Презентация Расчет надежности систем с восстановлением онлайн
На нашем сайте вы можете скачать и просмотреть онлайн доклад-презентацию на тему Расчет надежности систем с восстановлением абсолютно бесплатно. Урок-презентация на эту тему содержит всего 83 слайда. Все материалы созданы в программе PowerPoint и имеют формат ppt или же pptx. Материалы и темы для презентаций взяты из открытых источников и загружены их авторами, за качество и достоверность информации в них администрация сайта не отвечает, все права принадлежат их создателям. Если вы нашли то, что искали, отблагодарите авторов - поделитесь ссылкой в социальных сетях, а наш сайт добавьте в закладки.
Презентации » Математика » Расчет надежности систем с восстановлением
Оцените!
Оцените презентацию от 1 до 5 баллов!
- Тип файла:ppt / pptx (powerpoint)
- Всего слайдов:83 слайда
- Для класса:1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11
- Размер файла:681.50 kB
- Просмотров:95
- Скачиваний:1
- Автор:неизвестен
Слайды и текст к этой презентации:
№2 слайд
![Восстановление процесс](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img1.jpg)
Содержание слайда: Восстановление – процесс перевода объекта в работоспособное состояние из неработоспособного состояния.
Восстановление – процесс перевода объекта в работоспособное состояние из неработоспособного состояния.
Восстанавливаемый объект – объект, для которого в рассматриваемой ситуации проведение восстановления работоспособного состояния предусмотрено в нормативно – технической и (или) конструкторской (проектной) документации. Применительно к ИС это могут быть дисплей, блоки питания, множительная техника и т.д..
Невосстанавливаемый объект – объект, для которого в рассматриваемой ситуации проведение восстановления работоспособного состояния не предусмотрено в нормативно – технической и (или) конструкторской (проектной) документации. Применительно к ИС это могут быть все микросхемы, материнские платы, сетевые карты, видеоадаптеры, накопители на жестких дисках и т.д.
№4 слайд
![Время восстановления.](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img3.jpg)
Содержание слайда: Время восстановления. Пояснение.
Время восстановления – это время, затраченное на обнаружение, поиск причины отказа и устранения последствий отказа. Опыт показывает, что в сложных системах поиск отказавшего элемента 70-90% времени восстановления приходится на поиск отказавшего элемента.
№5 слайд
![Среднее время восстановления](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img4.jpg)
Содержание слайда: Среднее время восстановления - это математическое ожидание времени восстановления работоспособного состояния объекта после отказа:
где - число восстановлений, равное числу отказов; -время, затраченное на восстановление (обнаружение, поиск причины и устранение отказа), в часах.
№6 слайд
![В случае, если интенсивность](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img5.jpg)
Содержание слайда: В случае, если интенсивность восстановлений постоянна, то есть , вероятность восстановления за заданное время подчиняется экспоненциальному закону. Используя свойство этого распределения можно записать:
Для восстанавливаемого объекта вводится характеристика надежности–коэффициент готовности:
№7 слайд
![Если известно время жизни, то](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img6.jpg)
Содержание слайда: Если известно время жизни, то
Если известно время жизни, то
- среднее время между отказами (математическое ожидание) и среднее время восстановления. Для показательного распределения времен отказов и восстановлений можно записать:
где , - интенсивности отказов и восстановлений.
№9 слайд
![Марковский случайный процесс](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img8.jpg)
Содержание слайда: Марковский случайный процесс с дискретными состояниями и непрерывным временем
Сложные, в большинстве случаев, ИС являются восстанавливаемыми системами. Для математического описания процессов функционирования ИС с точки зрения надежности, развивающихся в форме случайного процесса, может быть с успехом применен математический аппарат, разработанный в теории вероятностей для так называемых марковских случайных процессов. Поясним понятие марковского случайного процесса.
№10 слайд
![Пусть имеется некоторая](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img9.jpg)
Содержание слайда: Пусть имеется некоторая физическая система S, состояние которой меняется с течением времени (под системой можно понимать что угодно: АСУ, АСУ ТП и т. д.). Например, отказ любого элемента ИС может произойти в любой момент времени; окончание ремонта (восстановление) этого элемента также может произойти в любой момент времени.
№11 слайд
![Пример Пример . Технический](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img10.jpg)
Содержание слайда: Пример 1
Пример 1. Технический агрегат (рис. 1) рассматривается как система S, за срок эксплуатации может находиться в следующих состояниях: S1 - работоспособен; S2 – состояние отказа, ожидание обслуживания; S3 – поиск неисправности, S4 – ремонт; S5 – списывается, заменяется новым.
№12 слайд
![Пример . Система S состоит из](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img11.jpg)
Содержание слайда: Пример 2. Система S состоит из двух узлов (рис. 2), каждое из которых может в процессе работы отказать. Отказавший узел немедленно начинает ремонтироваться. Тогда состояния системы можно определить следующим образом: S1 – оба узла работоспособны; S2 - первый узел отказал и немедленно начинает ремонтироваться, второй работоспособен; S3 - второй узел отказал и немедленно начинает ремонтироваться, первый работоспособен; S4 – оба узла ремонтируются.
Пример 2. Система S состоит из двух узлов (рис. 2), каждое из которых может в процессе работы отказать. Отказавший узел немедленно начинает ремонтироваться. Тогда состояния системы можно определить следующим образом: S1 – оба узла работоспособны; S2 - первый узел отказал и немедленно начинает ремонтироваться, второй работоспособен; S3 - второй узел отказал и немедленно начинает ремонтироваться, первый работоспособен; S4 – оба узла ремонтируются.
№13 слайд
![Для описания таких процессов](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img12.jpg)
Содержание слайда: Для описания таких процессов в ряде случаев может быть с успехом применена схема марковского процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем, который мы будем для краткости называть непрерывной цепью Маркова. Случайный процесс, протекающий в системе S, называется марковским процессом, если он обладает следующим свойством: для каждого момента времени вероятность любого состояния системы в будущем зависит только от ее состояния в настоящем и не зависит от того, когда и каким образом система пришла в это состояние (т.е. как развивался процесс в прошлом). Ясно, что в примере 1 и 2 в первом приближении характеристики работы системы в будущем (частота отказов, потребность в ремонте) зависят от состояния устройства в настоящий момент и не зависят от того, когда и как устройство достигло своего настоящего состояния.
Для описания таких процессов в ряде случаев может быть с успехом применена схема марковского процесса с дискретными состояниями и непрерывным временем, который мы будем для краткости называть непрерывной цепью Маркова. Случайный процесс, протекающий в системе S, называется марковским процессом, если он обладает следующим свойством: для каждого момента времени вероятность любого состояния системы в будущем зависит только от ее состояния в настоящем и не зависит от того, когда и каким образом система пришла в это состояние (т.е. как развивался процесс в прошлом). Ясно, что в примере 1 и 2 в первом приближении характеристики работы системы в будущем (частота отказов, потребность в ремонте) зависят от состояния устройства в настоящий момент и не зависят от того, когда и как устройство достигло своего настоящего состояния.
№15 слайд
![Обозначим Pi t - вероятность](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img14.jpg)
Содержание слайда: Обозначим Pi (t) - вероятность того, что в момент времени t система будет находиться в состоянии Si (i=1, . . .,n). Очевидно, для любого момента t сумма вероятностей состояний равна единице:
Обозначим Pi (t) - вероятность того, что в момент времени t система будет находиться в состоянии Si (i=1, . . .,n). Очевидно, для любого момента t сумма вероятностей состояний равна единице:
так как события, состоящие в том, что в момент t система находится в состояниях S1,S2,..,Sn, несовместны и образуют полную группу.
№17 слайд
![Для того, чтобы найти эти](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img16.jpg)
Содержание слайда: Для того, чтобы найти эти вероятности, необходимо знать характеристики процесса. В случае процесса с непрерывным временем нам не придется задавать определенные, отличные от нуля, переходные вероятности ; вероятность перехода системы из состояния в состояние в точно в момент времени будет равна нулю (т. к. вероятность любого отдельного значения непрерывной случайной величины).
Для того, чтобы найти эти вероятности, необходимо знать характеристики процесса. В случае процесса с непрерывным временем нам не придется задавать определенные, отличные от нуля, переходные вероятности ; вероятность перехода системы из состояния в состояние в точно в момент времени будет равна нулю (т. к. вероятность любого отдельного значения непрерывной случайной величины).
№19 слайд
![Назовем плотностью](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img18.jpg)
Содержание слайда: Назовем плотностью вероятности перехода предел отношения вероятности перехода системы за время t из состояния Si в состояние Sj к длине промежутка t:
Назовем плотностью вероятности перехода предел отношения вероятности перехода системы за время t из состояния Si в состояние Sj к длине промежутка t:
где – вероятность того, что система, находившаяся в момент в состоянии Si за время перейдет из него в состояние Sj (плотность вероятностей перехода определяется только для j i).
№21 слайд
![Если все плотности](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img20.jpg)
Содержание слайда: Если все плотности вероятностей перехода не зависят от (т. е. от того, в какой момент начинается элементарный участок ), марковский процесс называют однородным; если эти плотности представляют собой какие-то функции времени , процесс называется неоднородным. При пользовании сокращенным названием «непрерывная марковская цепь» мы также будем различать однородные и неоднородные цепи.
Если все плотности вероятностей перехода не зависят от (т. е. от того, в какой момент начинается элементарный участок ), марковский процесс называют однородным; если эти плотности представляют собой какие-то функции времени , процесс называется неоднородным. При пользовании сокращенным названием «непрерывная марковская цепь» мы также будем различать однородные и неоднородные цепи.
№22 слайд
![Предположим, что нам известны](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img21.jpg)
Содержание слайда: Предположим, что нам известны плотности вероятностей перехода для всех пар состояний Si , Sj . Такой граф, с проставленными у стрелок плотностями вероятностей перехода, мы будем называть размеченным графом состояний.
Предположим, что нам известны плотности вероятностей перехода для всех пар состояний Si , Sj . Такой граф, с проставленными у стрелок плотностями вероятностей перехода, мы будем называть размеченным графом состояний.
Оказывается, зная размеченный граф состояний, можно определить вероятности состояний:
А именно, эти вероятности удовлетворяют определенного вида дифференциальным уравнениям, так называемым уравнениям Колмогорова
№25 слайд
![Вероятность первого варианта](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img24.jpg)
Содержание слайда: Вероятность первого варианта найдем как произведение вероятности того, что в момент система была в состоянии S1, на условную вероятность того, что будучи в состоянии S1, система не перейдет из него в S2. Эта условная вероятность (с точностью до малых высшего порядков) равна
Вероятность первого варианта найдем как произведение вероятности того, что в момент система была в состоянии S1, на условную вероятность того, что будучи в состоянии S1, система не перейдет из него в S2. Эта условная вероятность (с точностью до малых высшего порядков) равна
№37 слайд
![Эти уравнения для](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img36.jpg)
Содержание слайда: Эти уравнения для вероятностей состояний и называются уравнениями Колмогорова. Интегрирование этой системы уравнений даст нам искомые вероятности состояний как функции времени. Начальные условия берутся в зависимости от того, каково было начальное состояние S. Например, если в начальный момент времени ( ) система S находилась в состоянии S1, то надо принять начальные условия:
Эти уравнения для вероятностей состояний и называются уравнениями Колмогорова. Интегрирование этой системы уравнений даст нам искомые вероятности состояний как функции времени. Начальные условия берутся в зависимости от того, каково было начальное состояние S. Например, если в начальный момент времени ( ) система S находилась в состоянии S1, то надо принять начальные условия:
№39 слайд
![Правило записи уравнений](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img38.jpg)
Содержание слайда: Правило записи уравнений Колмогорова
В левой части каждого уравнения стоит производная вероятности состояния, а правая часть содержит столько членов, сколько стрелок связано с данным состоянием. Если стрелка направлена из состояния, соответствующий член имеет знак «минус»; если в состояние – знак «плюс». Каждый член равен произведению плотности вероятности перехода, соответствующей данной стрелке, умноженной на вероятность того состояния, из которого исходит стрелка.
№42 слайд
![Некоторые цепи Маркова,](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img41.jpg)
Содержание слайда: Некоторые цепи Маркова, удовлетворяющие определенным условиям имеют предельные вероятности равные константам. Пусть некая ИС с дискретными состояниями:
S1 , S2 , . . ., Sn,
в которой протекает марковский случайный процесс с непрерывным временем (непрерывная цепь Маркова). Предположим, что все интенсивности потоков событий, переводящих систему из состояние, постоянны:
другими словами, все потоки событий – простейшие (стационарные пуассоновские) потоки.
№43 слайд
![Записав систему](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img42.jpg)
Содержание слайда: Записав систему дифференциальных уравнений Колмогорова для вероятностей состояний и проинтегрировав эти уравнения при заданных начальных условиях, мы получим вероятности состояний, как функции времени, т.е. n функций:
p1(t), p2(t), . . ., pn(t)
при любых t дающих в сумме единицу:
.
№44 слайд
![Поставим теперь следующий](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img43.jpg)
Содержание слайда: Поставим теперь следующий вопрос: что будет происходить с системой S при t ? Будут ли функции p1(t), p2(t), . . ., pn(t) стремиться к каким-то пределам? Эти пределы, если они существуют, называются предельными вероятностями состояний.
Можно доказать следующее общее положение. Если число состояний системы S конечно и из каждого состояния можно перейти (за то или иное число шагов) в каждое другое, то предельные вероятности состояний существуют и не зависят от начального состояния системы.
№48 слайд
![Предельные вероятности мы](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img47.jpg)
Содержание слайда: Предельные вероятности мы будем обозначать теми же буквами p1, p2, . . ., pn , что и сами вероятности состояний, понимая под ними на этот раз не переменные величины (функции времени), а постоянные числа.
Очевидно, предельные вероятности состояний, так же как и допредельные, в сумме должны давать единицу:
№49 слайд
![Таким образом, при t в](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img48.jpg)
Содержание слайда: Таким образом, при t в системе S устанавливается некоторый предельный стационарный режим: он состоит в том, что система случайным образом меняет свои состояния, но вероятность каждого из них уже не зависит от времени: каждое из состояний осуществляется с некоторой постоянной вероятностью.
№50 слайд
![Например, если у системы S](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img49.jpg)
Содержание слайда: Например, если у системы S состояния: S1, S2, S3, причем их предельные вероятности равны 0.2, 0.3 и 0.5 это означает, что после перехода к установившемуся режиму система S в среднем две десятых времени будет находиться в состоянии S1, три десятых – в состоянии S2, и половину времени – в состоянии S3.
Например, если у системы S состояния: S1, S2, S3, причем их предельные вероятности равны 0.2, 0.3 и 0.5 это означает, что после перехода к установившемуся режиму система S в среднем две десятых времени будет находиться в состоянии S1, три десятых – в состоянии S2, и половину времени – в состоянии S3.
Например, если вероятность отказа системы равна Рп=0.00001, то простой системы за 4 года составит:
Тп = 4*365*24*Рп = 0.3504 (ч.)
Для вычисления предельных вероятностей состояний p1, p2, . . ., pn в системе уравнений Колмогорова, описывающих вероятности состояний, нужно положить все левые части (производные) равными нулю и решить систему линейных уравнений.
№59 слайд
![Марковская непрерывная цепь](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img58.jpg)
Содержание слайда: Марковская непрерывная цепь называется «процессом гибели и размножения», если ее граф состояний имеет вид, представленный на рисунке, т.е. все состояния можно вытянуть в одну цепочку, в которой каждое из средних состояний (S2, . . . , Sn-1) связано прямой и обратной связью с каждым из соседних состояний, а крайние состояния (S1, . . . ,Sn) – только с одним соседним состоянием.
№63 слайд
![Одним словом, для схемы](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img62.jpg)
Содержание слайда: Одним словом, для схемы “гибели и размножения” члены, соответствующие стоящим друг над другом стрелкам, равны между собой:
Одним словом, для схемы “гибели и размножения” члены, соответствующие стоящим друг над другом стрелкам, равны между собой:
где k принимает все значения от 2 до n.
№66 слайд
![Обратим внимание на ее](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img65.jpg)
Содержание слайда: Обратим внимание на ее структуру. В числителе стоит произведение всех плотностей вероятности перехода (интенсивностей) , стоящих у стрелок, направленных слева направо, с начала и вплоть до той, которая идет в состояние Sk ; в знаменателе – произведение всех интенсивностей , стоящих у стрелок, идущих справа налево, опять – таки, с начала и вплоть до стрелки, исходящей из состояния Sk . При k = n в числителе будет стоять произведение интенсивностей , стоящих у всех стрелок, идущих слева направо, а в знаменателе – у всех стрелок, идущих справа налево.
№69 слайд
![Пример Пример. Рассмотрим](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img68.jpg)
Содержание слайда: Пример
Пример. Рассмотрим пример, приведенный в самом начале данного раздела. Система управления включает три одинаковых сервера; поток отказов – простейший, среднее время безотказной работы каждого сервера равна T0. Отказавший сервер сразу начинает восстанавливаться; среднее время ремонта (восстановления) узла равно Тв; закон распределения этого времени, т.е поток восстановлений – простейший. Система работоспособна, если работоспособны два любых сервера из трех. Рассчитать простой системы из–за отказов серверов за 4 года непрерывной и круглосуточной эксплуатации.
№70 слайд
![Решение. Состояние системы](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img69.jpg)
Содержание слайда: Решение. Состояние системы нумеруем: S1 - все три сервера работоспособны; S2 - один сервер отказал (восстанавливается), два исправны; S3 - два сервера восстанавливаются, один исправен; S4 - все три сервера восстанавливаются.
Решение. Состояние системы нумеруем: S1 - все три сервера работоспособны; S2 - один сервер отказал (восстанавливается), два исправны; S3 - два сервера восстанавливаются, один исправен; S4 - все три сервера восстанавливаются.
№71 слайд
![Если система находится в](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img70.jpg)
Содержание слайда: Если система находится в состоянии S1, то работоспособны все три сервера; каждый из них подвергается потоку отказов с интенсивностью 1/T0. Следовательно, поток отказов, действующий на систему, в три раза более интенсивен: 12=3/T0. Соответственно, если система находится в состоянии S2, то работоспособны два сервера из трех. Значит, действующий на систему из двух серверов поток отказов имеет интенсивность: 23 = 2/T0. Аналогично 34 = 1/T0.
Если система находится в состоянии S1, то работоспособны все три сервера; каждый из них подвергается потоку отказов с интенсивностью 1/T0. Следовательно, поток отказов, действующий на систему, в три раза более интенсивен: 12=3/T0. Соответственно, если система находится в состоянии S2, то работоспособны два сервера из трех. Значит, действующий на систему из двух серверов поток отказов имеет интенсивность: 23 = 2/T0. Аналогично 34 = 1/T0.
№72 слайд
![По стрелкам влево система](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img71.jpg)
Содержание слайда: По стрелкам влево система переходит после восстановления работоспособности отказавшего сервера. Среднее время восстановления сервера Tв, следовательно интенсивность потока восстановлений, действующего на один восстанавливаемый сервер, равна =1/Tв (21 =1/Tв), на два восстанавливаемых сервера - = 2/Tв (32 = 2/Tв), на три - = 3/Tв (43 = 3/Tв).
По стрелкам влево система переходит после восстановления работоспособности отказавшего сервера. Среднее время восстановления сервера Tв, следовательно интенсивность потока восстановлений, действующего на один восстанавливаемый сервер, равна =1/Tв (21 =1/Tв), на два восстанавливаемых сервера - = 2/Tв (32 = 2/Tв), на три - = 3/Tв (43 = 3/Tв).
№73 слайд
![Пользуясь полученными выше](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img72.jpg)
Содержание слайда: Пользуясь полученными выше общим решением задачи гибели и размножения, имеем:
Пользуясь полученными выше общим решением задачи гибели и размножения, имеем:
1
P1 = ------------------------------------------- ;
1 + 3(Tв /T0) + 3(Tв /T0)2 + (Tв /T0)3
P2 = 3(Tв /T0 ) P0 ;
P3 = 3(Tв /T0 )2 P0 ;
P4 = 3(Tв /T0 )3 P0 .
№74 слайд
![Найденные предельные](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img73.jpg)
Содержание слайда: Найденные предельные вероятности представляют собой среднее относительное время пребывания системы в данном состоянии. Вероятность отказа системы определяется суммой P3 + P4 (простой системы, если отказали 2 или 3 сервера). Среднее время пребывания системы в неработоспособном состоянии Tн за время T можно рассчитать:
Tн = T ( P3 + P4 )
№75 слайд
![Зададимся конкретными](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img74.jpg)
Содержание слайда: Зададимся конкретными значениями: T0 - 40000 ч.. Отказавший сервер направляется немедленно направляется в фирменный сервисный центр (фирменные сервера Compaq, Intel оснащаются, как правило своими фирменными комплектующими). Пусть среднее время восстановление сервера составляет Tв – 48 ч. Подставляем заданные значения в полученные выше формулы:
P1 = 0.996408623
№76 слайд
![P , P , E- P , E- T года дней](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img75.jpg)
Содержание слайда: P2 = 0,003587071
P3 = 1,43483E-06
P4 = 1,72179E-09
T = (4 года)*(365 дней)*(24 часа) = 35040 ч.
Tн = T*( P3 + P4 ) = 9 (минут).
Таким образом, за 4 года непрерывной эксплуатации системы простой из–за отказа двух и более серверов составит не более 9 минут.
По зарубежным источникам, допустимое время простоя ответственных ИС (систем связи, банковских систем и т.д.) не должно превышать в год 5 минут (вероятность безотказной работы 0.99999) .
№81 слайд
![Задача. Наработка до отказа](/documents_6/db42f3f09afa6f40a7843d8aba1bbb92/img80.jpg)
Содержание слайда: Задача.
Наработка до отказа измерительного комплекса подчинена экспоненциальному закону с интенсивностью отказов λ = 1,5*10-4 ч-1, среднее время восстановления составляет 1,5 ч. Процесс измерений составляет 2,5 ч.
Определить количественные характеристики надежности устройства P(t), Кг, Ког, T0 в течение года. Решение. 1. По формуле P ( t ) = exp (-λ t ) определяем
Р(365*24) = EXP(-λ*365*24)=0,877.
2. Т0 = 1/ λ = 1/(1,5 *10 -5) = 6667 ч.
3. Кг = µ/(µ + λ)=(1/Тв)/(1/Тв + λ )=0,9998.
4. Ког = Кг * P(2,5)=0,9994.
Скачать все slide презентации Расчет надежности систем с восстановлением одним архивом:
Похожие презентации
-
Основы расчета надежности технических систем
-
Основные сведения теории вероятностей. Надежность технических систем и техногенный риск
-
Надежность производственных и технологических систем. Математические модели в теории надежности
-
Вероятностные модели для расчёта надёжности
-
Решение задач расчета надежности конструкций с многопараметрическим регулированием силовых факторов
-
Критерии надежности невосстанавливаемых систем. (Лекция 2)
-
Основные математические модели, наиболее часто используемые в расчетах надежности
-
Сообщение по истории математики «Из истории позиционных систем счисления» Выполнила ученица 6 «А класса» Дивии Идегел
-
По математике "Решение задач с помощью систем уравнений второй степени" -
-
Графическая лаборатория Цель: систематизировать знания по теме «Функции и их графики», закрепить навыки работы с графиками функц