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1997年 | 5篇 |
1996年 | 5篇 |
1995年 | 11篇 |
1994年 | 7篇 |
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1991年 | 8篇 |
1990年 | 8篇 |
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21.
针对软件构件可靠性和费用分配问题,给出一种可靠性和费用分配最优模型。文中将软件系统可靠性定义为软件构件失效密度、操作剖面、构件使用矩阵以及软件无失效运行时间的函数,描述了费用最优模型的建立和利用非线性规划理论求解模型的步骤,有效地处理了带有复杂计算的目标函数和约束条件的可靠性和费用最优分配问题。计算实例表明,利用该模型进行可靠性和费用分配是可行的。 相似文献
22.
23.
针对消防工程专业课程的教学中存在大量条文化信息,内容相对枯燥,可用图像类资料缺乏等问题,利用FDS和S imu lex等数值模拟软件的可视化特点及在消防研究领域中的应用特点,提出可以将数值模拟软件应用于教学过程,并结合课程中相应的消防专业知识进行了举例说明。利用模拟软件加以生动的图形演示,使理论与实际联系起来,可以调动学生学习兴趣,促进学生对专业知识和消防法规的认识与理解。 相似文献
24.
采用基于数据库的模式构建系统软件平台,综合各种技术通过数据库控制测试过程。测试程序集的开发借鉴IVI-MSS和面向信号ATS的软件结构,利用功能接口技术实现仪器可互换性,运用模块化技术解决测试程序集的可移植性问题。实验表明:该软件平台设计合理,适用于多种装备测试与诊断系统的快速开发。 相似文献
25.
软件保障是软件密集型装备和系统持续可靠地发挥作战效能的有力保证。从软件保障原则、保障组织和保障过程等方面,研究了面向EUP过程(Enterprise Unified Process,EUP)的军用软件保障机制,初步探讨了在EUP全生命周期中规划、组织和实施军用软件保障的方法。 相似文献
26.
We consider the integrated problem of optimally maintaining an imperfect, deteriorating sensor and the safety‐critical system it monitors. The sensor's costless observations of the binary state of the system become less informative over time. A costly full inspection may be conducted to perfectly discern the state of the system, after which the system is replaced if it is in the out‐of‐control state. In addition, a full inspection provides the opportunity to replace the sensor. We formulate the problem of adaptively scheduling full inspections and sensor replacements using a partially observable Markov decision process (POMDP) model. The objective is to minimize the total expected discounted costs associated with system operation, full inspection, system replacement, and sensor replacement. We show that the optimal policy has a threshold structure and demonstrate the value of coordinating system and sensor maintenance via numerical examples. © 2017 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 64: 399–417, 2017 相似文献
27.
28.
维修保障是武器装备形成战斗力的关键要素。随着国际形势和美国国内经济、科技等方面的发展变化,美军的维修策略、维修技术以及维修保障信息化等方面也在不断变革。总结了2000年前后至今,美军在维修保障方面的重大变革,对其发展趋势进行了预测,并结合我军装备保障实际,积极探索切实可行的有效对策。 相似文献
29.
30.
Model parameter estimation and residual life prediction for a partially observable failing system 下载免费PDF全文
We consider a partially observable degrading system subject to condition monitoring and random failure. The system's condition is categorized into one of three states: a healthy state, a warning state, and a failure state. Only the failure state is observable. While the system is operational, vector data that is stochastically related to the system state is obtained through condition monitoring at regular sampling epochs. The state process evolution follows a hidden semi‐Markov model (HSMM) and Erlang distribution is used for modeling the system's sojourn time in each of its operational states. The Expectation‐maximization (EM) algorithm is applied to estimate the state and observation parameters of the HSMM. Explicit formulas for several important quantities for the system residual life estimation such as the conditional reliability function and the mean residual life are derived in terms of the posterior probability that the system is in the warning state. Numerical examples are presented to demonstrate the applicability of the estimation procedure and failure prediction method. A comparison results with hidden Markov modeling are provided to illustrate the effectiveness of the proposed model. © 2015 Wiley Periodicals, Inc. Naval Research Logistics 62: 190–205, 2015 相似文献