可信性培训教材-可信性概述

可信软件工程对目前的软件理论和技术提出了严峻的挑战，涉及到一系列科学问题。

第一，软件系统的行为特征。

如何定性/定量地描述软件的行为？如何建立各类复杂的软件结构和系统对应的系统行为？这是软件理论的基本问题。

软件的静态语法与其动态语义的分离是造成软件行为难于描述和推理的原因。

随着软件规模的增大，软件中并发、实时、分布、移动等特性的出现，这些问题的认识亟待深入。

第二，软件可信性质与软件行为的关系。

如何描述软件可信性质及其软件行为的关系？我们看到，上述关于软件可信性质的描述是非形式化的抽象陈述。

必须建立起性质和软件行为之间的内在联系及其严格的描述，才能在软件开发环境中，设计并验证所需的可信性质。

第三，面对软件可信性质的设计和推理。

如何将软件可信性质（通常非操作性的）融入软件设计（操作性）？可信性质通常是软件系统的全局约束，伴随着软件开发过程逐步地“设计”出来，最终获得这些可信性质。

如何针对可信性质发现一种分而治之的策略从而控制复杂性，是进行面向可信性质的软件设计和验证的关键。

第四，软件系统的可信性质的确认。

如何发现和评估软件系统是否具有可信性质？量化是一种工程科学成熟的重要标志，需要对软件可信性质有合适的度量方法，并能在软件过程中进行跟踪。

1. 软件可信性度量研究软件缺陷与可信性的内在联系、软件缺陷预测和缺陷分布规律；研究多维可信属性的多尺度量化指标系统、度量和评估机制及测评体系；研究可信属性之间的交互关系及可能的涌现特征，包括多个属性/综合属性的局部/全局相容与失配等；建立可信软件度量的技术标准或管理标准方案。

2. 软件可信性的演化与预测研究软件可信性相关数据的收集、分析和知识挖掘方法；研究软件在环境和自身演化下可信性的演化规律，以及软件在线演化的基础理论；研究基于软件行为的软件可信性增长和面向威胁的在线评估与预测理论。

3．可信软件的风险及过程管理研究可信软件生命周期的风险识别、评估、管理和控制模式及方法；研究可信软件过程的属性和度量框架以及相应的量化控制和度量评估方法；研究适应分布性、敏捷性和过程资产复用性等需求的可信软件过程建模、定制、仿真和优化方法；研究可信软件中“人-信息系统”交互作用及优化机理。

可靠性基本概念
寿命剖面与任务剖面
寿命剖面：产品从制造到寿命终结或退出使用这段时间内所经历 的全部事件和环境的时序描述
关键因素：事件、事件顺序、持续时间、环境和工作方式 包含一个或多个任务剖面，分为后勤和使用两个阶段 产品指标论证时就应提出
任务剖面：产品在规定任务这段时间内所经历的事件和环境的 时序描述
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可靠性模型建立
基本可靠性模型和任务可靠性模型
正确区分系统原理图、功能框图、功能流程图和可靠性框图 正确建立系统基本可靠性模型和任务可靠性模型
基本可靠性模型：估计产品及其组成单元可能发生的故障引起的维修及保障 要求，全串联模型 任务可靠性模型：估计产品在执行任务过程中完成规定功能的概率，描述完 成任务过程中产品各单元的预定作用并度量工作有效性
可靠性建模方法
可靠性框图、网络可靠性模型 故障树模型、事件树模型 马尔科夫模型、Petri网模型、GO图模型 19
可靠性模型建立
可靠性框图模型
定义：为预计或估算产品的可靠性而建立的可靠性方框图和数学 模型 组成：代表产品或功能的方框、逻辑关系和连线、节点组成
节点：分为输入节点、输出节点和中间节点 输入节点：系统功能流程的起点 输出节点：系统功能流程的终点 连线：有向、无向，反映系统功能流程的方向，无向意即双向
n
RS = e
−λt
(1 +
RD λ t )
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可靠性模型建立
典型可靠性模型
桥联系统：可靠性模型逻辑描述中出现了电路中桥式结构逻辑关 系，其数学模型较为复杂，不能建立通用的表达式 网络模型：从抽象的角度看，网络就是一个图，由一些节点及连 接节点的弧组成，应用图论理论进行分析
29
可靠性模型建立

第五章可靠性基础知识第五章可靠性基础知识【考试趋势】单选3-4题，多选4-5题，综合分析1题。

考查方式以理解题和计算题为主。

总分值25-35分。

总分170分。

【大纲考点】基本脉络：可靠性概念——测量——模型——分析——试验——管理。

一、可靠性的基本概念及常用度量1．掌握可靠性、维修性与故障(失效)的概念与定义（重点）2．熟悉保障性、可用性与可信性的概念（难点）3．掌握可靠性的主要度量参数（难点）4．熟悉浴盆曲线（重点）5．了解产品质量与可靠性的关系二、基本的可靠性维修性设计与分析技术1．了解可靠性设计的基本内容和主要方法2．熟悉可靠性模型及串并联模型的计算（重点）3．熟悉可靠性预计和可靠性分配（难点）4．熟悉故障模式影响及危害性分析（重点）（难点）5．了解故障树分析（重点）6．熟悉维修性设计与分析的基本方法；三、可靠性试验三、可靠性试验1.掌握环境应力筛选（重点）2.了解可靠增长试验和加速寿命试验（重点）3.手续可靠性测定试验（难点）4.了解可靠性鉴定试验四、可信性管理1．掌握可信性管理基本原则与可信性管理方法（难点）2．了解故障报告分析及纠正措施系统（重点）3．了解可信性评审作用和方法第一节可靠性的基本概念及常用度量【考点解读】第一节可靠性的基本概念及常用度量学习目标要求：1、掌握可靠性、维修性与故障的概念与定义2、熟悉保障性、可用性及可信性的概念3、掌握可靠性的主要度量参数4、了解浴盆曲线5、了解产品质量与可靠性关系基本脉络是：可靠性——不可靠（故障）——可靠度——可靠度函数——常用指标——模型——地位意义（与质量的关系）典型考题典型考题：单选题22、下述设计方法中不属于可靠性设计的方法是（）。

a、使用合格的部件b、使用连续设计c、故障模式影响分析d、降额设计23、产品使用寿命与（）有关。

a、早期故障率b、规定故障率c、耗损故障率d、产品保修率一、故障（失效）及其分类一、故障（失效）及其分类1、故障定义：产品或产品的一部分不能或将不能完成预定功能的事件或状态称为故障。

数据的可信性与合理性
简介
本文旨在探讨数据的可信性与合理性的重要性，并提供一些建议来确保数据在使用和分析过程中的可信性与合理性。

数据的可信性
数据的可信性是指数据的准确性和可靠性。

确保数据的可信性对于做出正确的决策和得出准确的结论至关重要。

为了确保数据的可信性，以下策略可以被采用：
1. 数据收集的来源应该是可靠的，来自官方统计机构、权威机构或经过验证的资源；
2. 数据采集的方法和过程应该是科学可靠的，符合相关的标准和方法论；
3. 数据应该经过验证和核实，尤其是在涉及重要决策或关键分析的情况下；
4. 数据应该有明确的时间戳和来源标记，以便追溯和审计。

数据的合理性
数据的合理性是指数据的合乎情理和合理的程度。

合理的数据
有助于正确的解释和分析，从而得出可靠的结论。

为了确保数据的合理性，以下策略可以被采用：
1. 数据的范围和样本应该是典型和代表性的，以反映真实情况；
2. 数据应该与相关背景知识和经验相符合，符合逻辑和常识；
3. 数据应该与其他相关数据相互印证，以确保一致性和可信度。

结论
数据的可信性和合理性对于做出准确的决策和进行有效的分析
至关重要。

采用上述策略可以帮助确保数据在使用和分析过程中的
可信性与合理性。

为了保持数据的可信性和合理性，我们应该始终关注数据的来源和采集方法，并运用逻辑和常识来判断数据的合理性。

此外，定期进行数据的验证和核实也是必要的。

通过保持数据的可信性和合理性，我们可以更准确地理解和解释数据，从而做出更好的决策和策略。