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Measuring reliability under epistemic uncertainty:Review on non-probabilistic reliability metrics

Chinese Journal of Aeronautics 2016年第3期29卷 571-579页

作者： Kang Rui ZhangQingyuan Zeng Zhiguo Enrico Zio Li Xiaoyang School of reliability and Systems Engineering Beihang UniversityBeijing 100083China Energy Department Politecnico di MilanoMilano 20133Italy Chair on Systems Science and Energy Challenge Fondation Electricite'de France(EDF)Centrale SupelecUniversite'Paris-SucluyChatenay-MalabryParis 92290France

In this paper, a systematic review of non-probabilistic reliability metrics is conducted to assist the selection of appropriate reliability metrics to model the influence of epistemic uncertainty. Five frequently used non-probabilistic reliability metrics are critically reviewed, i.e., evidence- theory-based reliability metrics, interval-analysis-based reliability metrics, fuzzy-interval-analysis- based reliability metrics, possibility-theory-based reliability metrics （posbist reliability） and uncertainty-theory-based reliability metrics （belief reliability）. It is pointed out that a qualified reli- ability metric that is able to consider the effect of epistemic uncertainty needs to （ 1 ） compensate the conservatism in the estimations of the component-level reliability metrics caused by epistemic uncertainty, and （2） satisfy the duality axiom, otherwise it might lead to paradoxical and confusing results in engineering applications. The five commonly used non-probabilistic reliability metrics are compared in terms of these two properties, and the comparison can serve as a basis for the selection of the appropriate reliability metrics.

关键词： Belief reliability Epistemic uncertaintyEvidence theory Interval analysis Possibility theory Probability box reliability metrics Uncertainty theory

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