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A case study for quantifying system reliability and uncertainty

机译：量化系统可靠性和不确定性的案例研究

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The ability to estimate system reliability with an appropriate measure of associated uncertainty is important for understanding its expected performance over time. Frequently, obtaining full-system data is prohibitively expensive, impractical, or not permissible. Hence, methodology which allows for the combination of different types of data at the component or subsystem levels can allow for improved estimation at the system level. We apply methodologies for aggregating uncertainty from component-level data to estimate system reliability and quantify its overall uncertainty. This paper provides a proof-of-concept that uncertainty quantification methods using Bayesian methodology can be constructed and applied to system reliability problems for a system with both series and parallel structures.
机译：用适当的相关不确定性度量来估计系统可靠性的能力对于理解其随着时间的预期性能非常重要。通常，获得完整的系统数据非常昂贵，不切实际或不被允许。因此，允许在组件或子系统级别组合不同类型的数据的方法可以允许在系统级别进行改进的估计。我们采用方法来汇总组件级数据中的不确定性，以估计系统可靠性并量化其整体不确定性。本文提供了一种概念证明，即可以构造使用贝叶斯方法的不确定性量化方法并将其应用于具有串联和并联结构的系统的系统可靠性问题。

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