Petri网及ExSpect在任务可靠性仿真中的应用

任务可靠性的仿真方法有多种,这些方法由于系统的复杂性均存在某些方面的局限。本文首先介绍了任务可靠性的基本概念和一种新的用于任务可靠性仿真的方法-基本Petri网理论。并详细分析和比较了Petri网理论与其他仿真方法的优点和不足之处。随后介绍以Petri网理论为基础的仿真软件-ExSpect的发展、组成及其语言特点。最后,列举当前已成功应用的五个仿真实例来验证ExSpect仿真软件在任务可靠性仿真方面的适用性。     

机动防空任务聚合级装备作战单元维修性仿真

装备作战单元在执行任务过程中常处于聚合状态,影响其作战效能的重要因素之一就是任务维修性。任务维修性的度量参数有多种,文中采用恢复功能的任务时间（MTTRF）,在分析聚合级装备作战单元层次和特性的基础上,剖析了聚合级装备作战单元MTTRF的具体含义;给出了在机动防空任务下聚合级装备作战单元MTTRF的仿真方法和流程,应用Petri网技术在ExSpect仿真环境下建立了聚合级装备作战单元机动防空任务下维修性的仿真模型,实现了对聚合级装备作战单元各层MTTRF的仿真。最后,通过一个实例对模型进行验证。     

基于Petri网的容错计算机可靠性

应用双模型混合Petri网描述与分析容错计算机系统。在分析容错系统的可靠性时，把复杂的混合Petri网模型简化为GSPN模型，并利用GSPN与马尔可夫链同构的性质，来计算系统的可靠性。     

基于Petri网的软件体系结构可靠性分析

近年来,软件体系结构已成为软件工程领域的研究热点以及大型软件系统与软件产品线开发中的关键技术之一。对软件体系结构的可靠性分析是进行软件开发的一个重要依据,为了提高软件系统的性能,一个可靠的体系结构是整个软件系统的基础。文章通过分析体系结构的特征和可靠性因素,提出了一种基于Petri网的体系结构可靠性分析方法,对软件体系结构的各因素的可靠性进行分析评估,从而推导出整个软件体系结构的可靠性,并对软件体系结构可靠性进行实例研究。     

一种基于Petri网的可靠性分析方法

冲突和并发是Petri网的两种典型的行为,本文基于系统可靠性Petri网模型的逆模型和基于ECS的解冲突算法,得到一种新的求解单调关联系统最小割集的算法,另外,根据这一算法,能够获得与系统当前状态有关的所有可能的演化。     

基于Petri网的采购业务流程建模及仿真优化

以国内某大型制造企业的采购业务流程为研究对象,用Petri网技术构建了现有环境下和优化后的采购流程模型,分别对这两种情况下的业务流程模型进行了时间定量分析,并利用ExSpect仿真软件模拟分析了原有采购流程及优化后流程的优劣。结果表明,通过应用信息技术和合理地选择供应商选择模式,提高了业务信息传递和处理的效率,缩短了采购周期。     

基于Petri网的作战计划制定协作模型研究

协作模型是设计多平台作战计划制定系统的关键技术之一,文章提出了协作过程冲突的几种典型模式,利用Petri网的过程仿真方法,设计并验证了解决冲突的协作模型,认为协作模型不能解决所有冲突问题,在协作模型与业务模型中分别处理协作制定的冲突问题是系统设计的有效方法。     

基于Petri网的构件软件系统可靠性研究

近年来,构件软件系统已成为软件工程领域的研究热点以及大型软件系统与软件产品线进行开发的关键技术之一。对构件软件系统的可靠性分析是进行软件开发的一个重要依据,为了提高软件系统的性能,一个可靠的系统架构是整个软件系统的基础。文章通过分析构件软件系统的特征和可靠性因素,提出了一种基于Petri网的构件软件系统可靠性分析方法,对构件软件系统的各因素的可靠性进行分析评估,从而推导出整个构件软件系统的可靠性,并在开发后期对构件软件系统可靠性进行改进。     

基于Petri网仿真的随机制造单元性能分析研究

分析了传统随机制造单元Petri网模型能的不足, 对传统随机制造单元的Petri网模型进行了改进。通过对Petri模型的直接仿真, 对不同的Petri网模型的随机制造单元的性能指标进行了分析比较, 并通过和同构的马尔可夫链的计算结果进行验证, 证明了改进后的Petri网模型准确地描述随机制造单元, 对基于仿真的性能分析方法具有普遍意义。     

基于Petri网的非相似余度飞控计算机可靠性分析

应用混合Petri网建立故障诊断模型,应用广义随机Petri网建立Boe ing 777非相似余度飞控计算机故障行为模型.描述了非相似余度系统的结构以及故障的产生和传播的动态过程,分析了该系统的可靠度和容错度,并有效地消除了瞬态故障对分析系统可靠性的影响.     

复杂系统可靠性估计的模糊神经Petri网方法

针对复杂系统可靠性建模难问题,提出了一种新的适用于复杂系统可靠性估计的模糊神经Petri网(简称为FNPN)．文中首先给出了模糊神经Petri网的定义及其引发规则,然后给出了一种学习算法．该FNPN结合了模糊Petri网和神经网络各自的优点,既可以表示和处理模糊产生式规则的知识库系统又具有学习能力,可通过对样本数据学习调整模型中的参数以获得系统内部的等效结构,从而计算出非样本数据的系统的可靠度．最后以一无向网络为例说明该方法是可行的．     

Automatic evaluation of air mission routes with respect to combat survival

Aircraft flying in hostile environments are exposed to ground-based air defense systems. It is not always possible to both accomplish the mission and fly outside the range of the enemy’s weapon systems, especially if the positions of the enemy’s systems are not perfectly known. Automatic evaluation of mission routes from a combat survival perspective could therefore aid the pilots to plan their missions. When updated information regarding the positions and capabilities of the enemy’s systems is received during flight, the route could be re-evaluated and the mission could be re-planed or aborted if it is assessed to be too dangerous.The survivability model presented here describes the relation between the aircraft and the enemy’s defense systems. It calculates the probabilities that the aircraft is in certain modes along the route, e.g., undetected, tracked or hit. Contrary to previous work, the model is able to capture that the enemy’s systems can communicate and that the enemy must track the aircraft before firing a weapon. The survivability model is used to calculate an expected cost for the mission route. The expected cost has the attractive properties of summarizing the route into a single value and is able to take the pilot’s risk attitude for the mission into account. The evaluation of the route is influenced by uncertainty regarding the locations of the enemy’s sensors and weapons. Monte Carlo simulations are used to capture this uncertainty by calculating the mean and standard deviation for the expected cost. These two parameters give the pilots an assessment of the danger associated with the route as well as the reliability of this assessment. The paper concludes that evaluating routes with the survivability model and the expected cost could aid the pilots to plan and execute their missions.     

基于Petri网的工作流模型研究与设计

Petri网是一种适合于描述异步并发现象的系统模型,它既有严格的数学定义,又有直观的图形表示。工作流技术作为实现企业过程集成的有效手段,广泛应用于各种场合。本文在简要介绍了Petri网、工作流与工作流模型的理论后．对公文流转中的发文工作流进行了基于脯网的模型设计。     

基于Petri网的RBAC策略验证的研究

本文为RBAC模型提出了一个基于着色Petri网的策略规格说明和分析的架构．Petri网能够捕获基数、责任分离等约束，而且能对优先和依赖约束进行说明、使用Petri网的可达到性分析技术对RBAC策略进行正确性验证．     

基于Petri网的证书生命周期管理流程分析

CA证书管理是PKI网络安全体系实施的关键，它涉及到密钥和证书从创建到撤销的整个过程。文中使用Petri网理论中的库所／变迁系统模型对一个CA证书管理流程进行建模，并用状态可达图理论对其系统的完备性进行了分析与证明。通过该形式化的方法对该系统进行分析，其完备性证明更加直观。     

User-perceived reliability of unrepairable shared protection systems with functionally identical units

In this article, we investigate the reliability of M-for-N (M:N) shared protection systems. We focus on the reliability that is perceived by an end user of one of N units. We assume that any failed unit is instantly replaced by one of the M units (if available). We describe the effectiveness of such a protection system in a quantitative manner under the condition that the failed units are not repairable. Mathematical analysis gives the closed-form solution of the reliability and mean time to failure (MTTF). We also analyse several numerical examples of the reliability and MTTF. This result can be applied, for example, to the analysis and design of an integrated circuit consisting of redundant backup components. In such a device, repairing a failed component is unrealistic. The analysis provides useful information for the design for general shared protection systems in which the failed units are not repaired.     

机群协同空战中的指控系统建模与分析

为对机群协同空战指挥控制系统性能进行分析,建立了树型机群指挥控制系统组织结构,并提出了性能评价指标。运用随机Petri网技术分别建立了有预警机指挥和无预警机指挥的机群协同空战指挥控制系统模型。仿真分析表明,基于预警机的机群指挥控制系统可减轻作战飞机的任务负担,且能充分发挥机载武器的超视距作战能力;也证明了随机Petri网技术能够分析指挥控制系统的性能缺陷和瓶颈,从而为系统的设计和改进提供有力的支撑,是描述机群协同空战指挥控制系统问题的一种有效方法。     

基于随机PERT网络Monte-Carlo仿真的任务可靠性分析

为研究复杂系统的保障可靠性,在对保障系统任务可靠性、任务可靠度和任务可靠度密度及其估计进行定义的基础上,用PERT网络对保障任务流程进行建模,并用Monte-Carlo方法对PERT网络的任务工期进行仿真,进而进行基于仿真结果的任务工期概率特性分析、保障系统任务可靠性分析、路径及工作的重要度分析等。在对仿真结果的分析过程中,考虑工作持续时间服从非对称分布形式,选用比常用的正态分布形状适应度更好的β分布对任务持续时间进行概率密度函数拟合,并用粒子群算法对β分布参数进行寻优。对维修计划网络的仿真和分析表明,用Monte-Carlo方法对保障系统进行任务可靠性分析不受工作持续时间概率特性和工作间逻辑关系的限制,具有解析方法所不具有的广泛适用性,且基于粒子群的β分布参数寻优能以较高的精度估计出任务可靠性曲线的相关参数。     

基于抽样的复杂网络可靠性度量算法

提出了一种基于抽样技术的算法ABS,通过分析从大型复杂网络中抽样所得到的样本网络,推导出大型复杂网络的可靠性度量参数,同时还给出这些参数的 Bootstrap 置信区间.大量的实验表明,ABS 算法在估算大型复杂网络的可靠性度量参数方面是有效的、可行的.