zhwt201 发表于 2009-5-11 22:43:45

可靠性预计中相似产品法中相似系数是如何定义的!

在《系统可靠性设计分析教程》一书中,第五章可靠性预计的课后系统第5小题中给出相似系数,而书中没有明确给出定义。请问相似系数是怎么定义的,这个题该怎么计算?
题意如下:用相似产品法估计系统的基本可靠性
产品名单机配套数老产品的MFHBF相似系数
131192.83.0
226262.01.0
.....

zhanghjspace 发表于 2009-5-12 08:53:33

回复 1楼 zhwt201 的帖子

(转)相似系数similaritycoefficient指在数量分类学中,表示作为对象的两个分类单位(所进行的分类单位)间相似程度的指标。本质上为相关系数(correlationcoeffiecient),此外还有其他许多系数。在0—1型资料数据时,有单纯相同系数(simplematchingcoefficient),P.J-accard(1908)、S.Kulczynski(1927)、L.R.Dice(1945)、A.Ochiai(1957)、D.J.Rogers以及T.Tanimoto(1960)等系数。  相似系数是联合国工发组织国际工业研究中心提出的度量方法。相似系数通常介于0和1之间。
个人是第一次听说一楼这样的实例。不知道有没有电子版的,传上来好让大家帮着分析一下。

admin 发表于 2009-5-13 09:09:51

可靠性预计-相似设备法

预计方法包括:相似设备法计数法和元器件应力分析法

可靠性预计中有叫相似设备法的,但是很少看有相关介绍,应该其准确度比较低的原因吧。

其中有本书《可靠性实用指南》中有介绍,楼主可以查看一下。
第3章可靠性预计方法
引言
可靠性预计基本要点
相似设备法
方法的要点
系统的定义及建模
相似设备的数据
数据的比较
评估及分析
通用元器件计数法
方法的要点
工作表
系统定义及建模
评估范围
工作条件
元器件总数
产品失效率
产品可靠度
优点和缺点
计算机辅助方法
元器件应力分析法
方法要点
概要
产品确认及相关工作条件
元器件总数
应力分析


另附一则可靠性预计的论文:http://www.kekaoxing.com/design/predict/200905/19672.html
下面引用一些可靠性预计的基础资料,一并参考:
可靠性预计的意义
1、预先控制产品因硬件失效导致的单板返修率;
2、预先估计产品投入市场使用时的系统年停机时间;
3、进行应力分析,发现薄弱环节,提高产品可靠性;
4、为维护费用、备件数等的计算提供依据;


预计主要采用以下三个标准:MIL-HDBK-217F
GJB299B
BELLCORETR-332

器件级指标预计方法

元器件计数法(计数法)BELLCORE(TR-332)方法I情况1和情况240℃环境温度50%电应力

元器件有限应力法(应力法)BELLCORE(TR-332)方法I情况3所有应力情况



BELLCORE的三种预计方法

方法I:计数法预计。

方法II:综合方法和试验数据的一种单元或器件级的统计预计法

方法III:一种基于现场数据,对系统在线服务可靠性进行预计的统计预计法。


BELLCORE方法I的三种情况
•情况1:单元/系统的老化时间<=1小时,且无器件级老化的黑盒预计。器件假设工作在40℃的温度和50%的电

应力下。
•情况2:单元/系统老化时间>1小时,但无器件级老化的黑盒选项。器件假设工作在40℃的温度和50%的电应

力下。
•情况3:一般情况-所有其它的环境条件。这种情况用于供应商希望进行器件级老化的或者当供应商或用户

希望得到在除40℃和50%的应力条件以外的情况下的可靠性预计结果时。以下称这些预计为“有限应力”预计



BELLCORE方法II的四种情况
•情况L1-器件进行试验室试验(器件未进行前期的老化)-表格9
•情况L2-单元经过试验室试验(单元/器件未进行前期的老化)-表10
•情况L3-器件试验室试验(器件进行了前期的老化)-表11
•情况L4-单元试验室试验(单元/器件进行过前期的老化),表12

BELLCORE方法III的三种方法
•方法IIIa:通过收集所要预计的产品(称为目标产品)的现场数据,直接对其故障率进行预计。
•方法IIIb:通过收集相似产品(称为跟踪产品)的现场数据,对目标产品的器件、单元和子系统进行预计。
•方法IIIc:通过收集跟踪产品的现场数据,对目标产品的单元和子系统进行预计(不包含器件)

可靠性预计标准http://www.kekaoxing.com/club/thread-6758-1-1.html

Sunshine~ 发表于 2019-8-7 13:38:29

:D:D,学习中

liu1978 发表于 2019-9-11 11:51:58


谢谢分享!
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