An Adaptive Bayesian Melding Method for Reliability Evaluation Via Limited Failure Data: An Application to the Servo Turret
Notice bibliographique
Résumé
In the early stage of product development, reliability evaluation is an indispensable step before launching a product onto the market. It is not realistic to evaluate the reliability of a new product by a host of reliability tests due to the limiting factors of time and test costs. Evaluating the reliability of products in a short time is a challenging problem. In this paper, an approach is proposed that combines a group of experts’ judgments and limited failure data. Novel features of this approach are that it can reflect various kinds of information without considering the individual weight and reduces aggregation error in the uncertainty quantification of multiple inconsistent pieces of information. First, an expert system is established by the Bayesian best–worst method and fuzzy logic inference, which collects and aggregates a group of expert opinions to estimate the reliability improvement factor. Then, an adaptive Bayesian melding method is investigated to generate a posterior by inaccurate prior knowledge and limited test data; this method is made more computationally efficient by implementing an improved sampling importance resampling algorithm. Finally, an application for the reliability evaluation of a subsystem of a CNC lathe is discussed to illustrate the framework, which is shown to validate the reasonability and robustness of our proposal.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,037 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».