1) reliability prediction model
可靠性预测模型
1.
This paper discusses reliability index prediction methods, reliability prediction models, and reliability design for electronic equipment.
该文讨论可靠性指标预测方法、可靠性预测模型和可靠性设计方法,给出了高精度多功能开关电源失效率的预测实例,并预计出高失效率单元和关键元器件,指导其可靠性设计。
2) RAPM Reliability Assessment Prediction Model
可靠性评估预测模型
3) software reliability prediction model
软件可靠性预测模型
1.
This paper is to solve the problems that software reliability prediction models are excessive and difficult to select,based on mixed network of experts,based on the gradient descent method variable step size LMS algorithm to solve software reliability prediction model selection optimization problem.
针对软件可靠性预测模型过多且难以选择的实际问题,基于混合专家网络,采用基于梯度下降法的变步长LMS算法,解决软件可靠性预测模型选择优化问题。
4) Reliability prediction model
可靠性预计模型
5) reliability detection model
可靠性检测模型
6) reliability prediction
可靠性预测
1.
Example analysis shows that reliability prediction theory of the paper fairly well resolves the problem of complex robot system of reliability prediction,and that the calculated results are basically in conformity with the practical statistics results.
实例分析表明提出的可靠性预测方法较好地解决了工业机器人这一复杂系统的可靠性预测问题,计算结果与实际统计情况基本一致。
2.
By aggregate analysis of reliability of gun in the design stage, a method and a model of reliability prediction is given for the complex structure and multiple failure mold parts.
通过对设计阶段火炮可靠性的综合分析 ,对火炮中结构复杂、故障模式较多的部件 ,提出了基于故障分析进行可靠性预测的思路及方法 ,对承力的各个架体 ,利用疲劳累积损伤理论进行分析 。
3.
Comparison with the result of grey serial forecast was made, and the feasibility was proved that artifical neural network can be used for reliability prediction.
借助前馈神经网络对非线性函数的逼近能力 ,对发生故障的发射炮弹数进行了单步预测 ,并与使用灰色数列预测的结果进行了对比 ,验证了人工神经网络进行可靠性预测的可行
补充资料：发电系统可靠性负荷模型
发电系统可靠性负荷模型
load model for genera-tion system reli-ability
设在N个L‘中具有相同大小的负荷个数为ni.i-1，…，N，则从/N称为L‘出现的相对频率，用a.表示有al二。:/N，艺a‘一(3)显然，L。的相对频率为a。~1。 负荷处于L。或L‘时的状态概率分别为尸乙。一念一‘一p一是一(4) 两级日负荷模型由于考虑了日最大负荷在一天内的变化，在估计发电系统可靠性的频率一持续时间法(F邑D)中，可使计算的LOLP较精确(在电力不足概率法中假定最大负荷持续一整天)，并可较方便地求得系统故障频率指标。 此外，为提高精度，还有提出多于两级的多级日负荷模型的，但应用较少。累积负荷模型根据系统某一时段(小时或天)内图1负荷持续曲线的最大负荷记录绘制的日、周、月或年最大负荷持续曲线，图1是已直线化的示意图。根据这种模型可以很容易求得系统负荷等于和大于任一负荷水平L的时间概率为尸(L)=t/T。利用这一特点，当已知发电可用容t为C.且令L=C时，即可方便求得电力不足概率指标值. 将爪积负荷模型通过卷积与系统中每台发电机组的概率模型结合，便得到等效负荷模型，据此可直接求得发电系统可金性指标，在实际中应用也很广泛。但是，由于累积负荷棋型是按负荷的大小而不是按出现的时间顺序排列，因此，在需要估计两个互联系统的可靠性时，不能反映不同系统在同一时刻的负荷相关性，也不能利用这个模型计算发电系统可靠性的翔率及持续时间指标。 两级日负荷模型将实际日负荷曲线用高低两级负荷水平来近似表示，如图2(a)所示.图中乙为日最高(大)负荷.‘为乙‘的平均持续时间，L0为日最低(小)负荷，T为负荷周期，单位为日(d);。=‘/T称为高负荷系数，其值随系统负荷特性而异。通常假定L。各天相等，乙则每天可能变化，故构成一随机序列。因此，各天的两级日负荷序列可用图2(b)的马尔科夫模型来表示.图2(b)中设每一个乙(i~1，…，N)下一步转移到L。而不存在它们相互之间的转移.于是，两级日负荷模型的参数可用转移率、状态频率和状态概率来描述。墓“…一_压一，LO卜‘曰实际负荷曲线二二了一、—7一，‘，d 图2两级日负荷模型(a)日负荷曲线;(b)两级日负荷的马尔科夫模型高负荷的转移率可表为、一青一分一如/d，耐“一。(1)式中耘、枯分别是乙向L。和L。向乙之间的转移率。 低负荷的转移率为、一六，‘/d，而、一。(2)式中风九、蝙分别是L。
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参考词条