系统可靠性模型综述_温小云

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系统可靠性设计中的可靠性建模案例分享(Ⅱ)

系统可靠性设计中的可靠性建模案例分享(Ⅱ)

在现代科技领域中,系统可靠性设计是一个至关重要的课题。

无论是航空航天、汽车制造、电子产品还是工业自动化,系统的可靠性都是其核心竞争力之一。

而可靠性建模作为评估和改进系统可靠性的重要手段,对于各个领域的工程师们来说至关重要。

本文将通过几个实际案例分享系统可靠性设计中的可靠性建模应用,希望对读者有所启发和帮助。

案例一:航空发动机可靠性建模航空发动机作为飞机的动力源,其稳定可靠的性能直接关系到航空安全。

在航空发动机的可靠性建模中,经常会采用基于失效模式的可靠性分析方法。

首先,工程师们会对发动机的结构和工作原理进行深入理解,分析各种可能的失效模式及其可能导致的后果。

然后,通过统计学方法和可靠性理论,建立发动机失效模式的概率模型,进而评估发动机在特定工况下的可靠性水平,并提出相应的改进方案。

案例二:汽车ABS系统可靠性建模汽车ABS(防抱死制动系统)作为一项关乎车辆行驶安全的重要技术,其可靠性问题一直备受关注。

在对ABS系统的可靠性建模中,工程师们通常会采用故障树分析(FTA)的方法。

他们会对ABS系统的各个组成部分进行细致的分解,找出各个部分之间的逻辑关系,分析可能的故障模式及其概率。

通过故障树分析,工程师们能够清晰地了解ABS系统的可靠性瓶颈,有针对性地进行改进和优化。

案例三:电子产品可靠性建模随着电子产品在日常生活中的广泛应用,其可靠性问题也备受关注。

在电子产品的可靠性建模中,工程师们通常会采用加速寿命试验和可靠性增长模型等方法。

通过对电子产品的寿命特性进行全面的实验分析,建立起其失效概率随时间的变化规律。

同时,还可以通过对电子产品的工作环境和使用条件进行分析,建立相应的可靠性增长模型,预测产品在实际使用中的可靠性表现。

综上所述,系统可靠性设计中的可靠性建模是一个复杂而又关键的问题。

不同领域的工程师们在建模过程中会采用不同的方法和工具,但其核心目标都是希望通过建模分析,找出系统可能存在的风险和瓶颈,并提出相应的改进方案。

系统可靠性设计中的可靠性建模方法(五)

系统可靠性设计中的可靠性建模方法(五)

系统可靠性设计中的可靠性建模方法可靠性是系统工程中一个非常重要的概念,它指的是系统在规定条件下,在规定时间内,能够正常工作的能力。

在实际的工程设计中,如何对系统的可靠性进行建模是一个非常复杂的问题。

本文将探讨系统可靠性设计中的可靠性建模方法。

一、可靠性的定义首先,我们需要明确可靠性的定义。

在系统工程中,可靠性是指系统在规定条件下,在规定时间内能够正常工作的概率。

在实际工程中,可靠性通常用指数分布、威布尔分布、韦伯分布等概率分布来描述。

这些分布都是可靠性建模中常用的数学模型。

二、故障树分析在可靠性建模中,故障树分析是一个常用的方法。

故障树分析是一种通过逻辑关系来描述系统故障发生的方法。

它将系统的各种故障模式以及它们之间的逻辑关系用树形图的形式表示出来,通过对故障树的分析,可以找出系统的主要故障模式,从而针对性地进行可靠性改进设计。

三、可靠性增长模型可靠性增长模型是一种通过故障数据来估计系统可靠性的方法。

它通过对系统的故障数据进行统计分析,来估计系统的可靠性指标。

常用的可靠性增长模型包括指数增长模型、对数线性模型等。

通过这些模型,可以对系统的可靠性进行合理的预测和估计。

四、失效模式与影响分析失效模式与影响分析(FMEA)是一种通过对系统的失效模式以及失效影响进行分析,来评估系统可靠性的方法。

FMEA可以帮助工程师找出系统的潜在故障模式,从而对系统进行合理的可靠性设计。

五、可靠性增强设计在实际工程设计中,可靠性增强设计是一个非常重要的环节。

可靠性增强设计通过采用冗余设计、容错设计、多样设计等方法来增强系统的可靠性。

在可靠性建模中,需要考虑这些设计措施对系统可靠性的影响。

六、可靠性验证与测试最后,对于可靠性建模的方法,还需要进行可靠性验证与测试。

通过对系统的可靠性进行验证与测试,可以验证可靠性建模的有效性,从而保证系统的可靠性满足设计要求。

总之,在系统可靠性设计中,可靠性建模是一个非常重要的环节。

通过合理的可靠性建模方法,可以有效地评估系统的可靠性,为系统的可靠性设计提供科学依据。

系统可靠性设计中的可靠性增长模型实际应用(五)

系统可靠性设计中的可靠性增长模型实际应用(五)

系统可靠性设计中的可靠性增长模型实际应用引言在现代科技发展的浪潮中,各种系统的可靠性设计显得尤为重要。

无论是电子产品、机械设备还是软件系统,它们的可靠性直接影响到用户的体验和生产效率。

因此,如何设计一种可靠性增长模型,以保证系统在运行过程中的可靠性,成为了工程技术领域中一个备受关注的问题。

本文将着重探讨系统可靠性设计中的可靠性增长模型实际应用。

可靠性增长模型的基本原理可靠性增长模型是一种统计学方法,用来预测系统在运行过程中的可靠性增长趋势。

它基于系统故障数据,通过不断积累和分析数据,来估计系统在未来的可靠性表现。

在实际应用中,可靠性增长模型通常基于一定的数学模型,比如指数分布、Weibull分布等,来描述系统的可靠性增长规律。

通过对这些模型进行参数估计和验证,就可以得到一种相对准确的可靠性增长模型。

可靠性增长模型的实际应用在实际工程项目中,可靠性增长模型通常被用来指导系统的维护和改进。

以某软件系统为例,通过收集和分析用户反馈数据,可以得到系统的故障信息。

然后,可以利用可靠性增长模型来预测未来一段时间内系统的可靠性表现。

基于这些预测结果,工程师可以有针对性地进行系统的维护和改进,以提高系统的可靠性。

比如,可以针对系统中频繁出现的故障点进行技术改进,或者增加系统的冗余设计,来提高系统的可靠性。

除了软件系统,可靠性增长模型也被广泛应用于电子产品和机械设备的设计中。

通过对系统的故障数据进行统计分析,可以建立相应的可靠性增长模型,从而指导产品的设计和生产。

比如,某电子产品经常出现电池故障问题,工程师可以通过可靠性增长模型来预测电池的寿命,并据此进行电池的选型和使用说明书的编写。

这样一来,就可以有效地提高产品的可靠性,从而提升用户的满意度。

在工程设计中,可靠性增长模型也被用来进行风险评估和决策支持。

通过对系统的可靠性增长趋势进行分析,可以为工程师提供重要的决策依据。

比如,在某海洋平台设计中,通过对平台结构的可靠性增长模型进行分析,工程师可以评估平台在不同环境条件下的可靠性表现,并据此进行结构设计和材料选择。

电动汽车电机驱动系统可靠性模型及预计

电动汽车电机驱动系统可靠性模型及预计
R () ()・ i t , =R R g t t ()
= { 〔 ) t ) 〕 ep一 ( “+( 、 } x . j / t h 7 / 式中: ,为第i 个轴承的 特征寿 ( 12;‘ 命( , m 为 i ) =
第i 个轴承的形状参数( ,) ( i 2, =1 212 电机绝缘系统 .. 电机绝缘系统包括匝间绝缘、 槽间绝缘和相 间绝缘, 任何一种绝缘出现故障, 绝缘系统都不能 正常工作。因此, 电机绝缘系统为可靠性串联系
关键词 : 电动汽车 电机驱动系统 可靠度 可靠性模型 可靠性预计
R l bly dl P ei i o Moo D i n Ss m Eet c hc s e a it Moe ad dc o f tr v g t i l r V i e i i n r t n r i y e n c i e l
图 1 电机驭动系统组成图
2 可靠性模型
可靠性模型是指为预计或估算产品的可靠性
所建立的数学模型。建立可靠性模型的目的和用
万方数据
电气传动
20 年 07
第3卷 7
第1期 2
电动汽车电机驭动 系统可金性模型及预计
绕组绝缘近似服从威布尔分布, 其分布参数与 温度、 绕组线径、 绝缘等级、 工艺、 引线焊接材料等有 关, 需由现场使用数据或可靠性试验数据统计得出。 在可靠性预计时, 一般没有这些参数的数据, 因此, 在文献[〕 为了简化预计, 3中, 认为绕组绝缘近似服 从指数分布, 即凡( =ep-.t,绕组绝缘工作 t x( l ) ) 2 图 2 电机轴承系统可靠性框图 失效率模型为 大量研究表明: 轴承的寿命近似服从两参数 A-A 7 7 W 2 b Q K W CC E C () 4 的威布尔分布, 即轴承的可靠度 凡‘ 为 式中: 为基本失效率;。 A b 二为环境系数;Q 7为质量系 C C ; 7为种类系数。 C R; ep一 t )] ( ,t x〔 ( q 7为结构系数,K (= ) /- 1 数;( ) 3中查到。 、 又的模型为 式中:为轴承的 征寿命; , 特 m为轴承失效分布的 这些参数可以从文献[」 形状参数 , 对于球轴承 m=1 / , 0 9 圆柱滚子轴承 A= ep( H+23/ T' () 7)N ] b A・ x[T s 5 m=32 圆锥滚子轴承 m=43 /, /, 式中: H为热点温度 , T, NT为温度常数 ; G为加速 常数 ; A为失效调整系数 。 , 机转速、 与电 负载和轴承质量等级有关, 可通过 轴承的寿命模型计算获得。文献[] 2 中给出了在 NTG, , A可查文献〔〕 3得到, H可由环境温度加 Ts 一定可靠度下轴承寿命计算模型为 温升得到。由前面电机绝缘系统的可靠性模型可

系统可靠性设计中的可靠性建模案例分享(Ⅰ)

系统可靠性设计中的可靠性建模案例分享(Ⅰ)

系统可靠性设计中的可靠性建模案例分享在工程设计领域中,系统可靠性是一项至关重要的考量因素。

无论是航空航天、汽车制造、电子产品还是工业设备,都需要保证系统的可靠性,以确保其在运行中不会发生故障或失效。

为了提高系统的可靠性,工程师们通常会采用可靠性建模的方法来进行分析和设计。

本文将分享一些系统可靠性设计中的可靠性建模案例,以便读者更好地了解这一重要领域。

1. 可靠性建模的基本概念在介绍具体的案例之前,我们先来了解一下可靠性建模的基本概念。

可靠性建模是指通过对系统的各种组成部分、环境条件、使用方式等进行分析,来评估系统在一定时间内不发生故障的概率。

这种分析可以采用数学统计的方法,例如概率论、可靠性理论和生存分析等,来对系统的可靠性进行量化和预测。

2. 电子产品的可靠性建模在电子产品设计中,可靠性建模通常是一个很重要的环节。

例如,一家电子产品制造公司在设计新款智能手机时,需要对手机的各个组成部分进行可靠性建模分析,以确保手机在正常使用情况下不会发生故障。

在这个案例中,工程师们可以利用故障树分析(FTA)来对各个组成部分的故障概率进行评估,从而得出整个手机系统的可靠性指标。

同时,他们还可以采用可靠性增长模型(RGM)来预测手机在使用过程中的可靠性变化趋势,以便及时进行维护和改进。

3. 航空航天领域的可靠性建模在航空航天领域,系统的可靠性更是至关重要。

一家航空航天制造公司在设计新型飞机时,需要对飞机的结构、发动机、航电系统等进行可靠性建模分析,以确保飞机在飞行过程中不会发生故障或失效。

在这个案例中,工程师们可以采用可靠性负载分析(RLA)方法,对飞机各个关键部件的寿命和故障概率进行评估,从而得出整个飞机系统的可靠性指标。

同时,他们还可以采用故障模式影响与关联分析(FMECA)来对系统的故障模式和影响进行分析,以便提前预防和应对可能的故障情况。

4. 工业设备的可靠性建模在工业生产领域,各种工业设备的可靠性也是非常重要的。

系统可靠性设计中的可靠性建模实战经验分享(十)

系统可靠性设计中的可靠性建模实战经验分享(十)

系统可靠性设计中的可靠性建模实战经验分享在现代工程技术中,系统的可靠性设计是一个至关重要的环节。

无论是航空航天、汽车工业还是电子产品领域,都需要确保产品的可靠性和稳定性。

而可靠性建模作为系统可靠性设计的重要工具,对于预测和评估系统的可靠性起着至关重要的作用。

在实际工程中,如何进行可靠性建模,如何选择合适的建模方法和工具,以及如何解决建模过程中的难点和问题,都是工程师们需要面对和解决的挑战。

本文将结合个人的实战经验,分享系统可靠性设计中的可靠性建模实践经验。

可靠性建模是系统可靠性设计的重要环节。

在进行可靠性建模时,首先需要明确系统的结构和功能,以及系统中各组件之间的关联和作用。

其次,需要收集系统历史数据和相关信息,包括故障率、维修时间、维修频次等数据。

然后,根据系统的特点和需求,选择合适的可靠性建模方法和工具进行建模分析。

最后,通过建模分析结果,评估系统的可靠性水平,发现系统潜在的故障隐患,为系统的优化和改进提供依据。

在实际工程项目中,我曾经参与了一款电子产品的可靠性设计工作。

在进行可靠性建模时,我们首先对该产品的功能和结构进行了详细的分析和了解,明确了该产品的关键部件和功能模块。

然后,我们进行了大量的数据收集和整理工作,包括历史故障数据、维修记录以及相关技术资料。

接着,我们选择了适合该产品特点的可靠性建模方法和工具,进行了建模分析和评估。

通过可靠性建模分析,我们成功地发现了该产品在高温环境下的故障率较高的问题,并采取了相应的改进措施,提高了产品的可靠性和稳定性。

在可靠性建模实践中,我还遇到了一些困难和挑战。

比如,在进行建模分析时,由于系统结构复杂、数据不完整等原因,导致了模型的不确定性和不精确性。

针对这些问题,我们采取了一些有效的方法和措施,比如引入模糊逻辑和概率统计的方法,对不确定性因素进行量化和分析。

同时,我们也加强了与产品设计和生产部门的沟通和协作,充分利用他们的专业知识和经验,共同解决了建模过程中的难题。

系统可靠性模型

系统可靠性模型

第二节 布尔代数,容斥原理和不交型 算法简介
► 二 容斥原理 ► 容斥原理是集合数学中的一个命题。从生
活中的实例可以知道,容斥原理算法,通俗 地说,就是一种加加减减,逐项逼近问题的 正确解答的算法。
► 为方便解决这类问题,我们介绍下容斥原 理公式
第二节 布尔代数,容斥原理和不交型 算法简介
► 1 集合相容和不相容 ► 若集合A与集合B有公共元素,则称为A与B
参照书中实例2-1,2-2
第二节 布尔代数,容斥原理和不交型 算法简介
► 三,不交型算法 ► 1 不交型布尔代数及其运算规则 ► 对于一般情况(若有n个变量)的不交并计
算公式如下:
► 同上述的集合代数及布尔代数一样,不交 型布尔代数也有以下规律及定理
第二节 布尔代数,容斥原理和不交型 算法简介

► 学习书中例子2-3
第四节 并联系统的可靠性模型
► 一个系统由n个单元A1,A2,…An组成,如 果只要有一个单元工作,系统就能工作,或 者说只有当所有单元都失效时,系统猜失效, 我们称为并联系统。
► 由于公式较多,所以希望认真看看书本内容 以及例子2-4
第五节 混联系统的可靠性模型
► 1 串并联系统(附加单元系统)
第八节 一般网络的可靠性模型
► 五 不交最小路集法 ► 不交最小路法,即是首先枚举任意网络的
所有最小路集,列出系统工作的最小路集表 达式,利用概率论和布尔代数有关公式求系 统的可靠度。 ► 见书中例2-11
第三章 可靠性预计和分配
► 第一节 可靠性预计概述 ► 第二节 元器件失效率的预计 ► 第三节 系统的可靠性预计 ► 第四节 可靠性分配
第四节 可靠性分配
► 一 串联系统的可靠性分配 ► 1 等分配法 ► 2 利用预计值的分配法 ► 3 阿林斯分配法 ► 4 代数分配法 ► 5 “努力最小算法”分配法

2 系统可靠性模型ppt课件

2 系统可靠性模型ppt课件
提高单元可靠度,即减小失效率 尽量减少串联单元数目 等效地缩短任务时间
17
串联系统的可靠度
串联系统可靠度: 串联系统不可靠度: 串联系统失效率:
n
Rs (t) Ri (t) i 1
n
FS (t) 1 Rs (t) 1 [1 Ri (t)] i 1 n
s (t) i (t) i 1
18
串联系统的可靠度
19
串联系统的可靠度
若单元寿命服从常指数分布:i (t) i , Ri (t) eit
n
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当 st 0.1时 : est 1 st
24
并联系统的可靠度
相互独立
25
并联系统的可靠度
如何提高并联系统可靠度?
提高单元可靠度,即减小失效率 增加并联单元数目 等效地缩短任务时间
26
并联系统的可靠度
平均寿命:
27
并联系统的可靠度
假定单元的寿命服从指数分布:
28
并联系统的可靠度
若各单元的失效率均为:λ
29
并联系统的可靠度
30
例2-3
已知某并联系统由两个服从指数分布的单元 组成,两单元的失效率分别为λ 1=0.0005h-1, λ 2=0.0001h-1,工作时间t=1000h,试求系统 的失效率、平均寿命和可靠度。
31
例2-3
解:系统的平均寿命 工作时间t=1000h时系统的可靠度 工作时间t=1000h时系统的失效率
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收稿日期 $ %//"-’/-%+ 修回日期 $ %//#-/"-%’
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障 ! 而没有中间状态 &
%( 各元件的工作与否是相互独立的 ! 即任一
元件是否正常工作都不会影响其它元件 , 建立系统的可靠性框图是计算系统可靠性的 第一步, 它是用图形来描述系统内各元件之间的 逻辑任务关系 , 建立各种数学模型是计算系统可靠性的第二 步, 下面将讨论几种可靠性模型的系统可靠性计 算,
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电子产品可靠性与环境试验
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串联模型
串联系统的 ! 个单元必须全部工作! 系统才
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并联模型
当构成系统的所有单元都发生故障时! 系统
会正常! 任一个元件的故障都会导致系统故障" 串联模型是最常用的系统可靠性模型! 其可靠性 框图如图 $ 所示 "
才发生故障! 这种系统就叫做并联系统’ 它是最 简单的冗余系统’ 在一个并联系统中! 只要有任 何一个单元工作! 系统就处在工作状态’ 因此! 并联系统可以提高系统可靠性’ 其可靠性框图如 图 ! 所示 ’ 并联系统的数学模型及系统可靠度 #
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系统平均寿命 # 899:’’
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可见! 串联系统中各单元的寿命为指数分布 时 ! 系统的寿命也为指数分布 ’ 由式 (( % 可见 ! 系统可靠度是各单元可靠度 之积 ! 各单元可靠度 &% %$& 2$! 则单元越多 ! 系统 可靠度越小 ’
23)+$45+$ S@T45U4T4J8 I6K@TM 5H@ H@T45U4T4J8 UT6VW K45DH5I 5:K I5JC@I5J4VM I6K@TM JC5J U94TJ J6
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一个系统由 ! 个子系统 串 联 而 成 " 每 个 子 系 统由 " 个单元并联而成 # 这样一个系统被称为串 & 并联系统 $ 其可靠性逻辑框图如图 ’ 所示 $
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"<! 串& 并联混合模型
有些系统中的各个单元之间的关系既有串联 也有并联 $ 该类系统的一种可靠性逻辑框图如图 ? 所示 $ 单元 % 和 = 是串联关系 " 构成子系统 % * 单 元 @ 和 ’ 串联构成子系统 = * 子系统 % 和单元 ! 构 成子系统 !* 单元 " 和子系统 = 构成子系统 " * 而 子系统 ! 和子系统 " 串联构成整个串并联混合系 统$ 利用串联模型及并联模型系统可靠性计算公 式 " 得到串 &并联混合系统的可靠性函数 $
式 $( % 中 # ! & && 组成系统的单元数 ’ 若各单元的寿命分布均为指数分布时 ! 即 #
&% %$& ’)*+ %,!%$&
则系统可靠度 #
!
(! %
之增加’ 但是! 实际上随着元件的增加! 新增加 元件对系统可靠性及寿命提高的贡献会越来越小 ’ 考虑一个由 ! 个相同且相互独立的元件构成 的并 联系统 ’ 每 个 元 件 的 寿 命 均 服 从 参 数 为 ! 的 指数分布 ! 则并联系统的可靠性指标为 #
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当组成系统的单元具有不同寿命分布时 ! 可用 迭代公式来计算系统可靠性 % 为简便起见 ! 在下列 迭代公式中略去时间的符号 ) ! 定义 & (( 第 " 个 单 元 的 可 靠 性 ! " 73 ! !! ’! ." ( ,! ! * (( 第 " 个单元的失效概率 ! /"%0-."! " 73 ! /" (
图 ? 串 & 并联混合系统
每个单元的可靠性函数均为 # &%- " 则其系统 可靠性函数为 %
#$,%-*A%&+%&#=,%-.+%&#,%-.B"A%&+%&#,%-.+%&#=,%-.B* A%&+%&#=,%-.+%&#,%-.B=
&%= ’ 通过对以上 ! 种混联模型的分析 " 可知串 & 并 联系统 的可靠性要 比并 & 串联 系 统 的 高 $ 因 为 串 & 并系统每一个并联各单元互为后备" 当其中一个 单元坏了 " 并不影响其它并联单元 $ 而在并 & 串系 统中" 若其中一个单元故障则并联中的一条支路 就会发生故障 $
个单元在工作 ! 而其它单元则处于非工作状态 " 当 工作单元故障时 ! 通过一个故障监测和转换装置而 使得另一个单元工作" 直到所有的单元都发生故 障 ! 系统才发生故障 " 其可靠性逻辑框图如图 2 所 示"
3 $
故障监测和 转换装置
+,! 系统的可靠性就是系统有少于 + 个故障单
元的概率 % 可以把系统中有零个故障单元 ! 一个故 障单元 ! 一直到 )+-3 $ 个故障单元的概率加在一 起而得到系统可靠性 % 当 ! 个单元的寿命分布相同 时 ! 系统可靠性是 &
&# %$& ’! )*+ %,!%$& ’
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系统失效率 # -’ %$& ’.’ %$& 1&’ %$& ’!!)*+ %,!$& (0 %
"
串#并 联 ! 并#串 联 及 串 并 联 混 合 模型
!!!!!!!!!!!#$ ,%- *%& +%&#" ,%-. ! &%% ’ 并 & 串联系统可视为由串联系统变化而来 $ 考
虑一个子系 统由 " 个单元 串联而成 " 再 将 ! 个 这 样的子系统并联在一起 即构成并&串 联系统 $ 显 然 " 并 & 串联系统的可靠性将高于任一子系统的可 靠性 " 原因是使用了工作储备 $ 对于一个并 & 串联 系统也存在系统可靠性优化设计的问题$ 如给定 系统设计成 本 " 如何选 择 ! 才能使得 系统可靠性 为最大 (
当 !’">""(1? 时 ! 这些系统可靠性指标与元件 数的关系如图 /## 所示 ’ 加一个并联单元 ( !’! % 可以大大提高系统可靠性 ! 降低系统的失效率 ! 提 高系统的平均寿命 ’ 但是 ! 当 ! 已经比较大时 ! 再 增加并联元件数目 ! 影响就不是很大了 ’
!’# !’0 !’/
"#$$$%#

要 $ 可靠性模型是指为预计或估算产品的可靠性所建立的可靠性框图和数学模型 % 介绍了几种系统可靠
性模型及其相应的可靠性计算方法 %
关键词 $ 可靠性模型 & 可靠性框图 & 数学模型 中图分类号 $ & %’()% 文献标识码 $ * 文章编号 $ ’+,%-#"+. ’%//# ( /(-//#,-/+
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