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软件可靠性评估与预测技术研究在现代社会中，软件已经深入到我们的生活中的方方面面。
无论是日常使用的手机应用程序，还是工业界使用的自动化系统，软件都扮演着至关重要的角色。
然而，软件的错误或故障可能导致系统的崩溃，造成不可估量的损失。
因此，软件可靠性评估与预测技术的研究变得尤为重要。
首先，我们需要了解软件可靠性是指软件在特定环境中工作的正确和一致性的程度。
软件可靠性评估就是通过一系列的测试和分析来评估软件的稳定性、强度和鲁棒性。
软件预测技术则是通过对软件的质量和性能进行建模和分析，来预测软件在实际环境中的表现。
为了评估软件的可靠性，我们需要使用一系列的测试方法和指标。
一种常见的方法是基于黑盒测试，即在不考虑软件内部实现细节的情况下，对软件进行功能和性能测试。
这种方法通常通过模拟用户在真实环境中的使用情况来评估软件的可靠性。
另外，还可以使用白盒测试方法，即通过检查软件的内部结构和代码，来评估软件的可靠性。
这种方法通常涉及到对代码进行静态分析和动态调试，以发现潜在的错误和缺陷。
除了测试方法，还有一些指标可以帮助我们评估软件的可靠性。
例如，故障率就是一个常用的指标，它衡量了单位时间内软件发生故障的概率。
同时，平均故障间隔时间也是一个重要的指标，它衡量了软件在连续运行一段时间后发生故障的平均时间间隔。
这些指标可以帮助我们了解软件的可靠性，并为软件改进提供依据。
然而，仅仅依靠测试和指标是不足以进行准确的软件可靠性评估和预测的。
在复杂的软件系统中，万一测试无法覆盖所有的使用场景和边界条件，或者代码中存在着难以检测到的缺陷，就很难准确评估软件的可靠性。
因此，研究人员们正在努力开发新的技术和方法来解决这个问题。
一种新兴的技术是基于机器学习和人工智能的软件可靠性评估和预测方法。
这些方法利用大量的软件数据和历史性能数据，通过训练模型来预测软件的可靠性和性能。
这些模型可以通过对软件代码和实际运行数据的分析，自动发现潜在的缺陷和性能问题，从而提前采取措施来改进软件。
电子器件可靠性及寿命预测技术前沿近年来，随着电子技术的迅猛发展，电子器件在各行业中的应用越来越广泛。
然而，随之而来的挑战是如何准确预测电子器件的可靠性和寿命。
电子器件的可靠性和寿命预测技术的研究成为学术界和工业界关注的焦点。
本文将介绍电子器件可靠性及寿命预测技术的前沿发展。
首先，电子器件可靠性预测技术是保证电子器件运行稳定、长久可靠的关键。
可靠性预测技术的研究内容主要包括故障率分析、寿命模型和可靠性增长分析等。
故障率分析是通过对电子器件的历史故障数据进行统计分析，得出器件的故障率。
寿命模型则通过测试和模拟，建立电子器件的寿命模型，从而预测其寿命。
而可靠性增长分析则是针对电子器件在运行过程中的可靠性变化进行研究，以及如何改进可靠性。
其次，寿命预测技术是为了预测电子器件在特定条件下的使用寿命。
在电子器件的设计和制造过程中，寿命是一个重要的参数。
寿命预测技术的研究内容主要包括物理模型、统计模型和可靠性测试等。
物理模型是基于物理原理，通过对电子器件材料和结构进行建模和模拟，预测器件的寿命。
统计模型则是通过对大量的实验数据进行统计分析，得出器件的寿命概率分布。
可靠性测试是通过对电子器件进行加速寿命测试，模拟出长期使用中的环境和应力条件，从而预测器件的使用寿命。
再次，现代电子器件的可靠性和寿命预测技术面临着许多挑战。
首先，随着电子器件的不断更新迭代，新型器件的可靠性和寿命特性需要重新研究和预测。
对于新材料、新结构的器件，其可靠性和寿命特性可能与传统器件有很大的不同，因此需要针对新型器件进行新的预测技术研究。
其次，电子器件在不同的工作环境和应力条件下的可靠性和寿命表现可能存在差异，因此需要建立更加准确的模型和测试方法，以考虑到工作条件的影响。
再者，电子器件的微型化和集成化趋势也给可靠性和寿命预测技术带来了新的挑战。
如何对微型化和集成化器件进行可靠性评估，是一个重要的研究方向。
为了解决这些挑战，学术界和工业界不断开展研究和创新。
技术可靠性可行性研究报告技术可靠性评估与风险控制技术可靠性可行性研究报告技术可靠性评估与风险控制技术可靠性是指技术系统在预定条件下，依照设计要求完成预期功能并持续运行的能力。
在日益发展的科技领域中，技术可靠性评估与风险控制成为了至关重要的环节。
本报告将对技术可靠性和风险控制进行深入探讨。
一、什么是技术可靠性评估技术可靠性评估是通过对技术系统的设计、制造和运行过程进行系统性的分析和评价，判断其能否满足指定的可靠性要求。
评估的结果可以为项目提供技术支持和决策依据，确保系统的安全性和稳定性。
在评估过程中，需要考虑的主要因素包括：系统的可用性、可维护性、故障率、故障恢复能力、耐久性等。
通过对这些因素的评估，可以准确判断技术系统在不同环境和条件下的可靠性水平，并制定相应的改进措施。
二、技术可靠性评估的方法1. 统计法：通过对大量的数据进行收集和分析，来评估系统的可靠性。
统计法可以采用大样本调查、故障数据分析、回归分析等方法，通过统计的方式，为技术系统的可靠性评估提供科学依据。
2. 试验法：通过实验室或现场试验，对技术系统进行性能测试和负载试验，以确定系统在不同条件下的可靠性水平。
试验法可以直接获取系统的数据，并进行可靠性分析和评估。
3. 模拟仿真法：通过建立系统的数学模型，对系统进行仿真分析。
模拟仿真法可以对系统在不同条件下的运行进行模拟，为评估提供快速有效的方法。
三、技术可靠性评估的重要性技术可靠性评估的重要性体现在以下几个方面：1. 保障系统的安全：通过评估技术系统的可靠性，可以识别和解决系统存在的潜在问题，及时采取措施，确保系统的安全性。
2. 提高系统的可用性：通过评估系统的可靠性水平，可以找出系统存在的不足和瓶颈，采取相应的改进措施，提高系统的可用性和可靠性。
3. 降低维护成本：通过评估系统的可靠性，可以预测系统的故障率和维修周期，合理安排维护计划，降低维护成本。
4. 提升用户满意度：通过评估技术系统的可靠性，可以提前发现并解决潜在问题，提升用户体验和满意度。
论国内外可靠性研究的现状及特点文章摘要：可靠性是一门新兴的工程学科。
近年来，世界各发达国家已把可靠性技术和全面质量管理紧密地集合起来，有力地提高了产品的可靠性水平。
可靠性工程诞生在20世纪40年代。
在五六十年代已经被应用到了航天工业当中。
进入70年代，各种各样的电子设备或系统广泛用到可靠性技术。
八九十年代可靠性研究进入更深层次的研究和发展。
进入21世纪之后，提高产品的可靠性，更是提高产品的质量关键。
国内外把对可靠性的研究工作提高到节约资源和能源的高度来认识。
在现代生产中，可靠性技术已贯穿于产品的开发研制、设计、制造、实验、使用、运输、保管及维修保养等各个环节。
以下是对国内外可靠性研究目前的进展及成功的介绍，并从中得到可靠性研究在新世纪发展当中又产生的新特点。
文章关键词：可靠性研究现状特点美国德国中国海洋可靠性土地可靠性一、世界一些国家应用可靠性理论的情况。
（1）美国在以下几个方面都运用可靠性理论对他的工业生产进行了科学的规范，美国在可靠性的理论研究及工业应用方面堪称是代表。
美国是结构可靠性理论与应用的代表，也是国际上较早开展结构可靠度研究的国家之一，公认1947年美国Freudenthal A. M.教授的论文“结构安全性”是结构可靠性理论系统研究的开始，现在，在美国混凝土规范ACI 318一02中，将抗力折减系数必由0.8提高到0.9，这将导致梁板等受弯构件的纵向受拉钢筋减少约10%。
在解释这一变化时，该规范指出是基于过去和现在的可靠度分析、对材料性能的统计的研究。
其次、在公路桥梁方面，新一代的美国和加拿大规范都采用了基于概率的荷载与抗力系数设计规范，如美国州公路与运输官员协会的《桥梁荷载与抗力系数设计规范》( AASHTO LRFD 1994)，加拿大《安大略公路桥梁设计规范》(OHBDC 1979, 1983，1991)和《加拿大公路桥梁设计规范》( CHBDC 2000)。
在美国，公路管理联合会(F H WA)重视支持长远技术项目的研究，其中之一是贯彻荷载与抗力系数设计方法。
可靠性设计应用与研究的发展现状和趋势可靠性是机械零件设计时必须考虑的重要指标。
为了使机械零件设计具有更高的可靠性和稳健性,必须充足考虑不拟定性因素对机械零件稳健可靠性的影响。
可靠性也是衡量产品质量的一项重要指标。
可靠性长期以来是人们设计制造产品时的一个追求目的。
但是将可靠性作为设计制造中的定量指标的历史却还不长，相关技术也尚不成熟，工作也不普及。
可靠性设计应用与研究发展于第二次世界大战时期，上世纪五十年代美国军事部门开始系统的进行可靠性研究。
此外前苏联、日本、英国、法国、意大利等一些国家，也相继从50年代末或60年代初开始了有组织地进行可靠性的研究工作。
此阶段重要是针对电器产品，并拟定了可靠性工作的规范、大纲和标准。
国内的可靠性工作起步较晚，上世纪50年代末和60年代初在原电子工业部的内部期刊有介绍国外可靠性工作的报道。
发展最快的时期是上世纪80年代初期，出版了大量的可靠性工作专著、国家制定了一批可靠性工作的标准、各学校由大量的人投入可靠性的研究。
许多工业部门将可靠性工作列在了重要的地位。
如原航空工业部明确规定，凡是新设计的产品或改型的产品，必须提供可靠性评估与分析报告才干进行验收和坚定。
但国内的可靠性工作曾在90年代初落入低谷，在这方面开展工作的人很少，学术成果也平平。
重要的因素是可靠性工作很难做，出成果较慢。
但在近些年，可靠性工作有些升温，这次升温的动力重要来源于公司对产品质量的重视，比较理智。
目前国内的可靠性工作仍在一个低水平上徘徊，研究的成果多，实用的方法少；研究力量分散，缺少长期规划；学术界较混乱，低水平的文章随处可见，高水平的成果却很少出现。
常规设计与可靠性设计常规设计中，经验性的成分较多，如基于安全系数的设计。
常规设计可通过下式体现：S E l F f lim][...),,,(σσμσ=≤=计算中，F 、l 、E 、μ、slim 等各物理量均视为拟定性变量，安全系数则是一个经验性很强的系数。
材料可靠性与寿命预测技术研究随着科技的不断发展和人们对产品质量要求的增强，材料可靠性和寿命预测技术的研究变得越来越重要。
材料可靠性和寿命预测技术的研究主要涉及到材料疲劳、断裂、老化等问题的探究及解决。
在这方面，材料科学和工程技术研究中的可靠性与寿命预测技术极为重要。
材料可靠性，是指在一定条件下，材料不会发生破坏的能力。
材料可靠性对于制造业而言，是产品质量的保证。
材料寿命预测技术，是指对材料在实际使用过程中的寿命进行预测，以帮助制定维护策略。
两者相辅相成，都需要深入研究，才能实现更为长久和稳定的应用。
材料可靠性与寿命预测技术的研究可以通过多方面来实现。
首先是对材料的本质进行研究。
只有深入了解材料的性质和结构，才能对其可靠性和寿命进行合理预测。
其次是开发出更为精准的测试工具和技术。
例如，对材料的拉伸、弯曲、扭转等多种加载模式进行分析，对材料的表面进行检查，这些测试方法的发展，不仅可以检测材料的缺陷和损伤，同时还能够精确推算出材料的寿命和耐久度。
在材料可靠性与寿命预测技术研究中，大量的科学和技术手段都被广泛地应用。
例如，材料的疲劳试验是不可缺少的一个手段。
通过疲劳试验，可以得到材料的应力和应变关系，进而对材料的疲劳寿命进行定量预测。
同时，还可以采用无损检测技术，实现对材料损伤的快速检测。
这些技术的开发，在科技的进步推动下，使得材料可靠性和寿命预测技术得到了快速提升。
然而，材料可靠性与寿命预测技术的研究仍然存在很多不确定因素和挑战。
例如，在材料的可靠性领域，需要对材料的粘结、电子行为、晶体以及载荷对结构的影响等多方面进行深入研究。
在材料寿命预测方面，除了需要进一步了解材料的特性和性能外，还需要研究材料的使用条件，包括温度、湿度、应力等因素的影响。
同时，这种技术的研究需要投入大量的资源和人力，并且需要不断对测试方法和技术进行改进，以适应材料可靠性与寿命预测技术的快速发展。
总之，材料可靠性与寿命预测技术的研究对于制造业和科技工作者而言，具有重要的意义。
工程技术中的可靠性工程发展趋势随着科技的不断进步和社会的不断发展，工程技术在各个领域中扮演着越来越重要的角色。
而在工程技术领域中，可靠性工程是一项至关重要的技术，其主要目标是保障工程系统的可靠性和稳定性。
本文将探讨当前工程技术中的可靠性工程发展趋势，并对未来发展进行展望。
一、大数据与可靠性工程随着互联网的发展，大数据技术在各个行业中得到了广泛应用，工程技术也不例外。
在可靠性工程中，大数据技术可以为工程系统的可靠性分析和优化提供更准确的数据支持。
通过将大量的工程数据进行收集和分析，可以更好地预测和评估工程系统的可靠性，并提前发现潜在的故障风险。
因此，大数据技术在工程技术中的应用将成为可靠性工程发展的一个重要趋势。
二、物联网与可靠性工程物联网作为一项新兴的技术，正在不断渗透到各个领域中，为工程技术的发展带来了许多新的机遇和挑战。
在可靠性工程中，物联网技术可以使工程系统的监测和维护更加智能化和自动化。
通过将传感器和设备连接到工程系统中，可以实时监测工程系统的状态和性能，及时发现和修复潜在的故障隐患。
因此，物联网技术的应用将为可靠性工程带来更高效和可靠的管理与维护手段。
三、人工智能与可靠性工程人工智能作为当前研究热点之一，在工程技术中也有着广泛的应用前景。
在可靠性工程中，人工智能技术可以利用机器学习和深度学习算法来分析和处理大量的工程数据，从而预测和诊断工程系统的故障风险。
与传统的手动分析方法相比，人工智能可以更精确地评估和优化工程系统的可靠性，提前预知潜在的故障风险，为决策提供更科学依据。
因此，人工智能技术在可靠性工程中的应用将成为一个重要的发展方向。
四、可靠性工程的全生命周期管理可靠性工程的发展趋势之一是将其应用范围拓展到整个工程系统的生命周期中。
传统上，可靠性工程主要关注工程系统的设计和制造阶段，而忽视了工程系统的运行和维护阶段。
然而，工程系统在运行和维护过程中也面临着各种挑战和风险。
因此，全生命周期管理成为了可靠性工程的一个发展趋势。
软件可靠性技术发展与趋势分析软件可靠性技术发展及趋势分析1引言1)概念软件可靠性指软件在规定的条件下、规定的时间内完成规定的功能的能力。
安全性是指避免危险条件发生，保证己方人员、设施、财产、环境等免于遭受灾难事故或重大损失。
安全性指的是系统安全性。
一个单独的软件本身并不存在安全性问题。
只有当软件与硬件相互作用可能导致人员的生命危险、或系统崩溃、或造成不可接受的资源损失时，才涉及到软件安全性问题。
由于操作人员的错误、硬件故障、接口问题、软件错误或系统设计缺陷等很多原因都可能影响系统整体功能的执行，导致系统进入危险的状态，故系统安全性工作自顶至下涉及到系统的各个层次和各个环节，而软件安全性工作是系统安全性工作中的关键环节之一。
因此，软件可靠性技术解决的是如何减少软件失效的问题，而软件安全性解决的是如何避免或减少与软件相关的危险条件的发生。
二者涉及的范畴有交又，但不完全相同。
软件产生失效的前提是软件存在设计缺陷，但只有外部输入导致软件执行到有缺陷的路径时才会产生失效。
因此，软件可靠性关注全部与软件失效相关的设计缺陷，以及导致缺陷发生的外部条件。
由于只有部分软件失效可能导致系统进入危险状态，故软件安全性只关注可能导致危险条件发生的失效。
以及与该类失效相关的设计缺陷和外部输入条件。
硬件的失效，操作人员的错误等也可能影响软件的正常运行，从而导致系统进入危险的状态，因此软件安全性设计时必须对这种危险情况进行分析，井在设计时加以考虑。
而软件可靠性仅针对系统要求和约束进行设计，考虑常规的容错需求，井不需要进行专门的危险分析。
在复杂的系统运行条件下，有时软件、硬件均未失效，但软硬件的交互作用在某种特殊条件下仍会导致系统进入危险的状态，这种情况是软件安全性设计考虑的重点之一，但软件可靠性并不考虑这类情况。
2）技术发展背景计算机应用范围快速扩展导致研制系统的复杂性越来越高。
软硬件密切耦合，且软件的规模，复杂度及其在整个系统中的功能比重急剧上升，由最初的20%左右激增到80%以上。
“中国制造”与可靠性技术的研究报告“中国制造”与可靠性技术的研究报告随着我国经济的快速发展以及全球制造业的竞争愈演愈烈，中国制造业已成为世界间的一支强劲力量，赢得了全球客户的认可和信任。
不过，随之而来的，是消费者越来越关注产品的质量和可靠性，更加关注中国制造业的可靠性技术的进展情况。
本文将讨论中国制造业的可靠性技术的发展，以及现状和未来需要提高的方面。
一、中国制造业可靠性技术的发展趋势随着制造业的发展，中国的制造业也在逐步朝着高价值、高可靠性、高技术发展的方向前进。
在可靠性领域，中国制造业也做出了巨大的贡献和努力。
一方面，在产品设计和制造方面加强了质量管理和产品可靠性测试，保证了产品的质量和可持续性。
另一方面，通过不断改进和创新，优化产品生命周期管理，并不断提高产品的可靠性和可用性，使广大消费者更加信任“中国制造”。
二、当前中国制造业可靠性技术的现状虽然中国制造业的可靠性技术已经取得了巨大的进步，但仍存在一些问题。
一方面，传统的制造企业往往忽视质量管理的重要性，缺少长期的质量控制机制；另一方面，由于制造业产业链的分布和管理的缺失，企业之间的质量标准难以统一、难以传导。
三、未来中国制造业可靠性技术需要提高和注意的方面未来，中国制造业可靠性技术需要重点关注以下几个方面：（1）制造企业需要注重产品质量和生命周期管理，并通过科技创新优化过程，提升产品质量和可用性。
（2）优化产业链管理，构建统一、成熟的产业链链条，使整个产业链上下游企业能够形成一体化、凝聚力强的质量控制体系。
（3）强化专业人才的培养，以及高技术人才的引进，使得中国制造业能够为全球提供更加专业的产品和服务。
（4）加强国际贸易合作，与包括工业先进国家在内的其他国家合作，共同开发具备可靠性的高端产品。
总之，“中国制造”已经成为全球制造业的重要力量。
我们相信，未来可靠性技术的不断提升将使得中国制造业更具市场竞争力，更加受到全球消费者的信赖和青睐。
可靠性预测方法的国内外研究历史与现状可靠性工程诞生于在二十世纪四十年代。
在二十世纪中期，可靠性工程逐渐开始在航空航天，核电能源等高精尖、高风险领域进入工程实际应用阶段。
在二十世纪后期，可靠性工程开始应用于新兴的电子产品。
进入二十世纪末期，可靠性工程开始成为一个全新的研究领域，各个相关应用领域的研究人员对其进行了更加系统、更加深入的研究。
进入新世纪以来，世界各发达国家和新兴经济体已经把可靠性技术和综合质量管理紧密地集合起来，有力地提高了产品的可靠性水平。
传统可靠性方法得到的是反映了在相同运行环境下同类产品的平均特征的失效分布，但是由于实际运行中的同类产品，不同个体之间的可靠性存在着差异，具有明显的个性特征，因而传统可靠性方法无法针对特定个体进行实时的可靠性研究。
1992 年，Kim和Kolarik首次提出了实时可靠性的概念和分析预测方法。
文中利用从一个独立设备采集到的实时真实性能退化数据和预期的真实性能群体模型，针对设备老化和失效的背景下，发展了一个针对个体设备的实时可靠性估算方法。
Stamatelators M提出可以根据不同运行条件选择合适的环境因子，从而得到产品的实时可靠性，但是这种方法依然需要较强的统计性计算，实时估计时误差较大。
而且基于环境因子的方法需要大量的可靠性测试实验数据作为支撑，对于人力和物力的需求都很大，应用范围比较有限。
华成，张庆等提出了一种基于动态概率模型的实时可靠性评估方法。
这种方法主要是应用于一些特殊领域。
在这些领域的实际应用中，产品都无法获取到足够数量的可靠性试验数据，在实际服役运行的过程中，性能参数的统计概率分布情况与通常假设的情况不相吻合。
在确定统计样本的概率分布模型的选择策略时，可以使用滑动平移时间窗口进行动态的分析和调整，有效地适应实时变化，得出合理的决策；实时估计现场服役样本的性能退化数据的概率分布模型时，采用非参数Parzen窗的预测方法，最终以激活的样本点是否包含或者超过滑动概率神经网络抽样集合的抽样点数值VL来衡量和决定实时可靠度。
可靠性预计技术的发展研究1 美国MIL－HDBK－217军用手册与我国GJB／Z 299军用标准的发展美国自1962年出版MIL－HDBK－217以来已经公布了7个更新版本。
1962年的217手册是依据试验数据、装配数据、系统鉴定数据和现场数据而获得的综合统计结果。
各类元器体采用同一环境系数，尽管比较粗糙，但预计结果比较接近实际情况。
1965年的217A仅采用有控制的试验数据(进库试验和鉴定试验等)，给出失效率与应力的曲线，现场数据仅用来确定环境系数，从而各类别元器件失效率预计模型有了各自的环境系数，但217A预计的设备故障率比217大10倍左右，预计的准确性受到怀疑。
1974年的217B较全面地考虑了影响失效率的多种因素，增加了质量系数，在统计过程中更加重视现场数据，提高了预计的准确性，217B标志着美国可靠性预计技术逐渐走向成熟。
1991年的217F给出了19大类元器件的预计模型及参数，重要的修改有：(1)PLA、PAL电路门数从217E的30000门扩展至60000门；(2)修改了EEPROM的预计模型，考虑了EEPROM改写次数、改写方式和产品结构的影响；(3)MOS型VLSIC的预计模型增加了λ系数，考虑了电过应力的EOS影响；(4)双极型微波分立器件模型分为低噪声和大功率两种；增加了GaAs和Si微波场效应管的预计模型。
1995年发布的217F NOTICE2首次给出了表面安装元器件及其连接的可靠性预计模型及其参数，80年代以来，SMT技术迅猛发展，到90年代中期，美国和日本的SMT元器件销量占元器件总量的50%以上。
SMT可使印制板的尺寸减小40%，重量减轻70%以上，在航天、航空、通讯等军、民用电子领域普遍应用，SMT的可靠性预计也引起广泛关注。
217F NOTICE2在这方面取得突破，给出了各种SMT元器件以及3种引线形状、2种元器件封装衬底材料和22种材料做成的电路板的可靠性预计模型，并强调了温度循环对SMT连接可靠性的影响[1]。
与微电路和半导体分立器件一样，元件(电阻、电容等)的预计模型中，把温度的影响从基本失效率λb中提了出来，以πT来表示，πT则采用典型的阿伦尼斯模型，删除了原模型的加速常数，元器件承受温度应力的能力更强，整本手册也更为统一。
从217E至217F NOTICE2跨越了13年，微电子器件的失效率有明显的下降(见图1)，元件的失效率变化比较平缓。
这与微电路发展、成熟的时间过程相吻合。
随着电子工业的发展，元器件品种的扩展和可靠性水平的提高，我国编制的预计手册也需要适时再版。
为修订1987年的GJB／Z 299－87共收集、分析处理了1.17×10.11元件小时的试验和现场数据。
GJB／Z 299B的主要改进：(1)调整了各类别元器件的预计失效率水平，使预计结果进一步吻合我国当前实际；(2)更新了质量等级划分表中的生产执行标准，调整了对应的质量系数，特别是通过国军标认证的产品在πQ表中均得到反映；(3)增加了微处理器、EEPROM、DRAM、大功率微波双极型晶体管、砷化镓场效应晶体管、固体继电器、电子滤波器等24类别元器件失效预计模型及数据；(4)数字电路的门数从299A的1000门扩展到3000门，存储器的位数从64K扩展到256K；(5)增加了运输机座舱和运输机无人舱两种使用环境。
2 考虑了早期失效的预计法217等手册预计的是产品偶然失效期的情况，认为各类元器件的可靠度服从指数分布，而没有考虑早期失效与设备环境应力筛选等因素的影响。
早期失效往往是由于产品存在工艺、材料缺陷等先天不足的因素所造成的。
虽然元器件生产厂或整机单位进行的筛选试验可剔除大部分有缺陷的产品，但对于早期失效大于一千小时的产品就难以用筛选的方法完全剔除掉。
贝尔通讯研究所在其可靠性预计程序(RPP)［2］中提出了首年因子的概念，认为所有的元器件的早期失效期均为一万小时，并服从威布尔分布，早期失效对使用期可靠性的影响用首年因子πFY来表示。
πFY＝第一年平均工作失效率／恒定失效率λSS。
λSS＝λBπSπTπQλB－RPP预计的基本失效率(T＝40℃，S＝50%)；πS－应力修正因子；πT－温度系数；πQ-质量系数。
投入使用前的有效筛选时间te越长，首年因子越接近1，有效筛选时间越短，首年因子越大。
若t e≥则πFY＝1若若则则3 综合试验与现场数据的预计法用户所掌握的试验和现场数据是非常宝贵的，有效地运用这些信息可使预计结果更加准确。
贝尔通讯研究所建立了综合早期失效和寿命试验数据的预计模型，允许采用的数据要求很严，要求500个元器件或50个模块在实际使用应力下至少试验500小时并加速试验至少3000小时，失效数大于2，综合失效率λB如下：n—试验失效数；N—试验元器件数；T 1—每个元器件的有效试验时间；T e—试验前的有效老炼时间。
若：T e＞104W＝T1／4T e＋T1＞104＞T e贝尔试验室还建立了一套判别程序以决定采用相似产品的现场数据还是采用RPP的结果作为新产品的可靠性预计值。
假设现场使用中元器件或模块的失效数可用平均值λ.t的泊松分布来表征(λ—恒定失效率，t—总工作小时)。
采用现场数据还是采用RPP预计结果由以下假设检验来决定。
假设H0：λ＝λSSH1：λ≠λSS用90%置信度计算现场失效率上、下限：λL＝(L／t)×109Fit，λU＝(U／t)×109FitL、U是由现场失效数和泊松分布决定的失效数的上、下限，置信度为90%。
若：λL≤λSS≤λU接受H0，令θSS＝λSSλSS＜λL拒绝H0，令θSS＝λLλSS＞λU拒绝H0，令θSS＝λU该方法有效地防止了用RPP预计的结果是正确时而采用了相似设备的现场失效率。
同时，当RPP预计结果超出现场失效率上下限区间时，可通过上述检验采用现场失效率的上限或下限值作为预计结果。
RPP允许用户根据试验和相似设备的现场数据对预计结果进行调整、修正，具备217等标准手册所没有的灵活性，这是RPP受欢迎的原因之一。
据IEEE的调查，进行了可靠性预计的整机单位中有10%采用了RPP方法。
4 考虑了环境应力筛选等因素的预计模型随着可靠性技术的发展和对可靠性要求的不断提高，电路板级和系统级的环境应力筛选得到越来越广泛的应用，美国KAMBEA INDUSTRIES的Kam L.Wong等人经过大量的研究，认为电子产品的失效率随使用时间的推移而减少，表现为图2的滚子飞轮形状，这个规律已在航空电子和宇宙飞船电子设备中得到证实。
K.L Wang在缺陷理论和失效物理学的基础上，考虑了ESS(见图2)、元器件生产年代、供应商等217手册所没有反映的因素，建立了以下模型：式中：Pj(t)—元器件的失效率公式；tp—等效ESS时间；j—第j个元器件；Cj—元器件j的生产年代修正因子；Vj—元器件j供应商的修正因子；n—该元器件的主要缺陷种类数；Qi—缺陷i在每个元器件总缺陷中所占的比例；Si—由缺陷i(失效机理i)引起失效的威布尔分布概率密度函数。
设备和元器件一样，可靠性有随制造经验增加而提高的过程，Kam L.Wang 的最终模型考虑了互联和互作用失效，考虑了系统的成熟因子，它与系统的生产序号有关，系统的失效随产量的增加成负幂函数下降。
5 缺陷理论与失效物理学预计法以217手册为代表的预计法是以大量的现场和试验数据的统计结果为基础，与具体的失效机理并没有对应关系。
缺陷理论与失效物理学的预计法则希望在物理学、化学、力学和工程材料学的基础上，建立失效机理模型，从而对元器件的可靠性进行预计。
其建模的前提是：(1)本质上所有的失效均起源于内在缺陷；(2)所有的失效都是有缺陷的产品在使用应力的作用下发生的耗损性失效；(3)缺陷、失效机理和应力的组合生成一种与累积应力的作用有关的函数；(4)老化是不可逆的，失效率函数的形状和大小依赖于累积工作时间和当前应力；(5)时间作为与失效事件相关的独立变量，应用运行的等效时间来度量，等效时间反映了任务环境和工作剖面。
目前该方法仅在VHSIC和VLSIC方面取得实质性进展，获得了氧化物、金属化层、热载流子效应、EOS／ESD损伤、污染、封装等失效率模型，认为电路的失效是上述一种或多种失效机理引起的，总失效率为各失效机理失效率之和。
217F附录中给出了VHSIC和VLSIC CMOS电路的失效率模型：λp(t)＝λax(t)＋λMET(t)＋λHC(t)＋λCON(t)＋λPAC＋λESD＋λMIS(t)λp(t)——预计失效率，与时间有关；λCON(t)——污染失效率；λOX(t)——氧化物失效率；λPAC(t)——封装失效率；λMET(t)——金属化失效率；λESD(t)——EOS／ESD失效率；λHC(t)——热载流子失效率；λMIS(t)——其他失效率。
这些失效机理的失效率公式都比较复杂，并要求掌握器件的许多设计、工艺参数、如芯片总面积、氧化层厚度和缺陷密度、金属化层结构和缺陷密度、工作温度下的基极电流和漏电流、金属化层的平均电流密度等。
这些参数工程人员难以全面掌握。
缺陷理论与失效物理学的预计法仅考虑了理想的条件，忽略了工艺制造带来的缺陷，不合理的假设(如：材料性能的一致性、简化几何结构等)会引起很大的结果变化。
目前，大部分的元器件还未能建模，限制了在整机研制单位的应用。
217方法与失效物理学方法在以下诸方面有显著差别：(1)费用217方法有许多计算机程序可用，实施费用小于硬件费用的1%。
失效物理方法实施费用非常高，在一个复杂系统上实施的费用可以超过硬件的费用。
(2)元器件的覆盖面217F覆盖了19大类元器件。
失效物理法仅建立了微电路的模型。
(3)适用范围和应用情况217方法在系统设计阶段应用，已成功地用于上千个军事系统的可靠性预计，有30多年的发展应用历史。
计数法可用于设计方案的早期论证，应力分析法可用于详细设计的改进。
失效物理法主要用于元器件的设计期间，尚未用于系统设计。
(4)建立模型的基础217模型建立在实际现场失效数据的统计分析基础上，是统计模型。
失效物理法在物理学、化学、力学和工程材料等原理基础上发展模型，是确定性模型。
(5)对缺陷的模拟217方法假设所有的现场失效是随机缺陷在工作应力作用下引起的。
失效机理模型一般忽略了制造缺陷，集中反映元器件设计、结构、材料缺陷对失效率的影响。
(6)阿伦尼斯模型的应用217方法应用阿伦尼斯模型模拟温度与可靠性的关系。
失效物理法用阿伦尼斯模型模拟腐蚀的温度加速度、Kirkendall空腔、离子污染和电子迁移等失效过程。
(7)元器件筛选的作用217方法认为筛选减少了元器件外场失效，提供一种服从标准化试验方法的可靠性评估方法，如MIL－STD－883。
