题目：基于模糊贝叶斯网络的产品贮存寿命建模和分析

针对长期贮存产品，其可靠性关系到整个系统的可用性，故贮存可靠性评估是非常必要的。现有的贮存寿命评估方法存在以下3点问题：第一、长期贮存产品或者产品设计论证阶段的可靠性分析中，缺乏数据信息。第二、现有的贮存寿命建模与评估方法多是针对单一故障模式下的研究，对于机载设备数庞大、结构复杂、多故障模式下产品的研究很难得到推广应用。此外，在实际工程中存在各种各样的模糊信息，导致产品的可靠性贮存寿命难以精确表达。本文将模糊理论引入贝叶斯网络中，可解决样本量少、无失效信息、存在模糊性等可靠性预测的难点问题。

基于以上工程需求背景，本文以Fuzzy理论与BN结合为突破口，研究实际工程中产品贮存寿命的建模方法，探索精确、可信、具有实际工程意义的贮存寿命建模的新途径。论文的主要研究内容包括：

调研了目前产品贮存寿命的建模方法，主要方法是俄罗斯的加速贮存寿命试验方法，而对多故障模式的贮存寿命评估难以得到推广。贝叶斯网络（BN）有很强的推理功。通过对产品进行功能、结构信息分析，将整机产品拆分成单元模块。进而将评估整机产品转化成评估单元模块的。根据木桶原理，产品的贮存寿命取决于最薄弱环节。通过对薄弱单元模块的故障树转化法构建BN的结构，参数学习获得部件的故障状态、概率及部件间的逻辑关系。根据向下概率传播及链式规则对产品的可靠性进行预测。

针对BN建模的局限性，将Fuzzy理论引入BN来解决工程中的模糊性问题。用模糊数描述事件的故障状态，用模糊隶属函数表达事件发生的概率，基于BN向下链式推理功能，得到产品的贮存可靠度。本文基于贮存可靠度在贮存时间上的投影估计，确定规定可靠度对应的贮存时间。此外，通过动态贝叶斯网络、模糊推理分析方法可建立可靠性与贮存寿命的关系，这个过程即完成了贮存寿命建模。

基于传统寿命建模方法、GM方法与进行对比分析与验证，首先对贮存寿命试验数据剔除奇异点等预处理。然后，根据规定的失效阈值确定高应力的伪寿命并进行寿命分布进行假设检验以及失效机理一致性检验。最后，根据Arrhenius模型外推常应力水平下在置信度下置信寿命下限。此外，由于然而贮存寿命试验的数据比较少，可能会对模型精度造成影响。采用GM对试验数据进行补充，能够更精确地预测贮存寿命。