可靠性模型Reliability Model

薄板装配工艺系统可靠性建模与分析文泽军;刘继军;赵延明;胡忠举;刘湛;陈立锋【摘要】A product quality oriented reliability modeling method was developed containing pin/hole (slot)tolerance for process system of sheet metal assembly.Firstly,considering locating pin tol-erance,part hole (slot)tolerance and pin wear,a statistics feature model of assembly deviation was presented.Then the locating pin wear model was deduced and analyzed,according to analyze the rela-tionship between assembly qualities and process system reliability,and considering the impacts of lo-cating failures rate and process wear on the process system reliability,the structure reliability model and assembly quality oriented reliability modelof process system were built,then the process system reliability modeling method was formed.An automotive body side panel assembly was given as an ex-ample,the assembly process system reliability was analyzed basedon the modeling method.The re-sults show that locating pin wear,fixture layout and tolerance of pin/hole (slot)are important factors that affect process system reliability of automotive body side assembly.The method provides a new way of process system reliability analyses for product assembly.%提出一种计入销/孔(槽)公差面向产品质量的薄板装配工艺系统可靠性建模方法。

数据质量评价模型是用于评估数据质量的工具或框架，它可以帮助组织确保其数据是准确、一致、完整和可靠的。

这样的模型通常包括一系列的指标或属性，用于衡量数据的可信度和适用性。

以下是构建数据质量评价模型时可能考虑的一些关键要素：1. 完整性（Completeness）：数据集是否包含了所有预期的记录和字段。

2. 准确性（Accuracy）：数据是否正确，是否存在错误或误导性信息。

3. 一致性（Consistency）：数据在不同时间点或不同系统间是否保持一致。

4. 可用性（Availability）：数据是否可以被及时访问和使用。

5. 可靠性（Reliability）：数据是否可以被重复获取，并且结果稳定。

6. 时效性（Timeliness）：数据是否是最新的，是否及时反映了现实情况。

7. 相关性（Relevance）：数据是否与评价目的或业务需求相关。

8. 隐私性（Privacy）：数据是否在保护个人隐私的前提下进行处理。

9. 遵守性（Compliance）：数据处理是否符合相关的法律法规和标准。

10. 效率（Efficiency）：数据评价和处理的效率如何。

在实际应用中，数据质量评价模型可能会采用各种统计方法和计算公式来量化上述属性。

例如，使用平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）、根均方根误差（RMSE）和决定系数（R²）等指标来评价数据的质量。

这些指标可以帮助用户了解数据的准确性和预测能力。

此外，一些模型还可能包括对数据质量问题的诊断和原因分析，以及提出改进数据质量的具体建议。

在构建数据质量评价模型时，通常需要根据具体的业务需求和数据特点来定制化模型，以确保其适用性和有效性。

美国质量学会注册可靠性工程师(CRE)知识大纲The topics in this Body of Knowledge include additional detail in the form of subtext explanations and the cognitive level at which the questions will be written. This information will provide useful guidance for both the Examination Development Committee and the candidates preparing to take the exam. The subtext is not intended to limit the subject matter or be all-inclusive of what might be covered in an exam. It is intended to clarify the type of content to be included in the exam. The descriptor in parentheses at the end of each entry refers to the highest cognitive level at which the topic will be tested. A more comprehensive description of cognitive levels is provided at the end of this document.本知识大纲的内容中包含以文本阐释的形式提供的更多详情，还包括问题将被考核的认知水平。

本信息对考试发展委员会及准备考试的投考者都将提供有用的指导。

本文本决非旨在限制题目或包括考试中可能涉及的一切内容。

常见的软件质量模型关于软件质量模型,业界已经有很多成熟的模型定义，比较常见的质量模型有McCall 模型、Boehm 模型、FURPS 模型、Dromey 模型和 ISO9126 模型。

•Jim McCall 软件质量模型（1977 年）•Barry W。

Boehm 软件质量模型（1978 年）•FURPS/FURPS+ 软件质量模型•R. Geoff Dromey 软件质量模型•ISO/IEC 9126 软件质量模型（1993 年）•ISO/IEC 25010 软件质量模型（2011 年）Jim McCall 软件质量模型（1977 年）Jim McCall 的软件质量模型，也被称为 GE 模型(General Electrics Model）。

其最初起源于美国空军，主要面向的是系统开发人员和系统开发过程.McCall 试图通过一系列的软件质量属性指标来弥补开发人员与最终用户之间的沟壑.McCall 质量模型使用 3 中视角来定义和识别软件产品的质量：1.Product revision （ability to change).2.Product transition （adaptability to new environments）。

3.Product operations （basic operational characteristics）.McCall 模型通过层级的要素、标准和指标来详述这 3 个视角定义（产品修改、产品转移、产品运行）。

•11 Factors (To specify)：描述软件的外部视角，也就是客户或使用者的视角.•23 Criterias （To build）：描述软件的内部视角，也就是开发人员的视角.•Metrics (To control)：定义衡量指标和方法下图中，左侧为 11 个质量要素，右侧为 23 个质量标准.Barry W. Boehm 软件质量模型（1978 年）Boehm 软件质量模型试图通过一系列的属性的指标来量化软件质量。

软件检验中的六性要求探讨作者：赵智伟王猛周辉安娜来源：《计算机与网络》2021年第13期摘要：针对大型复杂软件可靠性低、重大任务运行过程中出现软件故障的问题，从软件的全生命周期角度研究软件可靠性设计方法;从软件可靠性检验、软件维修性检验、软件保障性检验、软件测试性检验、软件安全性检验和软件环境适应性检验等方面探讨软件六性检验方法。

针对软件可靠性检验，从软件失效、功能剖面、失效模式和影响度分析、可靠性定义、可靠性模型选择和指标分配，涵盖了软件需求、概要设计、详细设计及测试设计等不同阶段，最后以实例进行验证。

关键词：关键件;失效模式;可靠性模型;六性检验中图分类号：TP393 文献标志码：A 文章编号：1008-1739（2021）13-70-4Discussion on Six Properties of Software InspectionZHAO Zhiwei1， WANG Meng2， ZHOU Hui3， AN Na4（1. Unit 91917， PLA， Beijing 102401， China;2. Military Representative Office of the Equipment Department of PLA Rocket Force Stationed in Langfang， Langfang 065000， China;3. Military Representative Office of the Military Representative Bureau of Equipment Development Department of CMC Stationed inShijiazhuang， Shijiazhuang 050081， China;4. The 54th Research Institute of CETC， Shijiazhuang 050081， China）Abstract：In view of low reliability of large and complex software and software fault in running， the design of software reliability isstudied. The inspection method of six properties of software is discussed， from the view of software lifetime， including softwarereliability，maintenance， safeguard， testing and safety and environments adaptability. Aiming at the software reliability， the softwarefault and software function profile and fault mode， effect analysis，reliability definition， reliability model choice and indexes allocationcover the software requirement， online design， detailed design and testing design. At last， the verification is done by using the instance.Keywords：key module; fault mode; reliability model; six properties inspection0 引言軟件是各个系统的必要组成部分，也是各系统的核心功能所在，随着 SDN/NFV 的出现，软件定义网络及硬件功能软件化、虚拟化，软件的地位和作用越来越突出。

统计学中的生存分析和可靠性理论生存分析和可靠性理论是统计学中的两个重要概念，它们在研究事件发生的概率和持续时间上起着关键作用。

本文将介绍生存分析和可靠性理论的基本概念、应用领域以及相关统计方法，以及它们在实际问题中的应用。

一、生存分析生存分析是一种用来研究事件发生概率和持续时间的统计方法。

该方法主要用于分析个体在给定时间内发生某一事件的概率，例如疾病的发病率、产品的失效率等。

生存分析通常涉及到“生存函数”（Survival Function）和“风险函数”（Hazard Function）的计算和分析。

生存函数描述了个体在给定时间范围内存活下来的概率。

它通常用累积分布函数（Cumulative Distribution Function）来表示，记作S(t)，其中t表示给定的时间点。

生存函数的数值范围为0到1，一般来说，随着时间的推移，生存函数的数值会逐渐减小。

风险函数描述了在给定时间点发生事件的概率。

它表示在给定时间点t发生事件的概率密度函数，记作h(t)。

如果事件的发生概率随着时间的推移而递增，那么风险函数的数值也会逐渐增加。

生存分析常用的统计方法包括“Kapla n-Meier生存估计法”（Kaplan-Meier Estimator）和“Cox比例风险模型”（Cox Proportional Hazards Model）。

Kaplan-Meier生存估计法用于估计给定时间范围内生存函数的数值，可以考虑到“截尾数据”（Censored Data）的影响。

Cox比例风险模型则用于研究因素对生存时间的影响，可以考虑到多个协变量的影响。

二、可靠性理论可靠性理论是一种用来研究产品、系统或者设备失效概率和寿命分布的统计方法。

该方法主要关注于评估和优化系统的可靠性，以提供合理的决策依据。

在可靠性理论中，通常使用“可靠度函数”（Reliability Function）和“失效率函数”（Failure Rate Function）来描述产品或系统的性能。

电力工程设计规划中的供电可靠性分析供电可靠性在电力工程设计规划中具有重要的地位和作用。

供电可靠性的好坏直接关系到电网系统的稳定性、安全性和可持续发展能力。

本文将从供电可靠性的概念、影响因素以及分析方法等方面进行阐述。

一、供电可靠性的概念供电可靠性指的是电力系统在一定时间内保持全天候、全方位供电的能力。

它是一个综合指标，既包括电源的可靠性，又包括输配电设备的可靠性。

二、影响供电可靠性因素1. 供电设备的故障率：电力系统中各类设备的故障率直接影响到供电可靠性。

通常来说，故障率低的设备其可靠性较高。

2. 设备维护保养水平：定期的设备维护保养能够有效地减少设备的故障率，提高供电可靠性。

3. 电网接地方式：合理的电网接地方式可以有效地避免各类故障及事故的发生，提高供电可靠性。

4. 电力负荷：负荷过重会导致电力设备过载，从而降低供电可靠性。

5. 路径的数量和建设规模：一条可靠性较低的路径可能导致供电中断，增加路径的数量和建设规模可以提高供电可靠性。

三、供电可靠性分析方法供电可靠性的分析方法较多，常用的有故障树分析法、可靠性模型、斯蒂薇法等。

1. 故障树分析法（Fault Tree Analysis, FTA）故障树分析法通过将供电系统故障的发生看作是一个树状结构，从而查明故障发生的原因。

该方法可用于定量分析供电系统的可靠性，并确定改进措施和维护计划。

2. 可靠性模型（Reliability Block Diagram, RBD）可靠性模型是一种图形化、符号化的描述方法，将供电系统各个部分以及它们之间的相互关系和作用表示为一个框图。

通过分析框图，有助于了解供电系统的可靠性。

3. 斯蒂薇法（Steedy State Equivalents Method, SSE）斯蒂薇法将全年电力系统的供电可靠性分析转化为稳定状态下的容量干扰计算问题，通过计算供电系统的干扰程度，从而评估其可靠性。

四、提高供电可靠性的对策1. 选择可靠的供电设备和材料，提高设备的质量和可靠性。

修理的产品repaired item不修理的产品 non-repaired item服务service规定功能required function时刻instant of time时间区间 time interval持续时间 time duration累积时间 accumulated time量度 measure工作 operation修改(对产品而言) modification （of an item)效能 effectiveness固有能力 capability耐久性 durability可靠性 reliability维修性 maintainability维修保障性 maintenance support performance可用性 availability可信性 dependability失效 failure致命失效 critical failure非致命失效 non—critical failure误用失效 misuse failure误操作失效 mishandling failure弱质失效 weakness failure设计失效 design failure制造失效 manufacture failure老化失效;耗损失效 ageing failure; wear-out failure突然失效 sudden failure渐变失效;漂移失效 gradual failure; drift failure灾变失效 cataleptic failure关联失效 relevant failure非关联失效 non—relevant failure独立失效 primary failure从属失效 secondary failure失效原因 failure cause失效机理 failure mechanism系统性失效;重复性失效 systematic failure； reproducible failure 完全失效 complete failure退化失效 degradation failure部分失效 partial failure故障 fault致命故障 critical fault非致命故障 non—critical fault重要故障 major fault次要故障 minor fault误用故障 misuse fault误操作故障 mishandling fault弱质故障 weakness fault设计故障 design fault制造故障 manufacturing fault老化故障；耗损故障 ageing fault； wear-out fault程序敏感故障 programme—sensitive fault数据敏感故障 data—sensitive fault完全故障；功能阻碍故障 complete fault; function-preventing fault 部分故障 partial fault持久故障 persistent fault间歇故障 intermittent fault确定性故障 determinate fault非确定性故障 indeterminate fault潜在故障 latent fault系统性故障 systematic fault故障模式 fault mode故障产品 faulty item差错 error失误 mistake工作状态 operating state不工作状态 non-operating state待命状态 standby state闲置状态；空闲状态 idle state； free state不能工作状态 disable state； outage外因不能工作状态 external disabled state不可用状态；内因不能工作状态 down state; internal disabled state 可用状态 up time忙碌状态 busy state致命状态 critical state维修 maintenance维修准则 maintenance philosophy维修方针 maintenance policy维修作业线 maintenance echelon; line of maintenance维修约定级 indenture level （for maintenance）维修等级 level of maintenance预防性维修 preventive maintenance修复性维修 corrective maintenance受控维修 controlled maintenance计划性维修 scheduled maintenance非计划性维修 unscheduled maintenance现场维修 on-site maintenance; in sits maintenance； field maintenance 非现场维修 off—site maintenance遥控维修 remote maintenance自动维修 automatic maintenance逾期维修 deferred maintenance基本的维修作业 elementary maintenance activity维修工作 maintenance action； maintenance task修理 repair故障识别 fault recognition故障定位 fault localization故障诊断 fault diagnosis故障修复 fault correction功能核查 function check-out恢复 restoration； recovery监测 supervision; monitoring维修的实体 maintenance entity影响功能的维修 function—affecting maintenance妨碍功能的维修 function—preventing maintenance减弱功能的维修 function-degrading maintenance不影响功能的维修 function-permitting maintenance维修时间 maintenance time维修人时 MMH; maintenance man-hour实际维修时间 active maintenance time预防性维修时间 preventive maintenance time修复性维修时间 corrective maintenance time实际的预防性维修时间 active preventive maintenance time实际的修复性维修时间 active corrective maintenance time未检出故障时间 undetected fault time管理延迟（对于修复性维修） administrative delay后勤延迟 logistic delay故障修复时间 fault correction time技术延迟 technical delay核查时间 check-out time故障诊断时间 fault diagnosis time故障定位时间 fault localization time修理时间 repair time工作时间 operating time不工作时间 non—operating time需求时间 required time无需求时间 non—required time待命时间 standby time闲置时间 idle time; free time不能工作时间 disabled time不可用时间 down time累积不可用时间 accumulated down time外因不能工作时间 external disabled time; external loss time可用时间 up time首次失效前时间 time to first failure失效前时间 time to failure失效间隔时间 time between failures失效间工作时间 operating time between failures恢复前时间 time to restoration; time to recovery使用寿命 useful life早期失效期 early failure period恒定失效密度期 constant failure intensity period恒定失效率期 constant failure rate period耗损失效期 wear—out failure period瞬时可用度 instantaneous availability瞬时不可用度 instantaneous unavailability平均可用度 mean availability平均不可用度 mean unavailability渐近可用度 asymptotic availability稳态可用度 steady—state availability渐近不可用度 asymptotic unavailability稳态不可用度 steady-state unavailability渐近平均可用度 asymptotic mean availability渐近平均不可用度 asymptotic mean unavailability平均可用时间 mean up time平均累积不可用时间 mean accumulated down time可靠度 reliability瞬时失效率 instantaneous failure rate平均失效率 mean failure rate瞬时失效密度 instantaneous failure intensity平均失效密度 mean failure intensity平均首次失效前时间 MTTFF; mean time to first failure平均失效前时间 MTTF; mean time to failure平均失效间隔时间 MTBF; mean time between failures平均失效间工作时间 MOTBF; mean operating time between failure 失效率加速系数 failure rate acceleration factor失效密度加速系数 failure intensity acceleration factor维修度 maintainability瞬时修复率 instantaneous repair rate平均修复率 mean repair rate平均维修人时 mean maintenance man-hour平均不可用时间 MDT; mean down time平均修理时间 MRT; mean repair timeP-分位修理时间 P-fractile repair time平均实际修复性维修时间 mean active corrective maintenance time平均恢复前时间 MTTR; mean time to restoration故障识别比 fault coverage修复比 repair coverage平均管理延迟 MAD; mean administrative delayP-分位管理延迟 P-fractile administrative delay平均后勤延迟 MLD； mean logistic delayP—分位后勤延迟 P-fractile logistic delay验证试验 compliance test测定试验 determination test实验室试验 laboratory test现场试验 field test耐久性试验 endurance test加速试验 accelerated test步进应力试验 step stress test筛选试验 screening test时间加速系数 time acceleration factor维修性检验 maintainability verification维修性验证 maintainability demonstration观测数据 observed data试验数据 test data现场数据 field data基准数据 reference data冗余 redundancy工作冗余 active redundancy备用冗余 standby redundancy失效安全 fail safe故障裕度 fault tolerance故障掩盖 fault masking预计 prediction可靠性模型 reliability model可靠性预计 reliability prediction可靠性分配 reliability allocation; reliability apportionment故障模式与影响分析 FMEA; fault modes and effects analysis故障模式影响与危害度分析 FMECA; fault modes, effects and criticality analysis故障树分析 FTA； fault tree analysis应力分析 stress analysis可靠性框图 reliability block diagram故障树 fault tree状态转移图 state-transition diagram应力模型 stress model故障分析 fault analysis失效分析 failure analysis维修性模型 maintainability model维修性预计 maintainability prediction维修树 maintenance tree维修性分配 maintainability allocation; maintainability apportionment 老练 burn in可靠性增长 reliability growth可靠性改进 reliability improvement可靠性和维修性管理 reliability and maintainability management可靠性和维修性保证 reliability and maintainability assurance可靠性和维修性控制 reliability and maintainability control可靠性和维修性大纲 reliability and maintainability programme可靠性和维修性计划 reliability and maintainability plan可靠性和维修性审计 reliability and maintainability audit可靠性和维修性监察 reliability and maintainability surveillance设计评审 design review真实的 true预计的 predicted外推的 extrapolated估计的 estimated固有的 intrinsic； inherent使用的 operational平均的 meanP—分位 P—fractile瞬时的 instantaneous稳态的 steady state。

微型电脑虚用2022年第38

卷第3

期

文章编号:1007-757X(2022)03-0102-04基于可靠性指标的轨道交通综合通信网规划模型

徐小平1,郑悠2,

智艳利彳，甘俊杰

°

(1•宁波市轨道交通集团有限公司，浙江，

宁波

315101

；

2.宁波工程学院，电子与信息工程学院，浙江，宁波315211；

3.北京和利时系统工程有限公司，北京100176； 4.中国电子技术标准化研究院，北京

100007)

摘要：为了提高轨道交通综合通信控制和传输能力，构建一种基于可靠性指标的轨道交通综合通信网规划模型。

构建轨道

交通综合通信网传输模型，在此基础上，采用信道均衡控制方法获取轨道交通综合通信网的信道输出。采用Small-World模

型构建轨道交通综合通信网的组网模型，结合应急调度和均衡控制方法，进行通信网络的均衡控制

。采用可靠性指标均衡博

弈的方法以及通过对交通通信网络的区域化网格分割和输出智能化调节，对轨道交通综合通信网规划模型进行优化，实现轨

道交通综合通信网规划。仿真结果表明，采用该方法•进行轨道交通综合通信网规划的适应度较高，均衡控制能力较强，提高 了轨道交通综合通信网的输出连通性和可靠性。关键词：可靠性指标

；轨道交通；综合通信网；

规划

中图分类号：TN911 文献标志码：A

Planning Model of Integrated

Communication Network

for

Rail

Transit

Based on Reliability IndexXU Xiaoping1 , ZHENG You2, ZHI Yanli3, GAN Junjie4

(1. Ningbo Rail Transit Group Co. Ltd. , Ningbo 315101, China

；

2. College of Electronics and Information Engineering, Ningbo University of Technology,

基于金字塔模型和L-M法的某固体发动机可靠性评定方法刘文一;李玉杰;朱良明【摘要】固体发动机由众多部件组成,并且各部件的可靠性分布均不相同,若要全面评定发动机结构可靠性,则需要较大的子样数.因此,采用全尺寸、全系统试验来全面评定发动机可靠性的方法是行不通的.为了解决此问题,提出利用发动机的基础组件的可靠性数据,建立发动机系统的金字塔模型,再通过数据等效折算,将各组件不同分布的可靠性试验数据折算成成败型数据,采用L-M法综合评定了某型固体发动机可靠性.【期刊名称】《海军航空工程学院学报》【年(卷),期】2019(034)001【总页数】6页(P121-125,138)【关键词】固体发动机;可靠性;金字塔模型;L-M法【作者】刘文一;李玉杰;朱良明【作者单位】91550部队,辽宁大连116023;91550部队,辽宁大连116023;海军航空大学,山东烟台264001【正文语种】中文【中图分类】V311大型固体发动机属于短期工作、一次性使用的不可维修产品，如果完全依靠全比例发动机地面试车和飞行试验来评定它的可靠性，会带来耗费大、周期长、试验系统复杂的问题[1]。

同时，在子样数较小的情况下，不可能全面评定发动机的可靠性[2]。

而通过建立发动机的可靠性金字塔模型，用L-M法进行发动机可靠性综合，则可得到发动机整机的可靠性数据[3]。

1 金字塔模型金字塔模型的基本思想是先获取数量可观的固体发动机的基础零、部件可靠性数据，然后对零、部件进行较少量试验，并将零、部件的试验信息按一定方法折合后对零、部件可靠性做出评定。

按此方法逐级向上综合，最后可得到发动机整机的可靠性数据[4]。

金字塔式可靠性综合评定其目的是充分利用各级试验信息，达到减少整机试验次数的目的，其模型如图1所示：图1 金字塔模型Fig.1 Pyramid model目前，国内外均开展了这方面的研究，发展了许多方法，例如经典法、贝叶斯法、信赖法以及蒙特卡洛法等。

servqual服务质量评价模型Servqual服务质量评价模型引言：在现代社会中，服务质量对于企业的竞争力和长期发展至关重要。

为了客观、全面地评估服务质量，研究者们提出了许多评价模型。

本文将重点介绍Servqual服务质量评价模型，该模型是目前应用最广泛的服务质量评估工具之一。

一、Servqual模型的概述Servqual模型是由著名学者巴拉斯（Parasuraman）等人在1985年提出的，它是一种基于顾客感知的服务质量评价模型。

该模型通过测量顾客对服务质量的期望值（Expectations）和实际体验值（Perceptions）之间的差距，来评估服务质量的优劣。

Servqual 模型涉及五个主要维度，即可靠性（Reliability）、响应性（Responsiveness）、保证性（Assurance）、同理心（Empathy）和可感知性（Tangibles）。

二、Servqual模型的五个维度1. 可靠性（Reliability）：指服务提供者能够按照承诺的时间和方式提供准确、一致的服务。

客户对于服务提供者的可靠性有着很高的期望，如果在实际体验中出现延误、错误或不一致的情况，就会导致服务质量的下降。

2. 响应性（Responsiveness）：指服务提供者能够及时回应顾客的需求和问题，并提供满意的解决方案。

响应性高的服务提供者能够给予顾客及时的关注和帮助，并主动解决问题，从而提升服务质量。

3. 保证性（Assurance）：指服务提供者具备专业知识和技能，能够以可靠的方式传递信心和安全感给顾客。

保证性主要体现在员工的专业素养、亲切的态度和有效的沟通能力上。

4. 同理心（Empathy）：指服务提供者能够理解并满足顾客的个性化需求和期望。

同理心高的服务提供者能够建立良好的互动关系，关注顾客的感受和反馈，并根据顾客的需求调整服务策略。

5. 可感知性（Tangibles）：指服务提供者能够提供具体、可见的物质环境和设施，以及整体形象的吸引力。

现代电子技术2023年第46卷图9俯仰角位置跟踪图10偏航角位置跟踪图11三维轨迹跟踪3.2样机测试对共轴折叠双旋翼无人直升机旋翼系统展开测试，验证共轴折叠双旋翼无人直升机旋翼系统的展开效果如图12所示。

图12a ）显示的是共轴折叠双旋翼无人直升机地面静止状态下，无人直升机的两副折叠桨叶在机身外部两侧竖直向下，无人直升机底部固定在地面上，以确保无人直升机的平稳。

通过控制电机驱动旋翼开始转动，由于上层旋翼旋转线速度和离心力都大于下层桨叶，上层旋翼比下旋翼更快地展开桨叶，且上层桨叶展开角度大于下层桨叶展开角,如图12b ）所示。

折叠桨叶在离心力作用下旋转，在展开过程中上下两层桨叶分时展开，经多次进行桨叶展开测试，桨叶均不打桨，如图12c ）和图12d ）所示。

图12共轴折叠双旋翼无人直升机旋翼系统展开效果图对共轴折叠双旋翼无人直升机进行空中飞行测试，验证共轴折叠双旋翼无人直升机在桨叶展开、回收和空中悬停的研究设计效果，如图13所示。

图13共轴折叠双旋翼无人直升机测试效果图图13为空中飞行测试，在桨叶展开后，共轴折叠双116第8期旋翼无人直升机垂直起飞，上升至空中10m，飞行状态逐渐平稳，且保持姿态悬停20min，控制无人直升机前飞、转向和后退，最后降落回收无人直升机。

通过实物飞行测试结果表明，在微风天气下，共轴折叠双旋翼无人直升机可以使用本文所设计的变距机构顺利完成平稳升空、空中悬停、飞行转向、稳定降落等任务；共轴折叠双旋翼无人直升机可在挂载20kg载荷的情况下对抗6级风速，空中飞行时长25min，且位置偏移较小。

4结论本文研究一种新型共轴折叠双旋翼无人直升机，对其旋翼系统进行改进，利用伞状齿使无人直升机的上下旋翼共用同一动力源，提高无人机载荷。

同时，提出一种可折叠共轴双旋翼结构布局，避免旋翼旋转展开时的打桨。

推导共轴折叠双旋翼无人直升机运动学、动力学和气动模型，搭建Matlab仿真环境，并利用滑模控制器实现姿态控制和轨迹追踪。

一种基于马尔可夫模型的软件可靠性评估方法刘志祥;刘杰;李丹;云雷【摘要】针对目前软件可靠性不易评估的特点,建立一种基于马儿可夫链的软件可靠性评估模型.该模型在软件运行流程图的框架下,利用一定的统计学方法,使用线性代数方法来计算软件运行流程中各个状态的概率,建立软件可靠性评估模型,从而计算软件的可靠性；最后,利用软件设计时的判别准则来判断软件是否符合需求.【期刊名称】《电子产品可靠性与环境试验》【年(卷),期】2012(030)004【总页数】5页(P38-42)【关键词】软件可靠性;马尔可夫模型;可靠性评估【作者】刘志祥;刘杰;李丹;云雷【作者单位】工业和信息化部电子第五研究所,广东广州510610;工业和信息化部电子第五研究所,广东广州510610;工业和信息化部电子第五研究所,广东广州510610;工业和信息化部电子第五研究所,广东广州510610【正文语种】中文【中图分类】TP311.50 引言软件可靠性的研究起源于Hudson等人的工作，早期的研究主要针对软件测试和现场运行阶段收集的软件失效数据，建立可靠性增长模型。

对于软件可靠性模型（SRM：Software Reliability Model）发展首次起到较重要作用的两个模型，发表于1971年。

Shooman模型由M.L.Shooman发表，J-M模型由Z.Jelinski和P.B.Moranda发表。

到80年代末，可靠性增长模型的研究达到高潮 [1-7]。

SRM的研究在20世纪70年代获得较大的发展后，很多可靠性模型已经投入使用。

可以说，软件可靠性建模己经从研究阶段发展到了工程阶段。

国内外已提出100多种软件可靠性评价模型，其中以J-M模型、G-O模型、Musa执行时间模型、LV模型和Seeding模型等为典型代表 [8-10]。

David、Howden、Parnas等人提出了基于经典统计假设理论的测试方法，为安全关键软件的可靠性测评奠定了取样理论基础；而Little wood、Miller等人提出了基于Bayesian统计理论的测试方法。

症状自评量表-可靠性分析12.1 主要功能12.2 实例操作12.1 主要功能在精神卫生与社会医学研究中，经常需要借助量表来了解对象的某一特性。

如常用的症状自评量表（SCL-90）即用于评定对象精神病症状的表现形式与强度；又如生活事件量表（LES）即用于对精神刺激进行定性和定量分析。

在完成一份量表的编制工作后，或在准备将一份已有的量表作实际应用前，需要对量表的信度进行考核。

量表的使用是为了了解被测对象的某一特征，因而在编制一份量表时，所设立的一系列项目是为了体现量表需要测定的这一特征。

如果所设立的测定项目无法获得这一特征，则表示该量表可靠性差，即信度低。

所以，研究者有时需要了解量表中各测定项目之间的一致性（同质信度考核），有时需要将量表的测定项目按原编号的奇、偶数分半后，对各自的测定结果进行相关性检验（分半信度考核），等等，这就是量表的可靠性分析，亦即信度研究。

量表的可靠性分析可通过调用Reliability过程完成。

返回目录返回全书目录12.2 实例操作［例12.1］采用家庭环境量表（FES）研究30名女医师的家庭特征，测定结果按10个分量表的实际得分整理如下。

请以此资料对FES的信度作评价。

12.2.1 数据准备激活数据管理窗口，定义变量名：亲密度、情感表达、矛盾性、独立性、成功性、知识性、娱乐性、道德宗教观、组织性、控制性等十个分量表的变量名依次是FES1、FES2、FES3、FES4、FES5、FES6、FES7、FES8、FES9、FES10，输入原始数据。

12.2.2 统计分析激活Statistics菜单选Scale中的Reliability Analysis...项，弹出Reliability Analysis对话框（如图12.1示）。

从对话框左侧的变量列表中选fes1~fes10共十个变量，点击 钮使之进入Items框。

点击Model处的下拉菜单，系统提供5种分析模型：图12.1 可靠性分析对话框Alpha：计算信度系数Cronbach α值；Split half：分半信度的分析；Guttman：真实可靠性的Guttman低界；Parallel：并行模型假定下的极大似然可靠性估计；Strict parallel：严格并行模型假定下的极大似然可靠性估计。

iec62380标准英文版
IEC 62380是国际电工委员会（International Electrotechnical Commission）发布的一项标准，该标准的英文版为 "IEC 62380"。

该标准的全名是 "IEC 62380: Reliability data handbook Universal model for reliability prediction of electronics components, PCBs and equipment"，中文名为《可靠性数据手册-电子元器件、PCB和设备的通用可靠性预测模型》。

该标准旨在提供一种可靠性预测模型，用于评估电子元器件、印刷电路板（PCB）和设备的可靠性。

它为工程师和设计师提供了一种方法，用于预测和评估电子产品在使用寿命内的可靠性表现。

IEC 62380标准包含了一套通用的数学模型，用于预测电子元
器件、PCB和设备的可靠性。

这些模型基于大量的可靠性数据和统
计分析，考虑了各种因素，如环境条件、应力、失效机制等。

通过使用这些模型，工程师可以对电子产品的可靠性进行定量评估，并采取相应的措施来提高产品的可靠性。

该标准的应用范围广泛，涵盖了电子行业的各个领域，包括航空航天、汽车、通信、医疗设备等。

它为设计师和制造商提供了一
种标准化的方法，用于可靠性设计和评估，有助于提高产品的质量和可靠性。

总结而言，IEC 62380标准的英文版提供了一种通用的可靠性预测模型，用于评估电子元器件、PCB和设备的可靠性。

它为工程师和设计师提供了一种标准化的方法，用于定量评估和改进电子产品的可靠性。