Оценивание эффективности процессов технического обслуживания и ремонта является частью процесса FRACAS (failure reporting, analysis and corrective action system – система отчетов об отказах, анализа и коррекции действий). В настоящее время при исследовании мехатрон-ных систем высокой сложности применяют методы системного анализа, в значительной мере использующие математическое моделирование [1]. При разработке, испытаниях и эксплуатации сложных систем существенное значение приобретают экономические факторы, колоссальные затраты материальных, человеческих и денежных средств. Разработчикам все большее внимание приходится уделять разработке математических моделей сложных систем и объектов [2]. Для этих целей разрабатываются различного рода модели оценки параметров качества и модели накопления и роста обобщенных показателей системы. Конкретно в надежности программного обеспечения на базе экспоненциального распределения созданы и исследуются модели роста надежности.

Однородность процесса тестирования оценивается в разрезе таких величин, как количество человеко-часов на тестирование каждого модуля, проверочных прогонов, количество проверяемых вариантов входных данных и т.д. В случае, когда процесс тестирования недостаточно однороден, должна применяться нормализация полученных результатов сообразно перепадам данных показателей. Группа моделей роста надежности измеряет и прогнозирует улучшение программ надежности в процессе тестирования. Модель роста представляет надежность или интенсивность отказов системы в зависимости от времени или количества тестовых примеров. После того, как система изготовлена, осуществляется мониторинг её надёжности, оцениваются и корректируются недоработки и недостатки. Для обеспечения заданной надёжности системы данные постоянно анализируются, используя статистические методы, такие как Вейбулл-анализ и линейная регрессия.

Совершенствование диагностики и методов прогнозирования надежности резервуаров

В любом случае, данные должны быть использованы с большой осторожностью, так как прогнозы верны только тогда, когда данные получены при тех же условиях, при которых компоненты будут применяться в системе. Прогнозирование надежности играет большую роль в инженерной практике, в том числе и при планировании мероприятий по повышению показателей надежности. Повышение надежности может быть осуществлено как при проектировании, так и при производстве объекта, а также непосредственно при его эксплуатации. Основными методами повышения надежности являются резервирование, уменьшение интенсивности отказов элементов, уменьшение среднего времени восстановления, мероприятия по совершенствованию системы технического обслуживания и ремонта. Опыт показал, что на начальных этапах испытаний может возникнуть ситуация, когда не выполняется общая тенденция роста степени надежности ПС при доработках. Это может привести к неточности результатов, получаемых с помощью метода максимального правдоподобия (для расчета максимума функции потребуется бесконечное число итераций).

Иначе говоря, в таком виде модель сводится к классу монотонных моделей роста надежности. На ранних этапах испытаний, в связи с интенсивной модификацией систем с целью исправления выявляемых ошибок, наиболее адекватными считаются отладочные модели, также называемые моделями роста надежности, основанными на областях входных данных и доработках [17-20]. Обоснованию немонотонных моделей и получению расчетных выражений их параметров посвящена данная статья. Моделирование надёжности — это процесс прогнозирования или исследования надёжности системы и её составных частей до ввода в эксплуатацию. Наиболее часто для моделирования надёжности систем используются методы анализа деревьев отказов и структурных схем надёжности.

Модель надежности

Ниже рассматривается возможность преодоления такой трудности, которую способно создать применение специального аппарата, базирующегося на теории интервальнознач-ных вероятностей. Модель P-N-Z реализует предположение о том, что новые отказы вносятся в ПО с постоянной интенсивностью. В данном случае дифференциация моделей также связана с реализацией различных подходов к заданию MVF ¡u(t).

Данная модель соответствует случаю, когда новые отказы вносятся в ПО с интенсивностью, которая представляет собой экспоненциальную функцию времени тестирования. — выпуск в эксплуатацию и собственно эксплуатацию созданного программного обеспечения. Отчасти это связано с «переездом» средств в другие юрисдикции, в том числе в рамках сделок по приобретению бывших российских активов, принадлежавших иностранным компаниям, отмечают в ЦМАКП. Еще примерно $47 млрд составил совокупный отток капитала в результате операций, совершенных физлицами (в том числе за счет прироста депозитов в зарубежных банках на $33 млрд и увеличения остатков наличной валюты у населения на $14 млрд).

EXPONENTIAL MODEL AND GROWTH MODELS RELIABILITY

Традиционный подход к использованию таких моделей требует задания всех функций в аналитической форме, что затруднительно ввиду наличия неопределенности. Показывается возможность преодоления отмеченной трудности за счет применения математического аппарата, основанного на теории интервальнозначных вероятностей и привлечения экспертных суждений. В расчетном методе определения надежности расчет надежности основан на использовании показателей надежности по справочным данным о надежности элементов, по данным о надежности изделий-аналогов и другой информации, имеющейся к моменту оценки надежности. Экспериментальный метод определения надежности (Experimental reliability assessment) основан на статистической обработке данных, получаемых при испытаниях или эксплуатации системы или ее составных частей и элементов. Под надежностью функционирования ПО понимают его свойство сохранять работоспособность на определенном промежутке функционирования при соблюдении режимов и условий применения, заданных спецификациями. Причиной отказа могут быть неустраняемые ошибки (дефекты, уязвимости) ПО или среды функционирования.

При этом используют структурные схемы надёжности или деревья отказов, при помощи которых представляется взаимоотношение между различными составными частями объекта (системы). При анализе параметров системной надёжности учитывается структура системы, состав и взаимодействие входящих в неё элементов, возможность перестройки структуры и алгоритмов её функционирования при отказах отдельных элементов. Иначе говоря, надёжность объекта заключается в отсутствии непредвиденных недопустимых изменений его качества на стадии эксплуатации (при его использовании, обслуживании, хранении, транспортировании). Надёжность — комплексное свойство, которое в зависимости от назначения объекта и условий его эксплуатации может включать в себя свойства безотказности, долговечности, ремонтопригодности и сохраняемости, а также определённое сочетание этих свойств. Надёжность — свойство объекта сохранять во времени в установленных пределах значения всех параметров, характеризующих способность выполнять требуемые функции в заданных условиях применения, технического обслуживания, хранения и транспортирования[1][2]. При анализе параметров системной надежности учитывается структура системы, состав и взаимодействие входящих в нее элементов, возможность перестройки структуры и алгоритмов ее функционирования при отказах отдельных элементов.

Каковы преимущества модели роста?

Поэтому для эффективного нахождения максимума функции правдоподобия целесообразно использовать модифицированный метод наискорейшего спуска с переменным параметром шага, что позволит получить искомые параметры модели (1). На данном этапе тестирования программного продукта проверки были сосредоточены на пользовательском интерфейсе, отработке массивов входных данных, и эмулировании окружения конечного пользователя. Динамика накопления обнаруженных сбоев на данном этапе задаёт плотность латентных сбоев после передачи системы в эксплуатацию.

• Общей практикой моделирования «ранней» интенсивности отказов является использование экспоненциального распределения.
• Данные о надёжности и оценки параметров являются ключевыми входами для модели системной логистики.
• Наиболее часто в инженерной практике рассматривают последовательное, параллельное, смешанной (последовательно- параллельное и параллельно-последовательное) соединение элементов, а также схемы типа «K из N», мостиковые соединения.
• Иначе говоря, надёжность объекта заключается в отсутствии непредвиденных недопустимых изменений его качества в процессе эксплуатации и хранения.

Расширение охвата клиентов помогает в привлечении потенциальных клиентов и увеличении продаж. Системы любой сложности разрабатываются организациями, такими, как коммерческие компании или государственные учреждения. Организация работ по надёжности (инжиниринг надёжности) модель роста надежности должна быть согласована со структурой компаний или учреждений. С ростом сложности задач возникает необходимость формализации функций по обеспечению надёжности. Так как надёжность важна для заказчика, заказчик должен видеть некоторые аспекты организации этих работ.

шагов для построения успешной модели роста (плюс советы)

Бигеминальная модель (2) зависит от 4-х параметров (Р0, Рю, 0-1, %), расчет которых не представляет труда, например, с помощью метода максимального правдоподобия [8]. Полнения заданных требований, также добавляют значения показателей полноты тестирования и показателей достигнутой степени надежности или корректности с учетом заданной точности оценки. Система уравнений (4) нелинейная и решение может быть найдено только численными методами. Рассчитаем параметры модели надежности для каждого из релизов на основе системы уравнений (4). Таким образом, класс SRGM на базе NHPP, учитывающих неидеальный дебаг-гинг, в последние десятилетия развивается и расширяется, пополняясь новыми моделями. Тем не менее, и в этой области сложилась ситуация, при которой использование моделей роста надежности ПО предполагает задание аналитического вида всех входящих в них функций.

Исследование влияния коэффициента эффективности доработок ПС на точность результатов модели (3) показало, что при учете категориро-вания доработок точность может повышаться на порядок. Это выражение представляет ступенчатую функцию, которая получает приращения по определенной схеме, зависящей от достигнутого уровня надежности и результатов испытаний. Где  n – число обнаруженных ошибок; N – неизвестное первоначальное число ошибок; xi – временные интервалы между обнаруженными ошибками; K – некоторая неизвестная константа.