复杂系统可靠性增长的动态建模方法

复杂系统可靠性增长试验是一个动态的过程,成本所限不允许进行大规模的试验,而传统方法在子样容量不足的情况下误差较大,无法精确地反应系统可靠性增长的特点,因此在小子样条件下对复杂系统可靠性增长进行评估是目前亟待解决的问题.基于AMSAA模型下复杂系统可靠性增长试验的特点,结合少量现场试验数据,提出了可靠性增长评定的动态建模方法,运用Bayes线性回归方法对系统的可靠性参数进行预测,并对可靠性增长试验的结果进行评定,并给出了各阶段可靠性增长试验中可靠性参数的Bayes估计.由仿真实例证明,与传统方法相比,文中的动态建模方法更加准确,能够有效的解决小子样条件下的可靠性增长问题.     

卫星通讯系统的可靠性评估

针对卫星通讯系统可靠性评估试验大多采用有缺失数据的样本,导致模型变得越来越复杂,传统的可靠性分析法变得很难实现的现状,为了提高通信数据精度,保证可靠性,提出了运用Bayes方法研究系统可靠性仿真技术,为评估通讯系统可靠性提供了一种新方法,方法能有效解决数据缺失场合和部件寿命分布中两参数都未知的情况下,解析方法难以处理的系统可靠性估计难题.算法不仅得到传统的可靠性指标而且还得到预测值的仿真结果,为评估卫星通汛系统提供了动态依据.给出了仿真算法及步骤,最后通过实例进行仿真.经与真值比较,结果验证了通讯系统可靠性评估的正确性和可行性.     

基于T-S模糊故障树方法的惯性导航系统可靠性评估

针对传统故障树模型在复杂系统可靠性评估中的局限性,引入T-S模糊故障树建模方法对惯性导航系统进行可靠性评估分析.在建立T-S模糊故障树的基础上,以模糊门算法表征事件之间的逻辑关系,确定了基于基本事件模糊概率和故障程度的复杂系统可靠性评估方法,并对事件进行了概率重要度和关键重要度分析.案例分析表明,T-S模糊故障树分析方...     

解非串并联系统可靠性最优化问题的一个简捷算法

本文分析了非串并联的桥式网络和混联网络在最佳冗余分配方面的特点,提出了以桥式和混联网络作为典型环节的复杂系统可靠性最优化问题的简化原则,并推广应用文献[1]的简捷算法来解复杂系统可靠性最优化问题.     

基于Bayes-GO的复杂系统可靠性评估模型

针对复杂系统可靠性评估困难问题,提出一种基于Bayes．GO方法的复杂系统可靠性评估模型。采用Bayes方法融合多源先验信息,建立单元级可靠性模型,再用GO方法综合单元级可靠性参数,获得系统可靠性模型。通过某复杂电子设备可靠性评估实例,验证模型的有效性。结果表明,该方法既有Bayes方法充分利用先验信息的优点,又兼具GO方法直观、简便的特点,在相关领域应用中具有较高的参考价值。     

基于工作量和错误日志的Web应用可靠性度量方法

Web应用环境复杂,传统基于故障测量的方法不能很好地满足系统可靠性度量的需求.充分考虑用户对系统的使用情况,从Web服务器日志中获取用户点击数、传输字节数、用户数和用户会话数,提出基于这四个指标的工作量测量法,并与传统的故障测量法结合,采用Nelson模型进行系统可靠性评估.通过实验比较工作量测量的四种方法与故障测量方法的优劣.结果验证了基于工作量测量的方法能更稳定地评估Web应用的可靠性.     

供应链系统的可靠性分析

对研究和提高供应链系统可靠性的重要性与供应链系统可靠性研究的特点进行了分析,在考虑供应链结构与节点企业可靠度基础上提出了供应链系统可靠性分析框架.在供应链系统中导入结构函数表达供应链的结构可靠性,对供应链结构可靠性的性质进行了分析.供应链系统是1个复杂的动态系统,许多影响因素的存在使得企业可靠性具有强烈的随机性,导入供...     

嵌入式高可靠性异构双机冗余系统的设计

以复杂电磁环境下嵌入式控制系统的可靠运行为设计目标,提出了基于ARM和FPGA的可重构双机并行处理模型,以期运用备份策略保证系统可靠性.进而,利用马尔可夫过程模型分析此系统的抗电磁干扰能力,证明本模型能够有效地提高系统可靠性.     

蒙特卡罗仿真在飞控系统可靠性评估中的研究

针对现代战斗机大多采用多控制面结构,导致飞控系统变得越来越复杂,传统的可靠性分析方法变得很难实现的现状,提出了运用蒙特卡罗法研究飞控系统可靠性仿真技术,为评估飞控系统可靠性提供了一种新方法,方法不仅可得到传统的性能指标而且能得到动态的仿真结果,为设计飞控系统提供了动态参数.给出了蒙特卡罗仿真步骤和算法,在仿真中考虑到了多种影响因素,更真切地模拟飞控系统的工作环境,结合实验数据进行仿真,验证了蒙特卡罗仿真在飞控系统可靠性评估中的可用性.     

复杂多态系统的冗余备份元件优化

在复杂的多态系统中,系统可靠性非常重要,最常见的是冷热备份模式来实现系统的可靠性.本文中我们提出了混合冗余备份模式,计算复杂系统的可靠性和任务成本,解决复杂系统中的备份元件优化分布和初始化问题.本文主要是通过离散数学的概率分布计算复杂系统中元件的可靠性和任务成本,利用量子遗传算法来解决冗余备份元件的优化分布问题.最后同时通过仿真实验来计算出系统的可靠性和预期的任务成本,以及冗余备分元件的优化分布,得出了复杂系统可靠性与成本的平衡关系.     

软件可靠性评估中 UML 应用

在开放环境下,软件规模日趋扩大,结构更加多元化,传统的基于状态的软件可靠性评估方法,状态空间膨胀增加了计算复杂度,而且不能对多种典型的系统结构进行很好的描述。为此,对传统的方法进行了改进,用UML的用例图分解系统,序列图描述子系统,并都作为软件可靠性分析的输入,通过自底向上的方法评估软件的可靠性,符合当前大规模复杂结构的软件系统可靠性评估。     

超网络的全终端可靠性分析

网络的可靠性是复杂网络研究的一个重要领域,能有效刻画某些复杂系统的超网络属于复杂网络的研究范畴。基于超网络的拓扑结构——超图,提出了超网络在边失效下的全终端可靠度的定义,并给出了计算可靠度的两种基本方法,即状态枚举法和因式分解法,依据因式分解法对一些具有特殊结构的超网络进行化简。作为超网络可靠性的应用,研究了连通生成子网络的数目;在与普通复杂网络的对比中可以得知,超网络的可靠性研究不能用其转换后的普通复杂网络可靠性作替代研究,该研究是对超网络可靠性研究的初步探索,有着广阔的研究空间和应用前景。     

基于多源离散数据的复杂系统可靠性评定方法

基于复杂跳伞装备在性能试验和实际训练过程中测试数据少、数据来源多、数据具有离散性的特点,从系统工程的理念出发,提出了一种系统级的Bayes可靠性评估方法.运用系统工程的理念与方法对复杂跳伞装备的系统结构进行层级划分,对采集的数据进行融合分析与处理;对系统分解单元进行分类,确定数据类型,并对各种不同分布类型的单元进行Bayes可靠性分析;利用系统综合方法对单元可靠性信息进行横向或纵向综合.利用金字塔式可靠性综合评定程序对系统可靠性进行评估,并通过仿真算例说明了评估方法的合理性.该方法为开展复杂系统的可靠性评定提供了实用的工程化手段,极具应用价值.     

基于递推分解的Torus网络可靠性研究

为解决大规模Torus网络可靠度计算中遇到的NP难问题,引入递推分解和组合模型的思想对Torus网络的可靠性进行分析研究.递推分解的算法降低了计算网络可靠度的复杂性,组合模型的方法则降低了网络的结构复杂度.对于大规模的Torus网络,通过采用可靠度上下界逐步逼近的方法,可以得到较高精度的可靠度近似值.实验结果表明,在结点失效概率均小于0.10%时,对多达上千个结点的Torus网络仍超过90%的可靠度,而且提出的方法也适合其它并行体系结构网络的可靠度计算.     

结合网络可靠度不变缩减的蒙特卡洛仿真

针对复杂网络结构可靠度的评价问题,提出一种结合网络可靠度不变缩减的评价方法。采用不变缩减对原网络进行化简,依据缩减步骤获得新旧网络可靠度之间的代数表达式,通过蒙特卡洛方法估计新网络的可靠度,降低复杂度。同时,从理论上讨论可靠度不变缩减对估计精度的影响,并通过仿真验证该评价方法的有效性。     

故障树分析的新方法

求故障函数不相交积之和的表达式是定量分析大型复杂系统可靠性的关键步骤.对此本文提出三种新算法:原始Sharp法、递归Sharp法和直接Sharp法,后两种更适合大型复杂系统的近似计算.     

复杂系统可靠度最优配置

本文研究复杂系统可靠度的最优配置问题.本文用路径跟踪计算两端点之间的最短路集合的方法,将一个复杂网络简化为一个等效串并网络,然后按照串并网络可靠度最优配置方法进行配置.文中给出了一个定理及实例.文献[1]提出的迭代算法,可用电子计算机搜索可靠度最优配置.但当系统结构复杂,系统中的环节数n很大时,即使用高速计算机,这种方法也是不可取的.因为这时要通过比较n!个可靠度方程式的值才能确定最优解.用穷举法进行比较并求解,同样不可取.本文给出了一般可循的简化法则,提供了一个适用于一般复杂系统的算法.理论研究证明,对于最优配置等效唯一的系统和非等效唯一的系统都可以获得最优配置.本文中的"约束"是指某些环节在系统中的位置不能随意配置,有时仅可配置在指定的部位.本文暂不研究环节配置受约束的各种原因.