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速度与质量 - 陆军大学出版社
美国在二战期间生产了世界上最好的步兵步枪（M-1 加兰德步枪），为什么像美国这样技术先进的国家，却生产出一种导致美国人死亡人数更少的武器？采购过程中的哪些决定导致一名步兵死亡，正如一位海军陆战队员在信中所描述的那样，“发现他的步枪被拆开，就放在他试图修理的地方？”4 这些问题的答案就在 M-16 的发明和发展故事中。由于陆军对这种玩具般的塑料步枪存在偏见，并且没有参与全面的开发过程，最初的 M-16 型号在越南战场上表现不佳。其高故障率的原因很多且很复杂，多年来一直是争论的焦点。考虑到美国军方和世界各地的其他军队仍然携带着可直接追溯到尤金·斯托纳的原始 M-16 原型（即 AR-15）的步枪，这个话题对许多人来说仍然很有趣
速度与质量 - 陆军大学出版社
美国是一个技术先进的国家，在第二次世界大战期间，它生产了可以说是世界上最好的步兵步枪（M-1 加兰德），怎么会推出一种导致美国人死亡人数更少的武器呢？在采购过程中，哪些决策导致一名步兵死亡，正如一位海军陆战队员在信中所描述的那样，“被发现时，他的步枪被拆开，放在他试图修理的地方？”4 这些问题的答案就在 M-16 的发明和发展故事中。由于陆军对这种玩具般的塑料步枪存在偏见，并且没有参与全面的开发过程，最初的 M-16 型号在越南战场上表现不佳。其高故障率的原因很多且很复杂，多年来一直是争论的焦点。考虑到美国军方和世界各地的其他军队仍然携带着可以追溯到尤金·斯通纳最初的 M-16 原型（即 AR-15）的步枪，这个话题仍然让很多人感兴趣
基于合成传感器的可认证空气数据系统流动角度估计的安全性分析
摘要：本研究涉及部分基于合成传感器的空气数据系统 (ADS) 的安全性分析。ADS 专为小型飞机运输 (SAT) 社区设计，适用于未来的无人机和城市空中交通应用。ADS 的主要创新在于使用合成传感器代替传统叶片（或传感器）来估计流动角（攻角和侧滑角），而压力和温度则直接用皮托管和温度探头测量。由于空气数据系统是安全关键系统，因此需要进行安全分析，并将结果与飞机集成商要求的安全目标进行比较。本文介绍了应用于部分基于合成传感器的安全关键系统的系统安全评估的常见航空程序。统计估计了 ADS 子部件的平均故障间隔时间，以评估 ADS 功能的故障率。所提出的安全分析还有助于识别最关键的空中数据系统部件和子部件。还确定了为实现非冗余架构的适航安全目标而可能填补的技术差距。
基于林德利分布的串并联系统性能改进
R˚ade[1]得到了一些简单系统的可靠性等价因子（REF）。Sarhan[2,3]提出了四种方法：（i）缩减法（RM）：将故障率降低一个因子ρ，0<ρ<1；（ii）热复制法（HDM）：假设系统中的某些组件将连接到并联系统中的某些组件（每个组件一个）。（iii）冷复制法（CDM）：该方法采用冷耦合，假设某些组件将通过完美开关连接到其他组件（每个组件一个）。（iv）不完美复制法（IDM）：它与以前的CDM方法不同，连接过程中使用的开关是不完美开关。开关具有寿命分布。通过应用 REF 的概念，可以改进各种系统，参见 [ 4 、 5 、 6 、 7 、 8 、 9 、 10 、 11 、 12 、 13 、 14 、 15 、 16 、 17 、 18 、 19 、 20 、 21 、 22 ] 如果一个随机变量 T 具有如下 pdf，则它具有三参数林德利分布 (TPLD)
引用了原始发表的论文（记录的版本）：Kazlou，T.，Cherp，A.，Jewell，J。（2024）。可行的碳捕获和Sto
气候变化需要大规模部署碳捕获和存储（CCS）。最近的计划表明，到2030年，CCS的容量增加了八倍，但CCS扩展的可行性却是有争议的。使用CCS和其他政策驱动技术的历史增长，我们表明，如果计划在2023年至2025年之间两倍，并且其故障率降低了一半，则CCS到2030年可能会达到0.37 GTCO 2年-1，比大多数1.5°C较低，但比大多数2°C途径更高。保持轨道至2°C将要求在2030-2040 ccs加速至少与2000年代的风力发电一样快，并且在2040年之后，它的增长速度比1970年代至1980年代的核能快。只有10％的缓解途径符合这些可行性限制，几乎所有这些途径描绘了<600 GTCO 2 2100捕获和存储。通过假设CCS计划的失败和生长的速度不如烟气脱硫的速度大约是这一数量的两倍，从而放松约束。
模糊系统模糊可靠性分析中的对偶犹豫模糊集理论方法
摘要：在本研究中，我们研究了一种具有逆威布尔分布的双重犹豫模糊集理论方法。用于生产系统/设备的数据/信息可能存在不确定性，这是一个非常常见的问题。双重犹豫模糊集 (DHFS) 在降低此类不确定性的有效性方面起着重要作用。DHFS 是一种有用的替代方法，可以处理专家无法提供满意或拒绝的单一选择的情况。DHFS 是犹豫模糊集或直觉模糊集或模糊集的超集。在本研究中，我们提出了一种使用 DHFS 以及逆威布尔分布 (IWD) 的方法。借助 IWD，很容易对各个级别的系统故障率进行建模，这在可靠性案例中很常见。模糊IWD用于获得系统在寿命期间发生故障的模糊可靠性。基于𝛼-cut，引入了一种DHFS方法。DHFS克服了传统方法得到的结果，因为它优于犹豫模糊集理论，因为它包括单个案例的多重分级/选择。通过给出数值示例验证了该方法的优势和重要性。
MIL-STD-883G 方法 1005.8 1993 年 6 月 1 日 1 ... - MMDC-Tech
方法 1005.8 稳态寿命 1. 目的。稳态寿命试验的目的是证明在较长时间内处于指定条件下的设备的质量或可靠性。在额定工作条件下进行的寿命试验应进行足够长的试验期，以确保结果不是早期故障或“早期死亡”的特征，并且在寿命试验结束前应定期观察结果，以指示故障率随时间的任何显著变化。在较短间隔或较低应力下获得有效结果需要加速测试条件或足够大的样本量，以提供合理的样本故障检测概率，该概率与样本所抽取批次中潜在故障的分布相对应。下面 3 中提供的测试条件旨在反映这些考虑因素。当采用该测试来评估设备的一般能力或进行设备鉴定测试以支持需要高可靠性的未来设备应用时，应选择测试条件以表示设备在电气输入、负载和偏置方面的最大操作或测试（参见测试条件 F）额定值以及相应的最大操作或测试温度或其他指定环境。2. 设备。合适的插座或其他安装
量化人为错误
首先是唯一的。然而，当检查大量案例时，此类事故的某些一般特征就会显现出来。图 3 旨在以简化的方式表明如何表示这种通用模型。通用模型称为 MACHINE（使用分层影响网络的事故因果模型）。所有事故的直接原因是人为错误、硬件故障和外部事件的组合。图 3 对这些进行了更详细的分解。主动、潜在和恢复错误已经讨论过。在硬件故障的情况下，这些可以分为两类。随机故障是可靠性模型考虑的正常故障，例如由于预期的磨损过程。从测试和其他来源可以获得有关此类故障分布的大量数据。人为故障包括两个子类别，一类是由于组装、测试和维护等领域的人为行为造成的，另一类是由于固有的设计错误造成的，这些错误会导致不可预测的故障模式或缩短生命周期。所有可靠性工程师都知道，从现场数据得出的大多数组件故障率实际上包括人为故障的影响。从这个意义上讲，这些数据不是组件的固有属性，而是取决于人为影响（管理、
2001 年 12 月 6 日 - Nonstop Systems
版本：2001 年 12 月 8 日 附录 A - 基本概率和统计理论 A1 - 概率集 A1-1 集合运算和代数 A1-2 集合枚举 A1-3 概率的公理和基本规则 A2 - 随机变量 A2-1 概率密度函数和累积分布函数 A2-2 瞬时和累积故障率 A2-3 描述统计 A2-3.1 位置测量：平均值、中位数、众数 A2-3.2 变异性测量：范围、方差、标准差 A3 - 概率分布 A3-1 浴盆曲线 A3-2 二项分布、几何分布和泊松分布 A3-2.1 简单备件计算 A3-3 负指数分布 A3-3.1 占空比的影响A3-4 威布尔分布 A3-5 正态分布 A3-6 对数正态分布 A3-7 伽马分布 A3-8 贝塔分布 A3-9 卡方分布 A4 置信水平和区间 A4-1 常规 A4-2 贝叶斯 A4-3 学生 t 分布的临界值 A4-4 双侧卡方置信限乘数 A4-5 单侧卡方置信下限乘数 A5 问题和练习
电子系统中故障预测的基于自发的时间点过程模型：提高准确性和解释性
现有的用于预测电子设备故障率的模型通常会显示出差异，与实际测量相比，稳定时期的预测值较高，在流失期间的值较低。尽管它们经常用于模拟时间序列过程中的强度函数，但复发性神经网络（RNN）却难以捕获事件序列之间的长距离依赖性。此外，强度函数的固定参数形式可以限制模型的概括。为了解决这些缺点，提出了一种新颖的方法，利用注意机制在不依赖强度函数的情况下生成时间点过程。为了量化模型和现实分布之间的差异，模型使用Wasserstein距离来创建损失函数。此外，为了提高可解释性和概括性，使用一种自动机制来评估过去事件对当前发生的影响。比较测试表明，这种方法的表现超过了可能的可能性模型，而没有先前了解强度功能和类似RNN的生成模型，从而将相对错误率降低了3.59％，并将错误预测准确性提高了3.91％。