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World File Search System故障率
基于 CEEMD 和... 的飞机故障率预测方法
准确预测飞机故障率可以提高飞行安全和备件供应效率，有效提供良好的维修保养决策和健康管理指导。为了实现非线性非平稳飞机故障率的准确预测，提出了一种基于互补集经验模态分解（CEEMD）与组合模型融合的飞机故障率预测方法。首先利用互补集经验模态将故障率分解为多个不同频率的分量，然后选取集成移动平均自回归模型（ARIMA）模型和灰色Verhulst模型对不同分量进行预测，利用熵权重法求解组合模型的系数，最后将各预测模型的预测结果乘以各自的权重系数，得到最终的预测结果。以飞机燃油控制系统故障率数据的实际案例应用为例进行试验，采用7个评价函数作为评价标准来评估组合模型的性能。实验结果表明，所开发的组合模型优于其他误差平方和（SSE）、平均绝对误差（MAE）等模型，可以显著提高飞机故障率的预测精度，证明了该模型可以提高飞机故障率的预测精度。
按需故障率 - BQR 可靠性工程
在许多情况下，产品设计阶段需要粗略估计故障率。例如：在早期设计阶段，需要进行初始可靠性和安全性分析，以准备初步设计评审 (PDR)。获取故障率可能需要花费大量时间，尤其是在安全和可靠性部门分开的大型组织中。为了解决这个问题，我们引入了一种基于 Web 应用程序的新方法，该方法提供了一种安全、快速的方法来获取电气元件和组件的故障率。在本文中，我们介绍了该方法和特殊功能，它们简化了流程并节省了工程师的时间和精力。关键词：故障率、MTBF、应用、电子产品。
高科技组件的故障率数据分析
这是一份论文的预印本，旨在发表在期刊或会议论文集上。由于在出版前可能会做出更改，未经作者许可，不得引用或复制此预印本。本文件是作为美国政府机构赞助的工作的记录而编写的。美国政府或其任何机构或其任何雇员均不对任何第三方使用本报告中披露的任何信息、设备、产品或流程或其使用结果作出任何明示或暗示的保证，或承担任何法律责任或义务，也不表示此类第三方对其的使用不会侵犯私有权利。本文表达的观点不一定是美国政府或赞助机构的观点。
基于故障率模型的可靠性预计系统...
和 比机械元件更容易进行可靠性预测规范化，因此已经设计出各种预测方法并正在使用。这些预测规范大多是通过收集加速寿命试验和现场数据而建模的分析结果。电子元件可靠性预测研究始于真空管时代，至今仍在进行，生产出许多尖端电子元件。Palo（1983）为SSI，MSI和LSI设备开发了可靠性预测模型。该模型通过添加设备缩放因子和现场经验因子来发现通信用电子元件的故障率，这在以前的基于纯乘法计算方法的模型中是没有考虑到的。O’Connor (1985) 研究了 MIL-HDBK- 217D 方法在预测
先进水冷反应堆管道故障率评估方法
本出版物全面回顾了先进水冷反应堆管道可靠性参数评估的良好实践。良好实践是指管道可靠性分析中预期的流程和分析任务，以使结果真实地反映管道结构完整性。管道可靠性是一个复杂的课题，已从各种技术角度进行了广泛的研究（例如从设计规则的制定到材料降解减缓实践的制定）。为了协助成员国应用适当的方法对先进水冷反应堆的管道故障率进行分析，国际原子能机构组织了一个为期三年的协调研究项目，题为《先进水冷反应堆管道故障率评估方法》（2018-2021 年）。本出版物基于使用不同的先进方法在多种分析环境中应用并响应不同国家规范和标准的要求时获得的技术见解。
基于电子元器件故障率模型的可靠性预测系统
和 比机械元件更容易进行可靠性预测规范化，因此已经设计出各种预测方法并正在使用。这些预测规范大多是通过收集加速寿命试验和现场数据而建模的分析结果。电子元件可靠性预测研究始于真空管时代，至今仍在进行，生产出许多尖端电子元件。Palo（1983）为SSI，MSI和LSI设备开发了可靠性预测模型。该模型通过添加设备缩放因子和现场经验因子来发现通信用电子元件的故障率，这在以前的基于纯乘法计算方法的模型中是没有考虑到的。O'Connor (1985) 研究了 MIL-HDBK- 217D 方法在预测
了解 IEC 623801 的功能安全 FIT 基本故障率估计
• 早期故障（也称为早期失效）：其特点是初始故障率相对较高，但随后会迅速降低。可以通过执行加速寿命测试（如老化或 I DDQ 测试）进一步减少早期故障，这些测试是德州仪器 (TI) 工厂出厂测试的一部分。早期故障主要是由未有效筛选的制造缺陷引起的。缺陷总是会发生。开发和持续改进有效的筛选是一项要求。• 正常寿命故障：这是浴缸曲线的区域，其中故障率相对较低且恒定。BFR 估算解决了半导体元件生命周期的这一部分。此故障率以故障时间 (FIT) 为单位进行量化 - 这是产品运行十亿 (10 9 ) 个累计小时内可能发生的故障数量的估计值。• 固有磨损：这是产品生命周期中固有磨损占主导地位且故障呈指数增加的时期。产品使用寿命的结束被指定为磨损开始的时间。这些类型的故障是由众所周知的因素引起的，例如通道热载流子效应、电迁移、时间相关的电介质击穿和负偏置温度不稳定性。ISO 26262 和 IEC 61508 等功能安全标准不支持基于非常量故障率计算随机硬件指标。因此，在产品的整个生命周期内，使用一个恒定的（但悲观的）近似值来估计 BFR。系统集成商必须应对正常使用寿命期间的随机硬件故障以及磨损的开始。在这种情况下，系统集成商必须依靠安全机制，它提供了一定的