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生存性评估分析模型研究

生存性评估分析模型研究
生存性评估分析模型研究

生存性评估分析模型

朱而刚

北京邮电大学信息安全中心

报告内

?为什么需要生存性?[1]

?生存性(Survivability)的概念[2,3,4]?生存性评估分析模型[2,3,4,5,6,7]?生存性分析示例[2,3]

第2页

为什么需要生存

性?

?第一代安全技术(信息保护与隔离)

ü基本假设

能够明确划分网络边界并且能够在边界上阻止非法入侵ü基本技术

保护和隔离

ü缺点

边界划分与控制

对内部攻击无能为力

第3页

为什么需要生存

性?

?第二代安全技术(信息保障技术)

ü基本原理

发现入侵及其造成的破坏,采取相应对策

ü基本技术(PDRR)

保护、检测、响应、恢复

ü缺点

过于依赖检测系统

恢复技术短时间难以达到效果

第4页

为什么需要生存

性??第三代安全技术(生存性技术)

ü基本假设

检测系统不可能检测到所有的入侵

保护措施不可能阻止所有的入侵

关键设施必须不间断提供服务

ü基本原理

容错、容侵

ü基本技术

目前安全研究的热点

第5页

生存性概念介绍

?定义

生存性(Survivability)是指系统在遭受攻击(Attacks)、出现故障(Failures)或发生意外事故(Accidents)时,依然能够及时完成任务(Mission)的能力。

第6页

生存性概念介绍

?必要服务(Essential Service)

系统在遭受攻击、失效(Failure)或意外事故(Accident)时仍然必须提供的服务

?次要服务(Non-Essential Service)

系统在面临入侵或受损时,为保证必要服务的持续提供,可以暂时挂起、停止或受损的服务

第7页

生存性概念介

?抵抗攻击能力(Resistance)

当系统遭受攻击的时候,抵抗和忍受攻击的能力

?可识别性(Recognition)

识别攻击的策略,了解系统当前状态,判断系统受损程度的能力?可恢复性(Recovery)

恢复受损信息或功能,隔离破坏区,在允许的时间间隔内维护恢复必要服务,条件允许时恢复所有服务的能力

第8页

生存性评估分析模

型?相关工作

?总体思路

?评估分析流程

?评估方法

第9页

?相关工作

ü文献[2,3]提出SSA分析方法缺点:

只是定性分析,缺少定量评估

ü文献[5]提出定量评估方法缺点:

定量评估采用加权求和

第10页

?总体思路

ü生存性的量化[5]

损伤状态下,必要服务性能与次要服务性能之和同正常状态下必要服务性能与次要服务性能之和的比率

üSSA的分析框架[2,3]

系统定义

必要能力定义

易损性能定义

生存性分析

第11页

生存性评估分析

模型

?总体思路

ü结合前两种评估分析方法的优点

ü通过充分模拟真实的攻击依次突破系统生存性进行生存性测试

ü通过评估必要服务和次要服务的性能对系统的生存性进行评估

ü通过分析系统的抵抗攻击能力、可识别性、可恢复性提出系统生存性的改进建议

第12页

?生存性评估分析的四个步骤

ü生存性需求分析

定义系统生存性需求

ü入侵分析与测试

引入入侵,测试对必要服务和次要服务的影响

ü生存性评估

定量评估,确定生存性等级

ü生存性分析

提出生存性改进建议

第13页

?生存性需求分析的主要内容

ü系统架构分析

网络拓扑

应用架构等

ü必要服务和次要服务分析

引入UML的分析机制,跟踪系统基本功能,确定必要服务和次要服务及其服务组件

ü建立评估系统生存性的指标体系

第14页

生存性评估分析模

?评估系统生存性的指标体系

ü通过必要服务和次要服务的性能来评估系统的生存性ü通过服务性能指标来评估服务的性能

ü指标包括权重、评估目的对该指标的要求范围等

第15页

生存性评估分析

模型

?入侵分析与测试的主要工作

ü入侵情景分析

引入攻击树模型,分析系统面临的威胁

ü动态的攻击测试

测试威胁是否真正存在

ü服务性能采集

根据服务性能指标判断服务性能状态

第16页

型?攻击树模型[6]

ü主机勘查

ü漏洞发现

ü目标渗透

ü权限提升

ü潜伏隐藏

ü信息攫取

ü跳板攻击

第17页

?生存性评估的主要工作

ü必要服务和次要服务性能评估

服务性能指标量化

服务性能评估

ü系统生存性评估

ü找出影响系统生存性提高的服务

第18页

?生存性分析的主要工作

ü抵抗攻击能力分析

ü可识别性分析

ü可恢复性分析

ü提出改进建议

第19页

模型

?抵抗攻击能力改进

ü目前常用的措施

打补丁

防火墙

认证

加密等

ü发展方向

冗余

多样性等

第20页

燃气轮机系统建模与性能分析

燃气轮机系统建模与性能分析 摘要:燃气轮机机组具有超强的北线性,人们掌握它的具体实施工作过程运行 规律是很难得。在我过电力工业中对它的应用又不断加强。为了更加透彻的解决 这个问题,本文将通过建立燃气轮机机组系统建模及模拟比较研究机组设计和运 行中存在的问题,从而分析它的性能。 关键词:燃气轮机;系统建模;性能 1模拟对象燃气轮机的物理模型 在标准IS0工况条件(15℃101.3kpa及相对湿度60%)下,压气机不断从大气中 吸入空气,进行压缩。高压空气离开压气机之后,直接被送入燃烧室,供入燃料 在基本定压条件下完成燃烧。燃烧不会完全均匀,造成在一次燃烧后局部会达到 极高的温度,但因燃烧室内留有足够的后续空间发生混合、燃烧、稀释及冷却等 复杂的物理化学过程,使得燃烧混合物在离开燃烧室进入透平时,高温燃气的温 度己经基本趋于平均。在透平内,燃气的高品位焙值(高温、高压势能)被转化为功。 1.1燃气轮机数值计算模型与方法 本文借助于 GateCycle软件平台,搭建好的燃气轮机部件模块实现燃气轮机以上物理模型的功能转化,进行燃气轮机的热力学性能分析计算的。在开始模拟燃 气轮机之前,首先对燃气轮杋部件模块数学模型及计算原理方法进行简单介绍。1.2压气机数值计算模型 式中,q1 、q2 、ql 分别为压气机进、出口处空气、压气机抽气冷却透平的 空气的质量流量; T1*、 p1* 分别为压气机进出口处空气的温度、压力; T2*、 p2* 分别为压气机出口处空气的温度、压力 ηc、πc分别为压气机绝热压缩效率,压气机压比 γa为空气的绝热指数;ρa为大气温度;?1为压气机进气压力损失系数 ιcs、ιc分别为等只压缩比功和实际压缩比功 i*2s、i*2、i*1分别为等只压缩过程中压气机出口处空气的比焓,实际压缩过程中压气机出日处空气的比烩和压气机进日处空气的比焓; 当压气机在非设计工况下工作时,一般计算方法是将压气机性能简单处理编制成 数表,通过插值公式求得计算压气机的参数,即在压气机性能曲线上引入多条与 喘振边界平行的趋势线,这样可以把压比,流量,效率均视为平行于喘振边界的 等趋势线和转速的函数。本文采用了同样的计算方法,在计算燃气轮机变工况性 能过程中引入无实际物理涵义的无量纲参变量CMV(compressor map variable),仅相当于引入的平行于压气机喘振边界的趋势线,压气机的质量流量、压力和效 率计算是通过上下游回馈的热力计算结果,插值寻找能够使得上下游热力参数 (压力,温度,输出功率,转速,流量)计算收敛的工作点,即压气机的变工况 工作点。 1.3燃烧室数值计算模型 其中 式中: α为过量空气系数: L0为燃料的理论空气量:

生存分析的概念

一、生存分析的概念: 将事件的结果和出现此结果所经历的时间结合起来分析的统计分析方法。 研究生存现象和响应时间数据及其统计规律的一门学科。 对一个或多个非负随机变量(生存时间)进行统计分析研究。 对生存时间进行分析和推断,研究生存时间和结局与众多影响因素间关系及其程度的统计分析方法。 在综合考虑相关因素(内因和外因)的基础上,对涉及生物学、医学(临床、流行病)、工程(可靠性)、保险精算学、公共卫生学、社会学和人口学(老龄问题、犯罪、婚姻)、经济学(市场学)等领域中,与事件(死亡,疾病发生、发展和缓解,失效,状态持续)发生的时间(也叫寿命、存活时间或失效时间,统称生存时间)有关的问题提供相关的统计规律的分析与推断方法的学科。 二、“生存时间”(Survival Time)的概念 生存时间也叫寿命、存活时间、失效时间等等。 医学:疾病发生时间、治疗后疾病复发时间 可靠性工程系:元件或系统失效时间 犯罪学:重罪犯人的假释时间 社会学:首次婚姻持续时间 人口学:母乳喂养新生儿断奶时间 经济学:经济危机爆发时间、发行债券的违约时间 保险精算学:保险人的索赔时间、保险公司某一索赔中所付保费 汽车工业:汽车车轮转数 市场学中:报纸和杂志的篇幅和订阅费 三、生存分析的应用领域:社会学,保险学,医学,生物学,人口学,医学,经济学,可靠性工程学等 六、生存分析研究的目的 1、描述生存过程:估计不同时间的总体生存率,计算中位生存期,绘制生存函数曲线。统计方法包括Kaplan-Meier(K-M)法、寿命表法。 2、比较:比较不同处理组的生存率,如比较不同疗法治疗脑瘤的生存率,以了解哪种治疗

SPSS学习笔记之——生存分析的Cox回归模型(比例风险模型)

一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distribution function) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法

1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据:

估值模型的适用性与改进

估值模型的适用性及其改进 估值方法 人们通常将每股收益作为公司价值分析指标,许多投资者和公司的管理人员都认为,只要公司的财务报表利润提高,股价就会上涨。尽管每股收益确实有用,但由于财务报告收益的变动并不能代表公司根本的经济变化,每股收益过于简单,不能反映其他影响公司价值的重要因素,必须要有其他的价值评估方法。 (一)贴现模型 1、贴现现金流量法 现金流量贴现以一种全面而又简明的方式,囊括了影响公司价值的因素。现金流量贴现法是运用收入的资本化定价方法来决定股票的内在价值,即任何资产的价值是其预期会产生的现金流量的折现值总和。如下式: 股份权益价值=每股股票的价值=股份权益价值/普通股数 其中CFTEt为第t期的股份权益现金流量,ke为股份权益成本。 2、股利贴现模型 贴现现金流量法认为股票的真实价值等于其未来全部现金流量的现值总和。对于股票来说,这种预期的现金流就是在未来预期可以得到的股利。根据对股利及其增长率的估测,用股利贴现模型来确定股票的价格,解决了现金流量贴现法可操作性较弱的问题。为了简化分析,本文仅以稳定成长的公司为例说明股利贴现模型。稳定成长公司的股价应为:其中,P为股价,DPS1为预期明年的每股股利,ke为股份权益成本,gt为持续的股利成长率。 (二)经济增加值EV A 对基于传统会计信息的估值方法的失望,激发了一系列替代会计估值的方法出现,而经济增加值EV A是其中较为引人注目的,EV A准确地度量了企业的经营效益。EV A由Joe M. Stern等人创立,Stern Stewart公司将EV A注册为商标。《财富》杂志每年刊登Stern Stewart 公司计算的全美1000家上市公司EV A,使得EV A的概念深入人心。 EV A是基于企业需要获取足够利润以弥补包括债务和股权投入资金的全部成本的想法而产生的。会计方法反映了债务成本,却忽略了股权资本的成本。在会计报表上,投资者的股权资本投入对公司来说是无成本的。EV A则认为股东必须赚取至少等于资本市场上类似投资的收益率,资本获得的收益至少要能补偿投资者承担的风险。EV A就是企业税后净经营利润扣除资本成本(债务成本和股本成本)后的余额。在EV A准则下,投资收益率高低并非企业经营状况好坏和价值创造能力的评估标准,关键在于是否超过资本成本。 EVA实际上是经济学上的剩余收入或者经济利润概念。从理论上讲,股权资本的真实成本等于股东的机会成本。EV A给出了剩余收入可计算的模型方法。EV A的计算方法如下:销售额-经营费用-税= 营业利-财务费用=EV A 其中,财务费用= 资本×加权平均资本成本率,加权平均资本成本率W ACC =债务资本成本率×(债务资本/总市值)×(1-税率)+股本资本成本率×(股本资本/总市值)。股本成本或者说是股票投资预期报酬,是依据资本资产定价理论(CAPM)来确定的。股本的预期报酬可以下式表达: 其中E(R)为股本的预期报酬,Rf为无风险利率,β为资产的贝他系数,E(Rm)为市场组合收益率。

生命周期模型及选择指南

生命周期模型及选择指南 Version 1.1 文档名称:ZD-MMI-Guidelines-生命周期及模型选择指南-V1.1

修订历史记录

目录 1 目的和范围 (1) 2 生命周期可选模型简介 (1) 2.1 瀑布模型 (1) 2.1.1 标准瀑布模型 (1) 2.1.2 V模型 (3) 2.1.3 中等简化V字模型(V4模型) (5) 2.1.4 最简化V字模型(V3模型) (6) 2.2 原型模型 (8) 2.2.1 原型模型的形式 (8) 2.2.2 特点 (8) 2.2.3 缺点 (9) 2.2.4 适用项目 (9) 2.2.5 阶段划分 (9) 2.3 螺旋模型 (10) 2.3.1 特点 (10) 2.3.2 适用项目 (11) 2.3.3 阶段划分 (11) 2.4 增量模型 (11) 2.4.1 特点 (12) 2.4.2 适用项目 (12) 2.4.3 阶段划分 (12) 2.5 迭代模型 (13) 2.5.1 特点 (14) 2.5.2 适用情况 (15) 2.5.3 迭代分类 (15)

3 生命周期模型选择指南 (16) 3.1 生命周期模型选择特性指标 (16) 3.1.1 需求清晰性、完整性、稳定性 (16) 3.1.2 项目规模 (16) 3.1.3 项目类型 (17) 3.1.4 技术复杂度 (17) 3.1.5 可重用性 (18) 3.1.6 重用已有产品 (18) 3.2 生命周期模型选择决策参考 (18) 3.3 生命周期模型与特性指标对应关系 (19) 3.4 生命周期选择 (20) 附录:标准项目生命周期图 (21)

大气模型的适用性分析及应用研究

大气模型的适用性分析及应用研究 摘要:临近空间的开发利用对大气环境参数的获取提出了迫切需求,建立了临近空间中性大气模型(Near Space Parameter Mode1,NSPM),并对其进行了适用性分析.通过对模型精度、残差、标准差的计算,发现密度模型与温度模型的输出结果与实时观测结果具有较好的一致性,而风场模型的输出结果能较好地体现平均观测结果.最后,利用NSPM模型分析了中国地区临近空间区域的各大气参数(密度、温度、压强、经向风、纬向风)的变化特性.研究表明临近空间大气环境变化具有明显的季节性及区域性. 关键词:临近空间;大气参数;精度分析 临近空间(Near Space)是对海拔20 km到100km空间范围内的一个通用性称谓,包括地球平流层、中间层、低热层等,是地球中高层大气的重要组成部分.临近空间环境与人类生存和发展息息相关,同时,临近空间的开发和利用对临近空间环境特性研究及预报提出了迫切需求。 在地球大气层中飞行的飞行器,都要借助空气动力飞行,因此,作为提供空气动力的介质,空气的静态物理特性(密度、压强、温度等)和动态物理特性(如风场)对在大气层中飞行的飞行器的安全与准确入轨具有重要的影响.本文利用现有模型的部分模块,形成了适用于临近空间的中性大气模型.由于模型本身要反映物理实际,即模拟值与实际观测值要一致,故本文对临近空间的中性大气模型进行适用性分析.最后,作为临近空间大气参量模式的一个应用,分析了子午工程台站的临近空间大气环境特性. 1模型简介 本文选用了大气模式NRLMSISE-00 ( Nary Re-search Laboratory Mass Spectrometer Incoherent Scatter 2000)及风场模式HWM07 ( Horizontal Wind Model 2007)以获取临近空间区域的各种大气参量,由于大气模式和风场模式模拟的各种大气参量的高度范围是从地而至外逸层,超出了临近空间的高度区域(20 km至 100 km ).另外,NRI,MSISE-00众多输出参量中仅大气密度和温度是临近空间的开发利用所需要的.针对临近空间应用需求,从这两种模式中抽取

地铁供电系统可靠性和安全性分析方法研究(通用版)

( 安全论文 ) 单位:_________________________ 姓名:_________________________ 日期:_________________________ 精品文档 / Word文档 / 文字可改 地铁供电系统可靠性和安全性分析方法研究(通用版) Safety is inseparable from production and efficiency. Only when safety is good can we ensure better production. Pay attention to safety at all times.

地铁供电系统可靠性和安全性分析方法研 究(通用版) 摘要:随着社会的快速发展,地铁也渐渐的融入了人们的生活,为人们提供了便利的出行条件。地铁的供电系统是否安全和可靠运行直接影响到地铁的安全运行和稳定性能。随着地铁线路不断增设,地铁的供电系统也越来越复杂化,出现故障的可能性也在不断提高。如果地铁的供电系统出现故障,会直接导致城市地铁运输功能的失灵,可能会危及乘客的生命和安全。因此,本文重点对地铁供电系统的可靠性和安全性进行分析,旨在提高地铁的运行效率和安全性能。 关键词:地铁供电系统;可靠性;安全性;分析方法;研究 一、地铁供电系统的概述 随着社会和经济的迅速发展,我国的城市人口密度也在不断增

加,人们对地铁的需求也随之不断增强,地铁已经成为人们生活中不可或缺的交通工具,由于地铁具有运行速度快、旅客运送量大、车次多、方便舒适等优点,所以被众多国家所使用,缓解了城市大部分的交通压力。因此,我们对地铁可靠性、安全性的要求也越来越高。地铁供电系统的安全可靠运行,对地铁列车的安全可靠运行起着至关重要的作用。供电系统是地铁运行的重要组成部分,供电系统的安全可靠是地铁正常运行的前提和重要保障。 二、地铁供电系统的组成部分 地铁供电系统是为地铁车辆提供电能运行动力的系统。地铁供电系统是由两部分内容组成。第一部分是高压的供电系统,高压供电的系统的供电方式有三种:集中式供电、分散式供电和混合式供电。集中式供电具有可靠性高、便于统一调度管理、施工方便、维护简单、计费便捷等优点,但投资比较大。分散式供电方式一般会受外部电网影响,可靠性相对差一些。混合供电方式集中了前两者共同的优点,但是增大了复杂性。所以,三种供电方式各有其自身的优点和缺点,需要根据地铁运行及管理的实际情况进行选择;而

生存分析的cox回归模型案例——spss

生存分析的cox回归模型案例——spss

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一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survivaltime) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distributionfunction) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。? 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据:

可靠度分析方法的一般概念

精心整理基于性能的设计过程为分为三个步骤: ①按照建筑物的用途以及用户对建筑物的需求来确定性能的要求,从而建立一个目标性能; ②根据建立好的目标性能选用一种合适的结构设计方法; ③对各项性能指标进行综合评定,判断所设计的建筑物能否满足目标性能的要求。一般采用风险率 (1 (2 (3 (4 在实际工程中,极限状态函数往往是很难用显式表达出来,响应面法是在设计验算点附近用多项式来拟合复杂的极限状态函数,然后用一般的可靠度计算方法计算结构可靠度,因此响应面法在实际工程的计算当中得到广泛应用。 蒙特卡洛法的原理是: 对所研究的问题建立相似的概率模型,根据其统计特征值(如均值、方差等),采用某种特定方法

产生随机数和随机变量来模拟随机事件,然后对所得的结果进行统计处理,从而得到问题的解。(1)根据待求的问题构造一个合适的随机模型,所求问题的解应该对应于该 模型中随机变量的均值和方差等统计特征值;在主要特征参数方面,所构造的模 型也应该与实际问题相一致。 (2)根据模型中各个随机变量的统计参数和概率分布,随机产生一定数量的 随机数。通常我们先产生服从均匀分布的随机数,然后通过某种变换转化为服从 (3 (4 (5 1 2 3 4、重复2、3过程过程N次(N=600)。 5、统计分析上述过程产生的组抗力,得到偏压柱在偏心距为时的抗力 平均值和标准差。 6、给出一组偏心距值,重复以上步骤,便可得到混凝土偏心受压柱截面抗 力—曲线,平均值及标准差。

验算点法(JC): 洛赫摩和汉拉斯在研究荷载组合时提出了按当量正态化条件,将非正态随机变量当量为正态随机变量进行可靠度计算的新方法。该方法较为直观、易于理解,是国际安全度联合会推荐(JCSS)推荐使用的方法,又称为JC法。 需要已知验算点的坐标值,但对于非正态随机变量和非线性极限状态方程,其坐标值不能预先求得,所以需进行迭代计算。 JC (2)BP 1957 则应对边界条件具 有“最小偏见”的,这实际上是个优化问题,即最大熵原理的定义。 随机有限元法 采用有限元法分析具有确定性物理模型的结构可靠度,可先确定极限状态函数中每项参数如作用效应和结构抗力等的统计参数和概率分布;再通过有限元分析求出结构的随机反应,如结构反应的平

性能测试模型评测标准及注意事项

性能测试模型评测标准及注意事项........... 错误!未定义书签。 一.测试前准备 (1) 二.测试过程中的相关注意点: (2) 三.常见问题排查: (3) 四.测试模型搭建 (4) 五.测试用例分析 (6) 1.屏蔽房空口测试注意事项 (6) 2.馈线性能测试项目 (7) 3.室内线性性能测试 (8) 4.室内角度测试 (9) 5.室内覆盖ping包+信号强度 (10) 6.抗干扰性能测试 (10) 7.穿墙性能测试 (12) 8.开阔地性能测试 (13) 六.评判标准 (13) 一.测试前准备 硬件:被测设备、笔记本电脑、串口线+usb转串口线、poe适配器(电源适配器)网线(≥2条)、排插 软件:主程序(备用)、配置、测试软件(ixchariot,wirelessmon,自动化吞吐软件) 1

二.测试过程中的相关注意点: 1.被测设备带到外场测试之前,必须经过确认其硬件状况良好,软件版本符合测试要求。 确认方法,在屏蔽房搭建二层跑流模型观察期吞吐能否达到指标。无重启、死机、断ping 的情况。在串口下输入ruijie#show version命令查看软件版本信息 2.笔记本电脑: 2.1有线网口必须为千兆。 2.2无线网卡必须符合测试需求, intel6300无线网卡性能比atheros 938x性能低。 无线网卡属性- - 高级配置- -节电选项一定要去掉勾选。否则无线网卡会进入节电状态达不到最大性能。 2.3测试系统采用win7 或windows xp都可。但防火墙一定要关闭,否则无法通信。 2.4网卡参数设置是否正确(ht20,40)等 2.5电脑电源节电是否调整成永不关机,否则会自动关机 2.6网卡发射功率 3.串口线+usb转串口线由于笔记本电脑无串口,需借助usb转串口线缆将被测设备的rj45 口(console)转换成usb口笔记本电脑使用。(Usb-console的驱动要预先装入) 4.Poe适配器,用于给被测试设备供电。注意有分为千兆和百兆两种连接速率的poe适配 器。一般采用千兆。如果吞吐小于百兆级别可以采用百兆poe。 5.网线尽量使用有卡扣的rj45网线。且最终能够保证server与AP 之间的关联速率能够 达到千兆(1000M) 6.排插:安全稳定即可,无特殊要求。 6.1.有时有的排插没电,所以笔记本插上后要看下是否在充电 7.主程序,一般我司产品在硬件测试阶段主程序也在一直更新解决bug。因此作为硬件测 试组人员,尽量保证当前所用主程序能够满足硬件测试且软件本身bug较少(未必为最新版本主程序)。 主程序测试过程中可能会临时升级。建议ap主程序发行人发行主程序时顺便抄送给性能测试人员,以便于性能测试人员了解软件的对性能产生的bug,并主动规避。 8.配置 一般采用配置为 1.通用的二层胖模式配置:性能测试2.通用的二层瘦模式配置:组网,AC升级AP。3.三层胖瘦配置:应用较少。 9.测试软件,常用测试软件为:ixchariot,wirelessmon,自动化测试软件 9.1ixchariot软件用于测试无线性能吞吐。当前使用的破解版本性能比较不稳定。偶 2

生存分析的co回归模型案例spss完整版

生存分析的c o回归模 型案例s p s s HEN system office room 【HEN16H-HENS2AHENS8Q8-HENH1688】

一、生存分析基本概念 1、事件(Event) 指研究中规定的生存研究的终点,在研究开始之前就已经制定好。根据研究性质的不同,事件可以是患者的死亡、疾病的复发、仪器的故障,也可以是下岗工人的再就业等等。 2、生存时间(Survival time) 指从某一起点到事件发生所经过的时间。生存是一个广义的概念,不仅仅指医学中的存活,也可以是机器出故障前的正常运行时间,或者下岗工人再就业前的待业时间等等。有的时候甚至不是通用意义上的时间,比如汽车在出故障前的行驶里程,也可以作为生存时间来考虑。 3、删失(Sensoring) 指由于所关心的事件没有被观测到或者无法观测到,以至于生存时间无法记录的情况。常由两种情况导致:(1)失访;(2)在研究终止时,所关心的事件还未发生。 4、生存函数(Survival distribution function) 又叫累积生存率,表达式为S(t)=P(T>t),其中T为生存时间,该函数的意义是生存时间大于时间点t的概率。t=0时S(t)=1,随着t的增加S(t)递减(严格的说是不增),1-S(t)为累积分布函数,表示生存时间T不超过t的概率。 二、生存分析的方法 1、生存分析的主要目的是估计生存函数,常用的方法有Kaplan-Meier法和寿命表法。对于分组数据,在不考虑其他混杂因素的情况下,可以用这两种方法对生存函数进行组间比较。 2、如果考虑其他影响生存时间分布的因素,可以使用Cox回归模型(也叫比例风险模型),利用数学模型拟合生存分布与影响因子之间的关系,评价影响因子对生存函数分布的影响程度。这里的前体是影响因素的作用不随时间改变,如果不满足这个条件,则应使用含有时间依存协变量的Cox回归模型。 下面用一个例子来说明SPSS中Cox回归模型的操作方法。 例题 要研究胰腺癌术中放疗对患者生存时间的影响,收集了下面所示的数据: 操作步骤: SPSS变量视图 菜单选择: 点击进入Cox主对话框,如下,将time选入“时间”框,将代表删失的censor变量选入“状态”框,其余分析变量选入“协变量”框。其余默认就行。 点击“状态”框下方的“定义事件”,将事件发生的标志设为值0,即0代表事件发生。 在主对话框中点击“分类”按钮,进入如下的对话框,将所有分类变量选入右边框中。 在主对话框中点击“绘图”按钮,进入如下的对话框,选择绘图的类型,这里只选择“生存函数”。由于我们关心的主要变量是trt(是否放疗),所以将trt选入“单线”框中,绘制生存曲线。 在主对话框中点击“选项”按钮,进入如下的对话框,设置如下,输出RR的95%置信区间。回到主界面,点击“确定”输出结果。 结果输出

10大经典数据分析模型

模型分析法就是依据各种成熟的、经过实践论证的管理模型对 问题进行分析的方法。 在长时间的企业管理理论研究和实践过程中,将企业经营管理中一些经典的相关关系以一个固定模型的方式描述出来,揭示企业系统内部很多本质性的关系,供企业用来分析自己的经营管理状况,针对企业管理出现的不同问题,能采用最行之有效的模型分析 往往可以事半功倍。 1、波特五种竞争力分析模型 波特的五种竞争力分析模型被广泛应用于很多行业的战略制定。波特认为在任何行业中,无论是国内还是国际,无论是提供产品还是提供服务,竞争的规则都包括在五种竞争力量内。 这五种竞争力就是 1.企业间的竞争 2.潜在新竞争者的进入 3.潜在替代品的开发 4.供应商的议价能力 5.购买者的议价能力 这五种竞争力量决定了企业的盈利能力和水平。 竞争对手

企业间的竞争是五种力量中最主要的一种。只有那些比竞争对手的战略更具优势的战略才可能获得成功。为此,公司必须在市场、价格、质量、产量、功能、服务、研发等方面建立自己的核心竞争优势。 影响行业内企业竞争的因素有:产业增加、固定(存储)成本/附加价值周期性生产过剩、产品差异、商标专有、转换成本、集中与平衡、信息复杂性、竞争者的多样性、公司的风险、退出壁垒等。 新进入者 企业必须对新的市场进入者保持足够的警惕,他们的存在将使企业做出相应的反应,而这样又不可避免地需要公司投入相应的资源。 影响潜在新竞争者进入的因素有:经济规模、专卖产品的差别、商标专有、资本需求、分销渠道、绝对成本优势、政府政策、行业内企业的预期反击等。 购买者 当用户分布集中、规模较大或大批量购货时,他们的议价能力将成为影响产业竞争强度的一个主要因素。 决定购买者力量的因素又:买方的集中程度相对于企业的集中程度、买方的数量、买方转换成本相对企业转换成本、买方信息、后向整合能力、替代品、克服危机的能力、价格/购买总量、产品差异、品牌专有、质量/性能影响、买方利润、决策者的激励。 替代产品 在很多产业,企业会与其他产业生产替代品的公司开展直接或间接的斗争。替代品的存在为产品的价格设置了上限,当产品价格超过这一上限时,用户将转向其他替代产品。 决定替代威胁的因素有:替代品的相对价格表现、转换成本、客户对替代品的使用倾向。 供应商 供应商的议价力量会影响产业的竞争程度,尤其是当供应商垄断程度比较高、原材料替代品比较少,或者改用其他原材料的转换成本比较高时更是如此。 决定供应商力量的因素有:投入的差异、产业中供方和企业的转换成本、替代品投入的现状、供方的集中程度、批量大小对供方的重要性、与产业总购买量的相关成本、投入对成本和特色的影响、产业中企业前向整合相对于后向整合的威胁等。 2、SWOT分析模型

对PMV热舒适模型适用性的分析

[文章编号]100228528(2009)0620108207 对PMV 热舒适模型适用性的分析 王海英1,2 ,胡松涛 2 (11西安建筑科技大学,西安710055;21青岛理工大学,青岛266033) [摘 要]PMV 热舒适模型是目前广泛应用的室内热舒适评价模型,在其实际应用中有时会出现较大的预测误差。本文首先研究了PMV 热舒适模型在实际使用中出现的预测误差,而后对其产生误差的各方面原因进行了详细分析,最后总结了PMV 热舒适模型预测准确的应用范围。研究结果对提高室内热舒适和建筑节能具有一定的意义。 [关键词]热舒适;PMV 热舒适模型;热感觉[中图分类号]TU83111 [文献标识码]A Analysis on the Applicabili ty of PMV Thermal Com fort Model W A NG Hai 2ying 1,2 ,HU Song 2tao 2 (1.X i p an U niv ersity o f A rchitecture an d Technolo gy ,Xi p an 710055,China ;2.Q in gdao Techno lo gical U nive rsity ,Qingda o 266033,China ) [Abstract ]The PMV thermal co mfo rt model i s widely used to evaluate the indoor thermal co mfo rt,w hile i t w as reported that there were discrepancies between PMV index and real thermal co mfort feeling o f occupants.In this paper,the discrepancies and the related reasons were analyzed.Based on the analysis,the application range that PMV model could accurately predict the thermal comfort lev el w as co ncluded,which had sig nifican t meaning in improving thermal comfort and energy 2saving of buildings. [Keywor ds ]thermal co mfo rt,predicted mean vo te (PMV )model,thermal feeling [收稿日期]2008210230 [修回日期]2008211225 [作者简介]王海英(19752),女,在读博士研究生,讲师[联系方式]yi ngzi75@https://www.doczj.com/doc/002400864.html, 1 前 言 办公建筑安装空调系统的主要目的是为室内人员创造舒适的热环境。美国采暖制冷与空调工程师学会AS HRAE 标准55和国际标准化组织IS O 标准7730中规定了能够让大多数人感到满意的空气温度范围。这些标准的主要依据是丹麦的Fanger 教授及其同事在实验研究基础上得到的人体热舒适模型,即PM V 热舒适模型。该模型综合了人体变量和环境变量中6个影响人体热舒适的因素,其采用的PM V 指标是迄今为止最全面的评价热环境的指标。虽然PMV 热舒适模型已经成为预测人体热舒适的标准方法,但国内外许多学者还是对其预测的准确性提出了质疑。本文将参考有关文献资料,对PM V 热舒适模型的预测准确性及其产生误差的原因进行深入讨论。 2 PMV 热舒适模型 PM V 热舒适模型是于20世纪70年代在气候模拟室的实验研究基础上发展出来的。PM V 热舒适模型将4个环境变量(空气温度、湿度、风速和平均辐射温度)和2个人为因素(新陈代谢率和服装热阻)综合成1个能预测热舒适的指标,即PMV 指标,它将热感觉分为7个等级:冷、凉、稍凉、适中、稍暖、暖和热,对应的PMV 指标值分别为23、22、21、0、1、2和3 [122] 。很多研究者将自己的研究结果和利用该 热舒适模型计算的结果进行比较,有些研究者认为PM V 热舒适模型在预测热舒适时是有误差的,并对其适用性提出了质疑。211 PMV 热舒适模型的导出 PM V 热舒适模型是基于体温调节和热平衡理论得出的。根据这些理论,人体通过生理过程,如出汗、打冷颤和调节皮肤血流量等,来保持新陈代谢产热量和身体失热量的平衡。保持热平衡是达到热中性感觉的首要条件,Fanger 认为人体的体温调节是非常高效的,即便在不舒适的环境中,人体也能在较大的环境参数变化范围内达到热平衡[2] 。 第25卷第6期2009年6月 建 筑 科 学 BUILD ING SCIE NCE V ol 125,No 16Jun.2009

软件测试中性能测试模型分析及建立

软件测试中性能测试模型分析及建立 对于应用系统的性能测试,测试模型的建立至关重要,性能测试模型要以实际生产环境为标准搭建,只有模型符合实际的生产环境,性能测试的结果才能真实有效的反映将来上线的生产环境的实际性能情况。根据长期测试关键核心业务系统的经验,应用系统系统的性能测试模型分析应当按照下面几个步骤来实施: 业务模型建立 全面分析应用系统系统上线后所面临的性能压力的来源和类别,并且通过分析历史交易数据来确定各种性能在整个系统压力所占比例。例如确定前台应用子系统的业务类别和并发比例,后台批处理业务的数据规模和类别等。最终目的是建立一个能够逼真模拟应用系统系统实际运行场景的业务模型。 测试数据模型建立 根据业务模型准备测试数据和基础数据,确保系统数据库中数据容量和真实性符合实际运行情况。 监控模型建立 性能测试的目的不仅仅是获得关键业务的性能指标,同时也要通过性能测试监控主机、数据库、中间件的各个性能指标,从而发现性能瓶颈,为进一步的性能调优提供准确的参考数据。 测试模型建立 对应用系统系统的测试,因该采取基准测试、单业务负载测试、混合负载测试的顺序来执行。这样做的好处,在单业务负载测试是就可以发现各个系统本身的性能缺陷,而混合负责测试时将重点检查各个业务相互影响导致的性能缺陷。 执行模型建立 应用系统系统的性能测试必须要局方客户、系统开发商、第三方测试服务商紧密配合,才能保证整个测试工作的成功。因此,只有建立一套规范的性能测试流程,明确各个角色的工作职责,才能使性能测试工作有序、高效的开展。 风险模型建立 由于性能测试的特殊性,因此在整个测试过程中,会遇到很多导致整个性能测试失败的风险。丰富性能测试经验是必须的,能够提前分析可能遇到的各种风险并制定相应的规避措施。这样才能将性能测试的风险降到最低,最终圆满完成应用系统系统的上线性能验收测试。 上面的步骤或者说方面只是性能测试项目实施中要完成的工作方面的的概述,不同的项目可能有不同的实施方法或步骤要视项目而具体实现。要完成一个有效的应用系统的性能测试,从需求调研到测试分析的各个阶段,有很多工作需要完成,在以后的文章中,会对性能测试项目的分阶段工作进行讲解,适当的时侯会搭配一些项目实施的例子来进行讲解。

对于Credit Portfolio View模型的适用性分析及改进建议(1)

对于Credit Portfolio View模型的适用性分析及改进建议 黄小凤 (哈尔滨工业大学建筑学院黑龙江哈尔滨150006) 摘要: 当今国际社会中,关于信用风险的评估分析主要使用KMV模型,Credit Metrics模型,Credit Risk +模型和Credit Portfolio View模型。在这四个模型中,只有credit Portfolio View模型考虑了宏观经济因素对商业银行信用风险的影响。笔者认为宏观经济因素对信用风险的影响是非常大的,比如在经济萧条期间,商业银行发生的违约事件明显多于经济良好的时间。所以,认为Credit Portfolio View模型相比于其它模型更加合理。但该模型也有其漏洞,所以提出了实际贷款过程中以Credit Portfolio View模型为主,混合使用另外其它模型的建议。 关键词:信用风险、Credit Portfolio View模型、违约、商业银行 一.Credit Portfolio View模型概述 1.1 Credit Portfolio View模型定义 Credit Portfolio View模型是由麦肯锡开发的一个多因子模型,可以用于预测仿真既定宏观因素取值下各个信用等级对象之间联合条件违约分布和信用转移概率。在观测到失业率、GDP增长率、长期利率水平、外汇水平、政府支出和国民储蓄率等宏观经济因子信息时,计算不同国家、不同行业、不同信用评级的违约和信用潜移概率的分布函数。 Credit Portfolio View模型将观测到的违约概率和信用潜移概率与宏观经济因素联系起来。当经济处于衰退期时,各信用主体信用降级和违约概率增加;与此相反,当经济处于繁荣时期时,各信用主体信用降级和违约概率减少。也就是说信用周期与经济周期密切相关。假定能够得到相关的数据,这一框架可以应用到每一个国家,并可用到像制造业、金融业和农业等不同的部门和各种类型的信用个体。 Credit Portfolio view模型的理论基础是信贷质量的变化是宏观经济因素变化的结果,通过多元经济计量模型来模拟宏观经济状态,然后将经济状态与协同的条件违约率和评级转移对应,以此得出信贷组合的损失分布。相对于其他模型而言,该模型的输人变量主要依靠一系列的宏观经济变量如失业率、利率、经济增长率、政府支出和储蓄水平等,对每个国家不同行业中的违约概率和信用等级转移概率的联合条件分布进行模拟。当经济条件恶化时,降级和违约会增加;当经济状况好转时,降级和违约将减少。 Credit Portfolio View模型的假设条件是每个债券的信用评级对整体的信用周期更敏感。 1.2违约预测模型 违约概率为一个Logit函数,其变量为一些宏观经济变量的当前值或滞后值构造的综合评级指数,可表示为: (1) 其中,P j,t表示国家或行业j中债券在时期t的条件违约概率,Y j,t表示由宏观经济变量构 造的评级指数。注意上述Logit变换保证了计算得到的违约概率处于0与1之间。 某一时期一个国家经济状况的宏观经济指数Y j,t可用下述的多因子模型来表示: (2)

估值模型的适用性及其改进

估值模型的适用性及其改进   估值方法 人们通常将每股收益作为公司价值分析指标,许多投资者和公司的管理人员都认为,只要公司的财务报表利润提高,股价就会上涨。尽管每股收益确实有用,但由于财务报告收益的变动并不能代表公司根本的经济变化,每股收益过于简单,不能反映其他影响公司价值的重要因素,必须要有其他的价值评估方法。 (一)贴现模型 1、贴现现金流量法 现金流量贴现以一种全面而又简明的方式,囊括了影响公司价值的因素。现金流量贴现法是运用收入的资本化定价方法来决定股票的内在价值,即任何资产的价值是其预期会产生的现金流量的折现值总和。如下式:  股份权益价值= 每股股票的价值=股份权益价值/普通股数 其中CFTEt为第t期的股份权益现金流量,ke为股份权益成本。 2、股利贴现模型 贴现现金流量法认为股票的真实价值等于其未来全部现金流量的现值总和。对于股票来说,这种预期的现金流就是在未来预期可以得到的股利。根据对股利及其增长率的估测,用股利贴现模型来确定股票的价格,解决了现金流量贴现法可操作性较弱的问题。为了简化分析,本文仅以稳定成长的公司为例说明股利贴现模型。稳定成长公司的股价应为: 其中,P为股价,DPS1为预期明年的每股股利,ke为股份权益成本,gt为持续的股利成长率。 (二)经济增加值EVA 对基于传统会计信息的估值方法的失望,激发了一系列替代会计估值的方法出现,而经济增加值EVA是其中较为引人注目的,EVA准确地度量了企业的经营效益。EVA由Joe M. Stern等人创立,Stern Stewart公司将EVA注册为商标。《财富》杂志每年刊登Stern Stewart公司计算的全美1000家上市公司EVA,使得EVA的概念深入人心。 EVA是基于企业需要获取足够利润以弥补包括债务和股权投入资金的全部成本的想法而产生的。会计方法反映了债务成本,却忽略了股权资本的成本。在会计报表上,投资者的股权资本投入对公司来说是无成本的。EVA则认为股东必须赚取至少等于资本市场上类似投资的收益率,资本获得的收益至少要能补偿投资者承担的风险。EVA就是企业税后净经营利润扣除资本成本(债务成本和股本成本)后的余额。在EVA准则下,投资收益率高低并非企业经营状况好坏和价值创造能力的评估标准,关键在于是否超过资本成本。 EVA实际上是经济学上的剩余收入或者经济利润概念。从理论上讲,股权资本的真实成本等于股东的机会成本。EVA给出了剩余收入可计算的模型方法。EVA的计算方法如下: 销售额-经营费用-税 = 营业利 -财务费用 =EVA 其中,财务费用= 资本×加权平均资本成本率,加权平均资本成本率WACC =债务资本成本率×(债务资本/总市值)×(1-税率)+股本资本成本率×(股本资本/总市值)。 股本成本或者说是股票投资预期报酬,是依据资本资产定价理论(CAPM)来确定的。股本的预期报酬可以下式表达:    其中E(R)为股本的预期报酬,Rf为无风险利率,β为资产的贝他系数,E(Rm)为市场组合收益率。 估值模型的实际运用分析 (一)估值模型结果与现实的差距 1、股利贴现模型 根据股利贴现模型计算股票价值。根据1997年到2000年分配现金股利的上市公司的平均每股股利与过去几年的平均增长率,以银行一年期存款利率作为贴现率计算得

基于混合法的监控系统可靠性分析

基于混合法的监控系统可靠性分析 于 敏a ,何正友b ,钱清泉b (西南交通大学 a. 信息科学与技术学院;b. 电气工程学院,成都 610031) 摘 要:针对复杂监控系统规模庞大及关键设备为双机冗余结构的特点,提出以动态故障树(DFT)为基础并结合蒙特卡罗方法对监控系统进行可靠性分析的混合方法。利用DFT 建立系统可靠性模型,通过蒙特卡罗仿真算法对模型进行仿真计算,得到系统的可靠性指标。通过对地铁车站级监控系统的可靠性分析,证明了该模型的可行性和算法的有效性。 关键词:监控系统;动态故障树;蒙特卡罗方法;可靠性分析 Reliability Analysis of Monitor System Based on Hybrid Method YU Min a , HE Zheng-you b , QIAN Qing-quan b (a. School of Information Science & Technology; b. School of Electric Engineering, Southwest Jiaotong University, Chengdu 610031, China) 【Abstract 】For dealing with the large scale characteristic of complex monitor system as well as redundant structures of critical components, a hybrid method of reliability analysis for monitor system is presented on basis of dynamic fault tree and in combination with Monte Carlo simulation algorithm. Dynamic Fault Tree(DFT) is used to establish the reliability model of monitor systems. Reliability indices can be obtained by Monte Carlo method, which is used to solve the reliability model. A special reliability analysis case of the subway station-level monitor system is proposed, it demonstrates the feasibility of the model and the effectiveness of the algorithm. 【Key words 】monitor system; Dynamic Fault Tree(DFT); Monte Carlo method; reliability analysis 计 算 机 工 程 Computer Engineering 第36卷 第19期 Vol.36 No.19 2010年10月 October 2010 ·博士论文· 文章编号:1000—3428(2010)19—0014—04 文献标识码:A 中图分类号:TP391 1 概述 监控系统是实现监视控制与数据采集功能的系统,完成远方现场运行参数与开关状态的采集和监视、远方开关的操作、远方参数的调节等任务,并为采集到的数据提供共享的途径[1-2]。监控系统作为一种保证复杂系统正常工作与提高其运行可靠性的重要手段已经被广泛应用[3]。 对系统进行可靠性分析时,经常采用静态(传统)故障树模型及其相应的处理方法。但在工程中,监控系统的关键设备诸如服务器、网络设备等多采用双机冗余结构,而传统故障树方法用于描述冗余部件之间的顺序失效以及动态冗余管理机制时存在局限。因此,可引入动态故障树(Dynamic Fault Tree, DFT)对其进行可靠性分析。DFT 是在传统故障树基础上引入新的逻辑门来表征动态系统故障行为,常利用Markov 状态转移过程进行计算,但它的计算量将随着系统规模的增 大呈指数增长[4], 且Markov 过程仅适用于失效与维修时间变量服从指数分布的情况。文献[5]提出利用基于梯形公式的顶事件概率计算法,但仍然存在组合爆炸的问题,并不适用于大型监控系统分析。而蒙特卡罗方法作为一种以概率统计理论为基础的数值计算方法,其计算量不受系统规模的制约[6]。结合DFT 具有建模物理概念清楚的特点,本文提出利用混合法对监控系统可靠性进行分析。 2 监控系统可靠性模型 2.1 动态逻辑门 DFT 指至少包含一个专用动态逻辑门的故障树,具有顺序相关性、容错性以及冗余等特性[3],本文对监控系统可靠性分析可引入如图1所示的4个动态逻辑门。图1(a)~图1(c)为双机储备门,用于描述双机冗余子系统的状态与其主、备用设备状态之间的关系。其中,输入事件A 、B 分别用于描述主、备用设备的状态,输出事件C 则用于描述双机冗余子系统的状态。若主设备的失效率为λ,备用设备的失效率一般为αλ,01α≤≤。当冷储备时备用设备故障率为0,则 0=α;温储备时备用设备故障率小于主设备故障率,则10<<α;热储备时主、备用设备的故障率相同,即有1=α。图1(d)为顺序与门,当且仅当事件按从A 到B 的顺序发生时,输出事件C 才会发生。 (a)双机冷备门 (b)双机温备门 (c)双机热备门 (d)顺序与门 图1 动态逻辑门 2.2 DFT 预处理 当使用混合法对监控系统可靠性进行分析时,根据系统的失效原因建立DFT ,DFT 的顶事件为系统的故障事件,底事件为设备的故障事件。但蒙特卡罗方法是依据静态故障树的结构函数作为仿真的逻辑关系,因此,仿真之前需对DFT 进行预处理,将DFT 转换成静态故障树的方法如下: 基金项目:国家自然科学基金资助项目(50878188) 作者简介:于 敏(1982-),女,博士研究生,主研方向:大型监控系统可靠性分析;何正友,教授、博士生导师;钱清泉,教授、 中国工程院院士 收稿日期:2010-04-18 E-mail :yugnm@https://www.doczj.com/doc/002400864.html,

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