张兴媛，潘洪亮，董德存

（1.同济大学 交通运输学院，上海201804；2.上海工程技术大学 航空运输学院，上海201620）

由于能够有效融合各种验前信息，近年来Bayes方法在小子样产品的可靠性评定中得到了非常广泛的应用［1－4］.尤其是在实验数据较少的情况下，运用Bayes方法，能够有效运用各种主观或客观的先验信息，以弥补现场实验数据的不足.相比较Bootstrap方法［5］，极大似然估计法等［6］，Bayes方法具有不受试验样本空间限制，同时评估结果能随新信息的出现而不断更新等优势，因此在可靠性研究中受到越来越多的关注.

使用Bayes方法的前提是先验分布的构造.通常，Bayes方法利用专家意见等先验信息的途径是将其用一个先验分布来描述，即根据先验信息按一定的方法来构造先验分布［7］.然而，当专家提供的是模糊信息时，难以有有效的方法来构造先验分布.文献［8］提出了一种Bayes分析的新思路：将试验数据视为“先验信息”，而将专家经验等先验信息视为“试验数据”，再利用Bayes公式进行统计推断.这种做法的好处是避免了在某些场合下由先验信息构造先验分布的困难，它提供了一条利用先验信息的新途径.

1 Bayes可靠性评估的思想

Bayes可靠性评估是一种基于Bayes定理的可靠性参数统计推断方法，它强调使用专家经验等先验信息以便很好地解决常规可靠性方法解决不了的小样本事件或无失效数据的可靠性评估问题.在连续随机变量的情形下，

2 可靠性评估

2.1 不精确可靠性数据的模糊描……

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