О методических погрешностях прогнозирования ресурса высоконадежных изделий электронной техники

Представлены оценки средней наработки до отказа (MTTF) изделий электронной техники на основе использования двухпараметрических распределений. Отмечается, что прогнозные оценки MTTF на основе экспоненциального распределения завышены в 50–1500 раз по сравнению с аналогичными оценками на основе дву...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2004
Автори: Стрельников, В.П., Антипенко, К.А.
Формат: Стаття
Мова:Російська
Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2004
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83958
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:О методических погрешностях прогнозирования ресурса высоконадежных изделий электронной техники / В.П. Стрельников, К.А. Антипенко // Мат. машини і системи. — 2004. — № 3. — С. 164-167. — Бібліогр.: 2 назв. — рос.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:Представлены оценки средней наработки до отказа (MTTF) изделий электронной техники на основе использования двухпараметрических распределений. Отмечается, что прогнозные оценки MTTF на основе экспоненциального распределения завышены в 50–1500 раз по сравнению с аналогичными оценками на основе двухпараметрических распределений. Представлені оцінки середнього наробітку до відмови (MTTF) виробів електронної техніки на підставі використання двопараметричних розподілів. Відмічено, що прогнозні оцінки MTTF на підставі експоненційного розподілу завищені у 50–1500 разів у порівнянні з аналогічними оцінками на підставі двопараметричних розподілів. Estimations of an average operating time to refusal (MTTF) of electronic techniques products are submitted on the basе of using of two-parametrical distributions. It is marked, that prognostic estimations MTTF on a basе exponential distributions are overestimated in 50–1500 times in comparison with similar estimations on the base of two-parametrical distributions.
ISSN:1028-9763