17. Модель Миллса

Модель Миллса. Использование этой модели предполагает необходимость перед началом тестирования искусственно вносить в программу («засорять») некоторое количество известных ошибок. Ошибки вносятся случайным образом и фиксируются в протоколе искусственных ошибок. Специалист, проводящий тес­тирование, не знает ни количества, ни характера внесенных оши­бок до момента оценки показателей надежности по модели Мил­лса. Предполагается, что все ошибки (как естественные, так и ис­кусственно внесенные) имеют равную вероятность быть найденными в процессе тестирования.

Тестируя программу в течение некоторого времени, собира­ют статистику об ошибках. В момент оценки надежности по протоколу искусственных ошибок все ошибки делятся на собственные и искусственные.

18. Модель Липова

Модель Липова. Липов модифицировал модель Миллса, рас­смотрев вероятность обнаружения ошибки при использовании различного числа тестов. Если сделать то же предположение, что и в модели Миллса.

Модель Липова дополняет модель Миллса, давая возможность оценить вероятность обнаружения определенного количества ошибок к моменту оценки.

19. Расчетные методы оценки надежности

Расчетные методы оценки надежности являются инструментами для определения вероятности безотказной работы системы или компонента. Вот некоторые расчетные методы, которые часто используются для оценки надежности:

1. Метод функций распределения надежности (Reliability Block Diagram - RBD): Этот метод основывается на разбиении системы на блоки и определении функций распределения надежности для каждого блока. Затем эти функции объединяются для определения надежности всей системы.

2. Метод анализа деревьев отказов (Fault Tree Analysis - FTA): В этом методе строится дерево, в котором события отказа системы или компонента представлены в виде логических операций. Путем анализа дерева можно определить вероятность безотказной работы системы.

3. Метод Монте-Карло: В этом методе используется случайная генерация входных параметров системы или компонента, а затем проводятся множественные моделирования для определения вероятности безотказной работы. Этот метод особенно полезен для сложных систем с большим числом взаимосвязанных переменных.

4. Метод экспертных оценок: В некоторых случаях, особенно при отсутствии достаточных данных или сложности моделирования системы, можно использовать метод экспертных оценок. В этом случае эксперты, обладающие опытом и знаниями в данной области, предоставляют свои оценки вероятности безотказной работы системы или компонента.

20. Статистическое моделирование надежности

Статистическое моделирование надежности - это процесс создания математических моделей, основанных на статистических методах, для анализа и прогнозирования надежности систем, компонентов или процессов. Эти модели позволяют оценить вероятность отказа, время до отказа и другие характеристики надежности на основе имеющихся данных и статистических методов.

Ниже приведены некоторые из распространенных статистических моделей, используемых для анализа надежности:

1. Модель экспоненциального распределения: Эта модель предполагает, что время до отказа подчиняется экспоненциальному распределению. Она предоставляет простую оценку интенсивности отказов и используется, когда отказы системы являются случайными и независимыми событиями.

2. Модель Вейбулла: Модель Вейбулла используется, когда время до отказа не подчиняется экспоненциальному распределению, а имеет более сложную форму. Она позволяет моделировать различные формы изменения интенсивности отказов со временем.

3. Модель пропорциональных рисков (Cox proportional hazards model): Эта модель используется для анализа выживаемости и предсказания вероятности отказа в зависимости от различных факторов. Она позволяет оценить влияние различных предикторов на риск отказа.

4. Модель Гамма-процесса: Модель Гамма-процесса используется для моделирования времени до отказа, когда интенсивность отказов меняется со временем и подчиняется гамма-распределению.

5. Модель смешанных распределений: Эта модель позволяет комбинировать несколько распределений для более точного моделирования надежности. Например, можно использовать комбинацию экспоненциального и нормального распределений для моделирования системы с начальным периодом высокой отказоустойчивости, а затем переходом к нормальному поведению.