融合物理等效先验与动态冲突自适应纠偏的水下航行器可靠性评估方法

崔灿丽; 韩思杰; 张毅男; 叶剑鸿; 高远

doi:10.12382/bgxb.2026.0261

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融合物理等效先验与动态冲突自适应纠偏的水下航行器可靠性评估方法

更新时间：2026-08-31

- 融合物理等效先验与动态冲突自适应纠偏的水下航行器可靠性评估方法
- Reliability Evaluation Method Based on Physical Equivalent Prior and Dynamic Conflict Adaptive Deviation Correction for of Underwater Vehicle
- 兵工学报 2026年页码：1-12
- 作者机构：
  
  1.中国船舶集团有限公司第七〇五研究所，陕西西安710077
  2.工业和信息化部电子第五研究所，广东广州 510610
  3.广东省电子信息产品可靠性技术重点实验室，广东广州510610
- 作者简介：
  
  邮箱：邮箱：cuicanli@126.com
- 基金信息：
- DOI：10.12382/bgxb.2026.0261
  中图分类号： TJ63
- CSTR：XXXXX.XX.XXX.2026.0261
- 收稿：2026-03-17，
  
  修回：2026-05-07，
  
  录用：2026-05-14，
- 稿件说明：
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崔灿丽, 韩思杰, 张毅男, 等. 融合物理等效先验与动态冲突自适应纠偏的水下航行器可靠性评估方法[J/OL]. 兵工学报, 2026,1-12.

CUICanli, HAN Sijie, ZHANG Yinan, et al. Reliability Evaluation Method Based on Physical Equivalent Prior and Dynamic Conflict Adaptive Deviation Correction for of Underwater Vehicle[J/OL]. ACTA ARMAMENTARII, 2026, 1-12.
崔灿丽, 韩思杰, 张毅男, 等. 融合物理等效先验与动态冲突自适应纠偏的水下航行器可靠性评估方法[J/OL]. 兵工学报, 2026,1-12. DOI： 10.12382/bgxb.2026.0261. CSTR： XXXXX.XX.XXX.2026.0261.

CUICanli, HAN Sijie, ZHANG Yinan, et al. Reliability Evaluation Method Based on Physical Equivalent Prior and Dynamic Conflict Adaptive Deviation Correction for of Underwater Vehicle[J/OL]. ACTA ARMAMENTARII, 2026, 1-12. DOI： 10.12382/bgxb.2026.0261. CSTR： XXXXX.XX.XXX.2026.0261.

摘要

针对水下航行器等复杂产品实航试验成本高、样本量极小导致的可靠性评估不确定性大、置信度低等问题，提出了一种基于 KL 散度自适应度量与多级网络聚合的动态贝叶斯评估方法。建立环境应力剖面与 Miner 线性疲劳损伤理论的物理等效映射模型，将大规模仿真与地面试验数据转化为系统级先验信息；引入Kullback-Leibler （KL）散度构建实测数据与先验分布的冲突检测机制，并结合双伽马函数设计了自适应折减因子

，有效解决了极小样本下“先验淹没实测”的评估偏置问题；利用可靠性框图构建多级聚合网络，通过蒙特卡洛仿真实现子系统至全系统的不确定性传递与后验概率分布重构。实例分析表明：在实航样本仅为4次且存在失效的极端场景下，本方法能够自动识别多源冲突，相比于传统贝叶斯方法，其评估结果能更真实地反映实测故障反馈，同时有效收窄了置信区间，为高价值水下航行器的鉴定定型决策提供了科学的

定量支撑。

Abstract

A dynamic Bayesian evaluation method based on KL divergence adaptive measure and multi-level network aggregation is proposed to solve the problems of high cost and low confidence in the reliability evaluation of complex products such as underwater vehicles. Firstly， a physical equivalent mapping model of environmental stress profile and Miner linear fatigue damage theory is established， and the large-scale simulation and ground test data are transformed into system-level prior information. Secondly， the Kullback-Leibler （KL） divergence is introduced to construct a conflict detection mechanism between the measured data and prior distribution， and an adaptive reduction factor is designed based on the double gamma function， which effectively solves the evaluation bias problem of "prior submerging measured data" in cases of the extremely small samples. Finally， a multi-level aggregation network is constructed using the reliability block diagram （RBD）， and the uncertainty transfer and the reconstruction of posterior probability distribution from a subsystem to the whole system are realized through Monte Carlo simulation （MCS）. Example analysis shows that this method can automatically identify the multi-source conflicts in the extreme scenario where the actual navigation samples are only 4 times and there are failures. Compared with the traditional Bayesian method， the proposed method can offer more accurate evaluation results that better reflect the measured fault feedback， and effectively narrows the confidence interval， which provides scientific quantitative support for the identification and decision-making of high-value underwater vehicles.

关键词

Keywords

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