模型

7.1引言

7.1.1协变量类型

7.1.2协变量关系

7.2成败型数据的Logistic回归模型

7.3计数型数据的Poisson回归模型

7.4寿命数据的回归模型

7.5模型选择

7.6残差分析

7.7加速试验

7.8可靠性增长试验

7.9回归模型的其他应用

7.10相关的阅读材料

习题

第8章 退化模型

8.1引言

8.2较为复杂的退化模型

8.3退化模型的诊断

8.4协变量模型

8.4.1加速退化试验

8.4.2通过试验设计实现可靠性增长

8.5破坏性退化数据

8.6基于随机过程的退化模型

8.7相关的阅读材料

习题

第9章 可靠性试验方案的优化设计

9.1引言

9.2试验方案确定的原则及优化

9.2.1试验方案的优化

9.2.2基于仿真的优化方法的实现

9.3二项型数据的试验方案

9.4寿命型数据的试验方案

9.5加速试验的试验方案

9.6退化试验的试验方案

9.7系统可靠性试验方案

9.8相关的阅读材料

习题

第10章 可靠性保证试验

10.1引言

10.1.1经典风险准则

10.1.2平均风险准则

10.1.3后验风险准则

10.2二项试验

10.2.1双方风险

10.2.2混合风险准则

10.3Poisson试验

10.4Weibull试验

10.4.1单Weibull总体试验

10.4.2混合Weibull总体加速保证试验

10.5相关的阅读材料

习题

附录

附录A简称和缩略语

附录B常见的概率分布函数

参考文献

内容简介