Cтраница 3
Единого метода прогнозирования надежности сложных механических систем не существует, так как количественные показатели надежности определяются действующими нагрузками. [31]
Для определения и прогнозирования надежности необходимы критерии и количественные показатели надежности. [32]
Поэтому расчет и прогнозирование надежности, регламентация и обеспечение показателей надежности, нормирование скоростей протекания процессов старения, определение еще на стадии проектирования и уточнение на стадии создания опытного образца машины областей ее работоспособности и состояний - все эти условия необходимы для решения коренных задач надежности. [33]
Дальнейшая разработка методов прогнозирования надежности и срока службы полупроводниковых приборов даст возможность смелее выбирать новые технологические приемы и резко повысить надежность приборов при одновременном снижении их стоимости. [34]
В поисках средств прогнозирования надежности программного обеспечения было разработано и несколько чрезвычайно простых моделей для оценки числа ошибок. Из-за их простоты им часто уделяется недостаточно внимания, но они основаны на более слабых предположениях, чем сложные модели, и могут оказаться очень полезными. [35]
Методы оценки при прогнозировании надежности работы человека основываются, как и в случае надежности аппаратуры, на правиле перемножения вероятностей. Вероятность для всего задания может быть получена путем перемножения вероятностных оценок ( определенных описанным выше образом) для отдельных операций задания в предположении их независимости друг от друга. [36]
Применение метода Монте-Карло для прогнозирования надежности. [37]
В основу теории и прогнозирования надежности оборудования должно быть положено термодинамическое уравнение состояния твердого тела. Основные физические эффекты, сопровождающие механизм разрушения металла: механические, тепловые, ультразвуковые, магнитные, электрические и электромагнитные. Отсюда следует, что, используя один или одновременно несколько параметров контроля, отображающих перечисленные эффекты, представляется возможность наиболее объективно оценивать напряженно-деформированное состояние ( НДС) объекта контроля. [38]
Вопросы математического моделирования и прогнозирования надежности изоляции относятся к числу наименее изученных. [39]
В общем случае для прогнозирования надежности проектируемой машины необходимы статистические д анные по элементам ПТМ, близким по конструкции к проектируемым, цифровые ШМ с соответствующим набором программ, стенды для испытания на надежность наиболее ответственных и сложных в расчетном смысле элементов. Нагрузки для расчета характеристик надежности элементов должны определяться одним из методов, изложенных в гл. [40]
Таким образом, для прогнозирования надежности проектируемых автоматических линий необходимо прежде всего знать ожидаемые числовые значения показателей надежности встраиваемых станков, механизмов и устройств. [41]
Первый подход решения задачи прогнозирования надежности для системы нефтеснабжения использует в качестве гипотезы предположение о том, что ввод в эксплуатацию новых нефтепроводов, работающих а неустановившемся режиме, т.е. с пониженными значениями показателей безотказности ( на этапе приработки), служит источником флуктуации ста-тисткческих данных об отказах. Отказы ЛЧ МН на этапе приработки должны учитываться при планировании перекачки в системе нефтеснабжения. [42]
Поэтому необходимо располагать методом прогнозирования надежности элементов по результатам ускоренных испытаний на старение для таких случаев, когда условия а и б соблюдаются, но аналитический вид зависимости Р - Р ( t) не установлен. [43]
Таким образом, задача прогнозирования надежности АУС может быть сведена к нахождению вероятности выхода операторного функционала системы из пределов допуска. [44]
Наиболее распространенным документом по прогнозированию надежности является стандарт MIL-HDBK - 217, разработанный министерством обороны США; он содержит данные об интенсивности отказов многих широко применяемых типов компонентов в широком диапазоне температур и при различных видах затрудненных условий эксплуатации. Суммируя значения интенсивности отказов всех компонентов ( помноженные на коэффициенты напряженности условий эксплуатации), можно рассчитать интенсивность отказов системы в предположении, что отказ любого компонента ведет к отказу системы. [45]