题目：基于顺序统计量的CSALT统计优化设计方法研究

加速寿命试验技术为高可靠、长寿命产品的寿命预测提供了一条可行的途径。不同的加速寿命试验方案可能使得试验效率、试验代价存在很大的差异，寿命预测的准确性也会相差很大。加速寿命试验方案优化设计主要研究在试验代价约束下，如何设计试验方案使产品的寿命预测最准确。本文主要研究恒定应力加速寿命试验的优化设计以及评估方法问题。首先，分析恒定应力加速寿命试验（CSALT）方案优化设计的优化目标、方案要素、约束条件等。对于优化设计中通常使用的优化准则——给定P值的分位寿命渐近方差最小，即V最优进行改进。考虑以某个区间[P1,P2]上的P分位寿命渐近方差的积分最小为优化目标进行优化，以提高优化设计的鲁棒性。其次，研究了基于顺序统计量、基于极大似然估计和基于Monte Carlo仿真的CSALT优化设计方法。通过将顺序统计量引入加速寿命试验优化设计中，运用整体最佳线性无偏估计理论，推导出CSALT的优化目标，得到基于顺序统计量的CSALT优化设计方法，解决CSALT定数截尾以及模型参数先验信息未知情形下的优化设计问题。对于某些场合解析优化设计的解析解难以求得甚至不存在的情况，引入Monte Carlo的统计仿真方法，构建基于Monte Carlo仿真的加速寿命试验方案优化设计理论框架。最后，对于CSALT数据统计分析方法以及CSALT序贯优化设计进行研究。研究了极大似然估计和整体最佳线性无偏估计方法的适用条件，并给出了计算实例。对于样本量较小的寿命试验数据，整体最佳线性无偏估计可以利用不同应力间的横向信息，从而提高评估的精度。基于评估结果，对由于试验不充分而造成评估精度不满足指标要求的CSALT进行序贯优化。通过引入Bogey试验的思想，对不同应力水平下试验的最小样本量或最短截尾时间进行序贯优化。