基于贝叶斯网络的抽样试验设计方法

摘要

本发明公开了一种基于贝叶斯网络的抽样试验设计方法，属于生产验收技术领域。所述方法包括确定产品生产过程中影响变更风险的因素，多层次分析，建立贝叶斯网络；基于贝叶斯网络量化变更风险指数；根据历史数据确定产品可靠性参数的先验分布；利用变更风险指数修正产品可靠性参数的先验分布；基于贝叶斯抽样试验设计方法设计动态抽样方案。本发明首次将贝叶斯网络用来量化变更风险，基于贝叶斯理论，可充分利用试验前的变更信息；通过量化的父节点对子节点的影响，有效的识别贝叶斯网络节点中要素的重要性，识别关键要素，从而给生产方有效信息，通过对关键要素的控制，到达降低物料变更风险，节省试验成本，提高试验效率的目的。

主权项

一种基于贝叶斯网络的抽样试验设计方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一、确定产品生产过程中影响变更风险的因素，建立贝叶斯网络；步骤二、基于贝叶斯网络量化变更风险指数；具体包括量化贝叶斯网络中每个节点成功和失败的概率以及父节点对子节点影响的概率；量化每个节点成功和失败的概率，采用两种不同方法：历史数据法和专家评分法；父节点对子节点的影响需要量化父节点的不同状态的组合对子节点的条件概率，如果影响某子节点的父节点有n个，那么父节点对该子节点的条件概率就有2ⁿ种结果，在每一种条件下，利用专家评分法，求出父节点对子节点的影响概率；已知每个节点成功和失败的概率以及父节点对子节点的影响概率，利用matlab贝叶斯网络工具箱建模，输入上述得到的每个节点的成功和失败的概率以及父节点对子节点的影响，计算出最终的子节点，即产品本身成功和失败的概率，即求出baseline产品信息变更风险指数R_b和抽样试验产品信息变更风险指数R_m，得出相对风险ΔR＝R_m‑R_b；步骤三、根据历史数据确定产品可靠性参数的先验分布；步骤四、利用变更风险指数修正产品可靠性参数的先验分布；具体过程是，设置baseline，提出修正因子k：其中，R_b为baseline的经专家评分的产品信息变更风险指数，R_m为设计抽样方案的产品信息变更风险指数，b为常数；根据历史信息得到的可靠性参数的先验分布为π(λ)，经过修正因子修正的可靠性参数的分布为π(kλ)，修正因子对可靠性参数的修正只改变可靠性参数的均值，不改变方差；baseline的含义为标准物料、标准生产过程工艺、标准外场使用条件下的生产及试验设计过程；步骤五、基于贝叶斯抽样试验设计方法设计动态抽样方案：基于贝叶斯理论，根据上述步骤四中所得的修正的可靠性参数的分布，在给定抽样方案的两类风险以及可靠性参数的验收上下限的条件下，得出零失效条件下的抽样方案。