不同元件构成系统中元件维修率分布确定

将Markov链引入SFT理论中,计算可表示环境因素影响的元件维修率分布.研究针对不同元件构成的串联、并联和混联系统中元件的维修率分布计算方法.给出了串联和并联系统中元件维修率推导过程.对状态转移概率的计算不使用Markov状态转移矩阵求解,而是根据Markov状态转移图中的状态关系求解.使用SFT中的元件故障概率分布代替Markov链中的失效率,可得到元件维修率分布.以混联系统作为实例进行分析,使用状态关系求解各状态转移概率关系,得到了3个元件在使用时间t和使用温度c影响下的维修率分布,及正常状态转移概率范围.

有限制条件的异类元件构成系统的元件维修率分布确定

为了研究不同类型元件组成系统后元件各自的维修率,同时考虑工作环境因素对维修率的影响,提出了元件维修率分布的概念。元件维修率分布是通过将SFT中故障概率分布代替Markov链中失效率实现的,给出了不同元件组成的并联和串联系统的元件维修率分布推导过程。实现维修率分布的计算关键在于状态转移概率p_0范围的确定及不同元件故障率与维修率的比值,即为计算过程所需的限制条件,给出了p_0范围和比例限定的计算方法和依据。对一个混联系统进行分析,说明了p0范围依赖于系统结构并计算得到0.087≤p_0≤0.625,也得到了系统中三个不同元件的维修率分布。

3-状态相异元件串联的P-S设备网络可靠性优化蚁群算法

本文研究具有不同类型元件串联构成子系统,目标系统为子系统并联的并-串联(简称为P-S)网络可靠性优化模型求解问题.依据构造的可靠性网络图,选择合适的评价函数、状态转移规则、信息素更新规则,设计了一个蚁群算法框架.Matlab编程,合理设置算法参数进行仿真,结果表明:对给定的实例,蚁群算法都能够找到问题的最优解;合理选择算法参数,设计的算法是3-状态P-S设备网络可靠性优化问题的有效求解工具.