田玉斌,王典鵬
(北京理工大學(xué) 理學(xué)院,北京100081)
火工品是武器裝備的關(guān)鍵元件,其發(fā)火可靠性指標(biāo)往往很高,如可靠度下限p =0.999,置信水平0.95.為了鑒定火工品的發(fā)火可靠性,目前使用的方法有計(jì)數(shù)法[1]、升降法[2]和計(jì)數(shù)--計(jì)量綜合方法[3]。
計(jì)數(shù)法直接在工作水平處進(jìn)行試驗(yàn),基于二項(xiàng)分布模型給出發(fā)火可靠度的置信下限。計(jì)數(shù)法簡單,所需樣本量很大,如為了鑒定火工品的發(fā)火可靠度不低于0.999(置信水平0.95),需試驗(yàn)2996 發(fā)火工品,且無一失效[1]。
升降法做如下假設(shè): 1)每一產(chǎn)品存在一個(gè)固有的臨界刺激量,當(dāng)外界施加的刺激水平大于該臨界刺激量時(shí),產(chǎn)品發(fā)火; 否則不發(fā)火。2)產(chǎn)品臨界刺激量X 的分布F(x)稱為感度分布,常取
式中:G(·)為已知函數(shù); μ 為位置參數(shù);σ 為刻度參數(shù)。在升降法中,按照升降試驗(yàn)規(guī)則,獲得發(fā)火或不發(fā)火數(shù)據(jù);通過計(jì)算參數(shù)(μ,σ)的最大似然估計(jì),求出火工品發(fā)火可靠度的點(diǎn)估計(jì)和近似置信下限。由于升降法使用了感度分布模型,樣本量大大減小。但是,升降法的估計(jì)精度不高,往往高估火工品的發(fā)火可靠性。
在計(jì)數(shù)—計(jì)量綜合方法中,首先利用升降法估計(jì)參數(shù)(μ,σ),擬合感度分布。然后,基于該擬合分布,按照一定原理,尋找與工作水平等價(jià)的試驗(yàn)水平,該水平對應(yīng)的發(fā)火率較低。最后,在該水平處進(jìn)行試驗(yàn),通過考察該水平處的發(fā)火率,等價(jià)地鑒定工作水平處的發(fā)火可靠性。為了鑒定火工品發(fā)火可靠度不低于0.999(置信水平0.95)[3],計(jì)數(shù)-計(jì)量綜合方法所需樣本量在300 發(fā)左右。
遵循目前國際相關(guān)科學(xué)研究的前沿方向[4-5],研究的熱點(diǎn)不僅僅局限于鑒定火工品的發(fā)火可靠性,更多關(guān)注的是: 在中小樣本情形,推斷火工品以預(yù)定概率p 發(fā)火的刺激水平xp(也稱為火工品100% p 發(fā)火點(diǎn)),它滿足
推斷包括:給出xp的點(diǎn)估計(jì)和置信上限。這樣的方法,不僅能夠鑒定火工品的發(fā)火可靠性,而且能夠定量給出火工品的作用裕度。
本文將基于估計(jì)xp的優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì),給出xp的點(diǎn)估計(jì)和置信上限、作用裕度的區(qū)間估計(jì)、以及鑒定火工品發(fā)火可靠性的方法。最后,應(yīng)用蒙特卡羅方法模擬研究上述方法的精確性。
假設(shè)火工品的感度分布如(1)式所示,對一產(chǎn)品施加刺激水平x,記試驗(yàn)結(jié)果:yx=1 為發(fā)火;yx=0 為不發(fā)火。在水平x 處進(jìn)行試驗(yàn),產(chǎn)品發(fā)火的概率
此時(shí),xp=μ+σG-1(p).為了較精確地推斷xp,應(yīng)采用序貫試驗(yàn)設(shè)計(jì)[5]。假設(shè)(x1,y1)…(xn,yn)是對應(yīng)的試驗(yàn)數(shù)據(jù),其中xi為第i 次試驗(yàn)的水平,yi為試驗(yàn)結(jié)果,n 為樣本容量。基于該觀測數(shù)據(jù),似然函數(shù)[6]為
式中:pi=G((xi-μ)/σ.對(4)式關(guān)于μ,σ 求導(dǎo)數(shù),并求期望
構(gòu)成Fisher 信息矩陣。該矩陣是試驗(yàn)數(shù)據(jù)包含(μ,σ)的信息的一種度量[7]。
根據(jù)文獻(xiàn)[7],在合理的試驗(yàn)水平范圍內(nèi),優(yōu)化分散試驗(yàn)水平,可以精確地估計(jì)參數(shù)(μ,σ).根據(jù)文獻(xiàn)[4],將試驗(yàn)水平逐步設(shè)置在xp附近,將提高xp估計(jì)的精度。文獻(xiàn)[8]綜合這2 種思想,給出3 段式優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)。本文應(yīng)用該優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì),給出xp的點(diǎn)估計(jì)和置信上限、火工品作用裕度的區(qū)間估計(jì)、以及鑒定火工品發(fā)火可靠性的方法。
1.2.1 第1 段設(shè)計(jì)
第1 段設(shè)計(jì)的目的是: 合理確定試驗(yàn)水平的范圍。首先,猜測μ 的取值范圍(μmin,μmax)和σ 的值σg.以下將對(μmin,μmax)快速進(jìn)行調(diào)整,使試驗(yàn)水平較對稱地設(shè)置在μ 周圍。
在x1=3/4μmin+ 1/4μmax和x2=1/4μmin+ 3/4μmax兩水平進(jìn)行試驗(yàn),獲得試驗(yàn)結(jié)果(y1,y2):
1)若(y1,y2)=(0,0),在x3=μmax+1.5σg處進(jìn)行試驗(yàn),若y3=1,跳入第2 段設(shè)計(jì); 若y3=0,在x4=μmax+3σg處進(jìn)行試驗(yàn)。如此繼續(xù),直到某次試驗(yàn)結(jié)果為1 時(shí),跳入第2 段設(shè)計(jì);否則在上一次試驗(yàn)水平的基礎(chǔ)上增加1.5 倍σg,繼續(xù)試驗(yàn),直到出現(xiàn)發(fā)火結(jié)果。
2)若(y1,y2)=(1,1),在x3=μmin-1.5σg處進(jìn)行試驗(yàn),若y3=0,跳入第2 段設(shè)計(jì);若y3=1,則在x4=μmin-3σg處進(jìn)行試驗(yàn)。如此繼續(xù),直到某次試驗(yàn)結(jié)果為0 時(shí),跳入第2 段設(shè)計(jì);否則在上一次試驗(yàn)水平的基礎(chǔ)上減少1.5 倍σg,繼續(xù)試驗(yàn),直到出現(xiàn)不發(fā)火結(jié)果。
3)若(y1,y2)=(0,1),跳入第2 段設(shè)計(jì)。
4)若(y1,y2)=(1,0),分別在x3=μmin-3σg和x4=μmax+3σg處各進(jìn)行1 試驗(yàn)。然后,跳入第2段設(shè)計(jì)。
1.2.2 第2 段設(shè)計(jì)
第2 段設(shè)計(jì)的目的是:合理布置試驗(yàn)水平,優(yōu)化模型信息。將該段設(shè)計(jì)分成3 部分,分別為尋找交錯(cuò)區(qū)間、加強(qiáng)交錯(cuò)區(qū)間和強(qiáng)化信息部分。
1)尋找交錯(cuò)區(qū)間。尋找交錯(cuò)區(qū)間分2 個(gè)步驟:
①計(jì)算出現(xiàn)發(fā)火結(jié)果的最小水平m1,以及出現(xiàn)不發(fā)火結(jié)果的最大水平M0.(a)若m1<M0,停止試驗(yàn),轉(zhuǎn)至步驟2); (b)若m1>M0,在σ =σg的條件下,求μ 的最大似然估計(jì),并在該點(diǎn)進(jìn)行試驗(yàn),直至m1<M0或m1-M0<1.5σg.若m1<M0,轉(zhuǎn)至步驟2);(c)在m1-M0<1.5σg,而且m1>M0情形,分別在m1+0.3σg和M0-0.3σg處進(jìn)行試驗(yàn),如果出現(xiàn)不發(fā)火結(jié)果或發(fā)火結(jié)果,轉(zhuǎn)至步驟2);否則,轉(zhuǎn)至步驟②;
②令σg=2/3σg.更新①的m1和M0,并重復(fù)步驟①直至m1<M0成立。
2)加強(qiáng)交錯(cuò)區(qū)間。如果M0- m1≥σg,則在(M0+m1)/2 處進(jìn)行試驗(yàn);如果0<M0-m1<σg,在(M0+m1)/2 +0.5σg和(M0+m1)/2 -0.5σg處各進(jìn)行1 次試驗(yàn)。
3)優(yōu)化模型信息。應(yīng)用D 最優(yōu)方法[7-9]分散試驗(yàn)水平,優(yōu)化模型信息。①利用已觀測到的試驗(yàn)數(shù)據(jù)(x1,y1)…(xk,yk),計(jì)算(μ,σ)的最大似然估計(jì)(對該估計(jì)做如下限制性調(diào)整
式中: ak=min{ x1,…,xk}; bk=max{ x1,…,xk};②選擇新的試驗(yàn)水平xk+1,使得Fisher 信息矩陣的行列式在(k,actual,k,actual)處達(dá)到最大; ③步驟重復(fù)①~②,直到完成預(yù)定樣本量n1的試驗(yàn)。
1.2.3 第3 段設(shè)計(jì)
第3 段設(shè)計(jì)的目的是安排試驗(yàn)水平,使其更多、更快地聚集在xp附近。該段設(shè)計(jì)分為2 部分。
1)確定初始值。利用已觀測到的數(shù)據(jù)(x1,y1),…,(xn1,yn1),計(jì)算最小試驗(yàn)水平xmin和最大試驗(yàn)水平xmax,求出μ 和σ 最大似然估計(jì)(,),對其進(jìn)行修正,即
2)優(yōu)化逼近xp.在第3 段設(shè)計(jì)中,首先在xn1+1處進(jìn)行試驗(yàn)??紤]如下形式的試驗(yàn)設(shè)計(jì)
式中:xn1+i為第3 段設(shè)計(jì)的第i 次試驗(yàn)的水平; yn1+i為相應(yīng)的試驗(yàn)結(jié)果; 且
式中:Φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布函數(shù); φ(·)為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)密度函數(shù)。
按(6)式和(7)式安排試驗(yàn),直至完成容量為n2的試驗(yàn)。此時(shí),xp的點(diǎn)估計(jì)為=xn+1,n=n1+n2.
假設(shè)火工品的工作水平為A,那么火工品的發(fā)火可靠度R 為該水平處的發(fā)火概率R=G((A-μ)/σ).按照文獻(xiàn)[11 -12],針對火工品的發(fā)火特性,作用裕度γ =(A -θ)/θ.定理1 在置信水平1 -α下,給出xp的置信上限AU,定理2 給出鑒定火工品的發(fā)火可靠度不低于p 的原理,定理3 給出γ 的區(qū)間估計(jì)。
定理1 利用(6)式和(7)式,獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù)(x1,y1),…,(xn,yn).在置信水平1 -α 下,xp的置信上限為
式中:u1-α為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的下側(cè)1 -α 分位數(shù)。
證明1 令θ =xp.根據(jù)文獻(xiàn)[4],給定xn+1,θ的分布為由該分布,為了使
成立,AU需滿足
定理2 利用(6)式和(7)式,獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù)(x1,y1),…,(xn,yn).如果A≥AU,那么在置信水平1 -α 下,產(chǎn)品的可靠度R 不低于p.
證明2 根據(jù)定理1
1 -α=P(AU≥θ),
于是,有
所以,
1 -α≤P(R≥p).
定理3 利用(6)式和(7)式,獲得試驗(yàn)數(shù)據(jù)(x1,y1),…,(xn,yn).則在置信水平1 -α 下,γ 的區(qū)間估計(jì)為
取
式中: uα/2為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的下側(cè)α/2 分位數(shù);u1-α/2為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的下側(cè)1 -α/2 分位數(shù)。于是
該節(jié)主要模擬第1 節(jié)提出的優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì),給出火工品99.9%發(fā)火點(diǎn)x0.999的點(diǎn)估計(jì)、置信上限和該上限對x0.999真值的覆蓋率。
在模擬研究中,假設(shè)感度分布為F(x)=Φ((x-μ)/σ),μ =10,σ =1.此時(shí),99.9%發(fā)火點(diǎn)的真值為x0.999=13.0905.按照優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)規(guī)則,在試驗(yàn)前猜測μ 的取值范圍(μmin,μmax)和σ 的值σg.在實(shí)際應(yīng)用中,根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn),對μ 的猜測一般較準(zhǔn)確,對σ 的猜測波動(dòng)較大。所以,在模擬中μg取9,10,11; σg取0.5,1,1.5,2 和3; (μmin,μmax)=(μg-3σg,μg+3σg);樣本量n 取80 和100,其中第1 段和第2 段設(shè)計(jì)的總樣本量n1=30,第3 段設(shè)計(jì)的樣本量n2=50 或70.
在各種初始猜測下,模擬優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì),獲得容量為n 的數(shù)據(jù): 計(jì)算x0.999的點(diǎn)估計(jì)xn+1; 在置信水平1 -α=0.95 下,計(jì)算xp的置信上限AU;將上述過程重復(fù)1 000 次,計(jì)算xp估計(jì)的均值,AU的均值,計(jì)算{θ<AU}的頻率,并與名義覆蓋率1 -α =0.95 比較。模擬結(jié)果如表1~表3.
表1 μguess =9,σguess =0.5、1、1.5、2 和3 猜測下的估計(jì)結(jié)果Tab.1 Estimation results in μguess =9,σguess =0.5,1,1.5,2 and 3
表2 μguess =10,σguess =0.5、1、1.5、2 和3 猜測下的估計(jì)結(jié)果Tab.2 Estimation results in μguess =10,σguess =0.5,1,1.5,2 and 3
表3 μguess =11,σguess =0.5、1、1.5、2 和3 猜測下的估計(jì)結(jié)果Tab.3 Estimation results in μguess =11,σguess =0.5,1,1.5,2 and 3
從上述表格可知,針對火工品的高發(fā)火可靠性指標(biāo)(置信水平0.95,可靠度下限0.999),在樣本容量n=100 時(shí),在各種可能的初始猜測下,應(yīng)用優(yōu)化試驗(yàn)設(shè)計(jì)收集數(shù)據(jù),給出0.999 發(fā)火點(diǎn)的點(diǎn)估計(jì)和置信上限,點(diǎn)估計(jì)與真值偏差很小,置信上限均高于真值且接近真值,覆蓋率接近0.95 且高于0.95.這些都表明,應(yīng)用本文提出的試驗(yàn)方法,在n=100 時(shí),x0.999的點(diǎn)估計(jì)、置信上限、以及置信上限的覆蓋率對初始猜測都是穩(wěn)健的,點(diǎn)估計(jì)較精確,置信上限可信,其覆蓋率大于0.95,表明置信上限略顯保守。
綜合而言,應(yīng)用本文提出的試驗(yàn)方法鑒定火工品的發(fā)火可靠性,樣本容量比現(xiàn)有方法大幅減小,結(jié)果可信且較精確。
References)
[1]GJB 376—87.火工品可靠性評估方法[S].北京:國防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會(huì),1987.GJB376—87.Assessment method of reliability of initiating devices[S].Beijing: National Standard Press,1987.(in Chinese)
[2]GJB/Z377A—94.感度試驗(yàn)用數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方法[S].北京: 國防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會(huì),1995.GJB/Z377A—94.Statistical methods for sensitivity tests[S].Beijing: National Standard Press,1995.(in Chinese)
[3]GJB6478—2008.火工品計(jì)數(shù)—計(jì)量可靠性評估方法[S].北京:國防科學(xué)技術(shù)工業(yè)委員會(huì),2008.GJB6478—2008.Variables-attributes synthetic assessment method of reliability of initiating devices[S].Beijing: National Standard Press,2008.(in Chinese)
[4]Joseph V R.Efficient robbins-monro procedure for binary data[J].Biometrika,2004,91: 461 -470.
[5]Joseph V R,Tian Yubin,Wu C F J.Adaptive design for stochastic rooting-finding[J].Statistics Sinica,2007,17:1549 -1565.
[6]Silvapulle M J.On the existence of maximum likelihood estimators for the binomial response model[J].Journal of the Royal Statistical Society,Ser B,1981,43: 310 -313.
[7]Neyer B T.A d-optimality-based sensitivity test[J].Technometrics,1994,36: 61 -70.
[8]Jeff Wu,Tian Yubin.The optimal design for root finding with binary response data[C].The First International Conference on the Interface between Statistics and Engineering,Beijing:Beijing University of Technology Press,2009: 9 -10.
[9]袁俊明,劉玉存.Neyer D-最優(yōu)化的新感度試驗(yàn)方法研究[J].火工品,2005,2: 24 -27.YUAN Jun-ming,LIU Yu-cun.Study on new neyer doptimal sensitivity test[J].Initiators & Pyrotechnics,2005,2:24 -27.(in Chinese)
[10]Tian Yubin,Li Guoying,F(xiàn)ang Yongfei.The synthetically analytical method for data sets on pyrotechnics reliability test[J].J Sys Sci & Math Scis,2006,26: 147 -158.
[11]Laurence J.Bement.Pyrotechnic system failure: cause and prevention[R].NASA TM100633,Washington D C: 1988.
[12]王鵬,杜志明.火工煙火裝置裕度研究與設(shè)計(jì)方法綜述[J].火工品,2005,2: 34 -38.WANG Peng,DU Zhi-ming.Summarize of margin research and design method of pyrotechnic devices[J].Initiators & Pyrotechnics,2005,2:34 -38.(in Chinese)