基于UML的软件可靠性建模

标准的UML方法对软件质量部分如何建模是缺乏的,由此本文研究了针对软件可靠性建模和评估的UML剖面,它是基于标准UML元模型的扩展,能对系统中影响软件可靠性的因素建模;同时研究了此模型应用于传统的可靠性评估技术中的一些结论;此模型有助于贯穿软件生命期的软件可靠性工程,以提高待开发软件的可靠性指标.     

基于SAN的虚拟化系统元数据组织策略

SAN(storage area netw ork)结构的实现使得多服务器平台可以共享多种存储设备,为了有效利用存储空间并提高数据存储的可靠性,提出一种基于SAN的虚拟化系统元数据分布策略,并将这种分布策略在I/O节点机的SCS I(sm a ll com pu ter system in terface)目标器中间层用软件的方法实现。通过映射位图方式将设备端的存储资源虚拟化,为光纤网络前端的各种异构平台服务器提供统一的存储资源视图。同时对元数据进行分布冗余存储提高系统可靠性。实验与结果表明:该设计减小了对物理存储设备的需求,使存储设备得到可靠且有效的利用。     

基于蒙特卡罗法的机械可靠性仿真

机电设备的高可靠性，是确保工业企业安全生产的前提．为了提高机电设备的可靠性，提出了一种实现机械可靠性仿真的新方法．新方法的基本思想是：在样本数据有限时，应用蒙特卡罗法补克若干随机数据，从而可以确定机械零部件的可靠度及其置信水平．文中将这一新方法应用到一个实例——工程机械轮胎可靠性仿真，所得可靠度与实际作业的统计数据甚为接近．     

构件对软件构架可靠性作用的分析

通过使用基于构架的软件可靠性模型对软件构架的可靠性进行了估算和分析,探讨了在软件构架中如何快速判断哪个构件对整个软件构架的可靠性影响较大或较小.同时,给出了判断的一般思路,并提出了如何进一步提高判断准确度的若干可行方案.     

基于RBF神经网络的结构可靠度分析方法

蒙特卡罗模拟是目前结构可靠度分析中最准确有效的方法,但因其计算量太大、效率低而受到很大的限制,特别是对于大型复杂结构的功能函数不能被明确表达的情况.鉴于此,在蒙特卡罗重要抽样方法的基础上,提出了利用RBF神经网络替代原结构功能函数的RBF-蒙特卡罗方法,以提高工作效率.RBF神经网络训练样本的选取则由均匀试验设计确定,以提高样本的代表性并大幅减少样本数量,从而加快网络的训练过程,加强网络的逼近能力.算例分析表明,该方法不但能最大限度地减少结构有限元分析次数,而且有满意的计算精度,具有实际应用价值.     

基于蒙特卡洛仿真的液压系统动态可靠性

由于传统可靠性分析方法侧重于系统静态结构的描述,难以反映系统的动态运行过程,所以采用蒙特卡洛仿真方法研究液压系统的动态可靠性特征,重点计算液压元件故障服从不同分布、元件维修后故障率服从不同分布条件下液压系统可靠性指标的变化.仿真结果表明:修复如新时,不同分布对系统动态可靠性指标影响较小;修复如旧时,不同分布对系统动态可靠性指标影响较大.以可靠性仿真数据为基础,给出液压系统预防性维修策略.     

软件可靠性工程研究

从软件失效的不可避免性出发,提出了软件可靠性工程的概念。介绍了软件可靠性分析的方法、保证软件可靠性的工程方法和两种常用的可靠性设计技术。     

贮存-使用可靠性模型估计问题的研究

综合利用工程实践经验及可靠性理论知识,确立了某种产品贮存时间与使用失效率的函数关系,建立了基于贮存寿命为指数分布,使用寿命为Weibull分布的贮存-使用可靠性模型,并给出了其相应的参数估计方法.最后给出实例予以验证.     

基于可靠性理论的桅杆焊缝风振疲劳分析

根据某一地区风荷载的分布规律 ,得到不同方向不同风速的累积时间 ,模拟风压脉动时程曲线 ;建立桅杆结构的空间有限元模型 ,计算结构在风荷载作用下的响应 ;得到不同方向不同风速作用下纤绳节点板焊缝的应力循环次数和应力幅 ;根据Miner线性累积损伤准则 ,得到总应力循环次数和等效应力 ;以节点焊缝的极限疲劳循环次数作为随机变量 ,基于可靠性理论 ,计算得到不同服役期节点焊缝的疲劳可靠性 .     

计算结构可靠指标的循环逼近法

基于几何原理,建立了可靠指标的新优化模型.对于任何类型变量,该模型均无需计算其当量正态分布的平均值和标准差.将循环筛滤思路引入到该优化模型中,提出了循环逼近法.经算例验证,该算法简便实用,可以快速逼近并确定验算点、求解可靠指标,且具有令人满意的计算精度,为结构可靠指标计算提供了新的有效途径.