Bayesian Reliability Modeling and Assessment Solution for NC Machine Tools under Small-sample Data

尽管 Markov 链蒙特卡罗(MCMC ) 算法是精确的，当他们在可靠性分析被利用时，许多因素可以引起不稳定性；如此的不稳定性做这些算法为普遍工程应用不合适。因此，当模特儿的可靠性和评价答案瞄准了数字控制(NC ) 的小样品的数据机床根据 Bayes 理论被建议。熔化多来源的一个专家判断过程优先的信息被开发获得 Weibull 参数优先的分布和还原剂平常的专家判断方法的主观偏爱。格子近似方法被用于二参数的 Weibull 分发为参数导出公式以后的分布并且解决高度维的集成的计算困难。方法然后被用于 NC 机床的一种类型的真实数据实现一个可靠性评价并且获得在失败(MTBF ) 之间的吝啬的时间。建议方法的相对错误是 5.8020 景椠湮牥挠湯畤瑣牯愠摮漠瑵牥挠湯畤瑣牯愠敲 ? ??? 猯'T???? 讬 ? 鸮吗？？