本发明公开了一种嵌入式软件可靠性加速测试方法,通过建立软件任务剖面,来随机抽取产生软件任务序列,作为实际可靠性测试中施加的完整而有效的测试输入;测试过程中统计收集任务特征和任务状态,测试过程达到稳定过程后进入控制过程,施加测试策略,最后对软件可靠性进行工程评估。本发明控制过程中的测试策略的提出达到了合理高效地加速可靠性测试过程的目的,也拓展了对嵌入式软件进行可靠性测试的思路。基于软件任务剖面生成的软件任务序列,可以满足对复杂的输入条件的描述和覆盖,保证了可靠性测试数据的可信性;评估方法不依赖于失效数据的假设数学分布,适用于对精度没有过高要求的嵌入式软件的可靠性评估。
本发明提出一种贝叶斯软件可靠性验证测试方法及其计算机辅助工具,测试方法针对离散型和连续型两种软件,构造了基于减函数法的先验分布函数,在此基础上构造单层有先验的贝叶斯软件可靠性验证测试方法,再对先验分布函数中的超参数构建先验分布函数,构造多层无先验的贝叶斯软件可靠性验证测试方法。本发明计算机辅助工具包括先验数据收集管理模块、失效数据导入模块、先验信息计算模块、验证测试方案生成模块、录入验证测试失效数据模块及结果输出模块,实现基于减函数法的单层先验分布的贝叶斯软件可靠性验证测试。本发明更加适用于高可靠软件的可靠性验证测试,提高了验证测试的效率。
本发明公开了一种安全渗透测试方法、装置、电子设备及存储介质,对测试对象进行第一渗透测试动作的交互学习,确定渗透测试反馈结果,当渗透测试反馈结果为利用失效时,选取第三渗透测试动作,采用第三渗透测试动作继续对第一测试对象进行渗透测试。在失效时通过这样不断的交互学习,能够测试已知的漏洞和未知的漏洞。当渗透测试反馈结果为利用成功时,渗透测试结束。当渗透测试反馈结果为利用后可后渗透时,继续对与第一测试对象存在关联关系的第二测试对象进行渗透测试。这样可以实现对网络中多个测试对象进行渗透测试,因此本发明实施例提供的安全渗透测试方案具备较好的测试性能。
本发明涉及一种基于机器学习的钛合金本构关系预测方法,属于金属材料的本构行为预测技术领域。所述预测方法包括:获取多种钛合金分别在不同温度和应变率条件下的应力应变曲线并进行预处理;制作单独用于VAE‑GAN模型训练的曲线数据集;基于VAE‑GAN模型搭建预测模型部分一,并进行训练;基于多项式回归模型搭建预测模型部分二,实现由实验条件预测应力应变曲线的编码;将预测编码输入VAE‑GAN译码器,输出最终预测应力应变曲线。本发明所述预测方法实现了同时预测钛合金材料应力随应变的变化过程和失效应变,克服了传统本构模型不能预测合金材料失效应变的缺点,为合金材料本构关系预测提供了新方法。
一种微机电系统机械组元可靠性评估的测试装置,包括:一光学测量单元,用于测量微机电系统机械组元的轮廓曲线,获得被测微机电系统机械组元在失效前后的三维形貌信息或动态位移信息;一环境腔室,用于放置被测微机电系统机械组元,所述各种环境条件包括真空、气压、气氛、温度和湿度;一XY工作台,环境腔室放置在XY工作台上,可跟随XY工作台在水平面内移动,环境腔室的质量低于XY工作台正常工作的载荷限制;一环境控制与测量单元,保证在环境腔室内实现所需的各种环境条件并测量相应的环境参数;一数据采集和控制单元,用于控制XY工作台,并带动环境腔室在水平面内移动;环境控制与测量单元,实现与测量各种环境条件。
本发明公开一种复合式地下深部灾害监测装置,其包括测管、手动侧斜杆、柔性传感带、大位移测线组、数据采集模块、无线发送模块及供电模块。本发明通过柔性传感带和大位移测线组可同时自动测量地下不同深度的双向倾斜角度变化和断裂位移量,实现了多物理量的自动测量;柔性传感带内部的双轴倾角传感器灵敏度好、测量数据准确,当地下某个层位发生突变时,柔性传感带内部的双轴倾角传感器依然可以工作,因此不易失效;当柔性传感带内的某些双轴倾角传感器发生故障后,柔性传感带的安装方式决定了柔性传感带可被方便地取出,从而实现对相应双轴倾角传感器的更换,这一特性同样有利于监测装置的回收再利用,从而大大降低技术人员的劳动强度及监测费用。
本发明涉及一种测量上行链路质量报告的方法,包括:A.获取上行链路目标信干比和事件测量相对门限值;B.将所述上行链路目标信干比与事件测量相对门限值之和设置为测量上行链路质量报告的事件测量上报门限值;C.当启动上行外环功率控制时,基站根据无线网络控制器发送调整后的上行链路目标信干比动态调整事件测量上报门限值;D.当被测量的上行链路质量的信干比满足上报条件,基站发起测量报告。另外,本发明还提供一种测量上行链路质量报告的装置,包括:获取单元、累加单元、调整单元和测量判断单元。以解决在启动外环功控时,无法使用基站的上行链路信干比的测量报告事件来体现功控失效的问题。
本发明公开了一种无需加速度传感器组合补偿的无人机升降率测量方法。所述的升降率测量方法主要是针对当前基于组合补偿原理的无人机升降率测量方法存在对加速度传感器信息过分依赖的弊端,一旦加速度传感器测量精度下降或者失效,此时将难以提供具有相当精度的升降率信息。基于此,本发明构造了一种仅依赖于无人机高度信息且具有级联形式的非线性跟踪微分器,同时采用“先预报,后微分”的原理来弥补升降率的相位损失,以此来解决缺少加速度传感器配置或失效情况下的无人机升降率的测量问题。本发明可用于无人机的自动控制飞行,特别是在加速度传感器失效等场合,将有利于提高飞行安全系数和高度控制精度。
本发明涉及一种微腐蚀服役环境下纯银触点材料可靠性的预测方法,该方法步骤如下:通过现场暴露试验,确定纯银触点材料样品腐蚀产物膜厚与腐蚀时间和静态接触电阻之间的关系,根据该关系预测纯银触点材料失效现象的出现时间。本发明采用腐蚀产物膜厚作为指标能灵敏反应样品不同程度的腐蚀状况,只需通过较短周期的现场暴露试验确定腐蚀产物膜厚与腐蚀时间和静态接触电阻之间的关系,即可根据达到失效状态时的电阻增量,准确预测出现失效现象的暴露时间,本发明方法解决了现有方法周期长、准确率不高的问题。
本发明公开了一种实时在线监测闭环控制系统及其工作方法,包括电源、功率变换器、输出滤波整流器、采样网络、比较器、PWM控制器和驱动器,所述功率变换器、输出滤波整流器、采样网络、比较器、PWM控制器和驱动器依次相连;所述电源包含输入端电源电压和输出端电源电压,所述功率变换器与输入端电源电压电性连接,所述输出端电源电压连接在输出滤波整流器与采样网络之间。应用闭环传递函数实测结果,建立关键器件失效与电源失效的动态模型,电源失效的在线闭环测试方式实现了电源故障实时预报和劣化在线可测,提供电源故障、劣化和愈合测试、判断、处理、评估方法,并提供相应的决策,电子系统的可靠性升高。
本发明提供一种确定伺服阀用阀芯阀套寿命预测模型的方法,其包括以下步骤:S1,确定伺服阀用阀芯阀套的主要失效形式是冲蚀磨损;S2,建立伺服阀用阀芯阀套的冲蚀磨损故障物理模型;S3,得到作为失效判据的伺服用阀芯阀套的磨损量;S4,进行伺服阀用阀芯阀套寿命试验;S5,对多个待测试伺服阀用阀芯阀套样件进行寿命试验;S6,得到阀芯阀套在不同试验条件下的试验数据;S7,得到伺服用阀芯阀套寿命预测模型。本发明提出伺服阀用阀芯阀套寿命预测模型,将阀芯阀套的磨损量作为其失效判据,通过伺服阀用阀芯阀套寿命试验,根据伺服阀用阀芯阀套在不同试验条件下的磨损量,确定伺服阀用阀芯阀套寿命预测模型。
本公开关于一种环境光测量方法及装置,属于电子领域。所述方法用于包含触摸屏的电子设备中,所述触摸屏上均匀分布有光传感器,包括:获取操作体作用于所述触摸屏上的触控操作的操作区域;确定包含所述操作区域的失效区域,射入所述失效区域中的光传感器的环境光被所述操作体遮挡;根据在所述失效区域外的各个光传感器测量环境光的亮度值。本公开可以确定被操作体遮挡的光传感器,从而将这部分测量值不准确的光传感器进行排除,使用剩下的光传感器计算环境光的亮度值,解决了设置于小孔内的一个光传感器容易被遮挡,测得的环境光的亮度值不准确的问题,达到了提高环境光的测量准确性的效果。
本申请公开了一种网络站点访问效果数据的监测方法和装置,包括:数据获取模块实时获取网络站点的源会话数据;数据构建模块将所述源会话数据按照站点和会话标识归类缓存至存储设备中;数据计算模块针对所归类的每一会话,在归类缓存了新的会话数据时,则利用该新的会话数据计算对应的新的访问效果数据,将该新的访问效果数据合并到之前的总访问效果数据中,得到最新的总访问效果数据;数据清理模块在所述归类缓存的会话失效时计算会话失效效果数据,将所述会话失效效果数据合并至所述最新的总访问效果数据中;将所述失效会话的会话数据从存储设备中清除。利用本发明,可提高监测网络站点访问效果数据的处理效率,提高监测的实时性。
本实用新型公开了一种实时在线监测闭环控制系统,包括电源、功率变换器、输出滤波整流器、采样网络、比较器、PWM控制器和驱动器,所述功率变换器、输出滤波整流器、采样网络、比较器、PWM控制器和驱动器依次相连;所述电源包含输入端电源电压和输出端电源电压,所述功率变换器与输入端电源电压电性连接,所述输出端电源电压连接在输出滤波整流器与采样网络之间。应用闭环传递函数实测结果,建立关键器件失效与电源失效的动态模型,电源失效的在线闭环测试方式实现了电源故障实时预报和劣化在线可测,提供电源故障、劣化和愈合测试、判断、处理、评估方法,并提供相应的决策,电子系统的可靠性升高。
惯性测量系统多传感器冗余方法,通过多传感器输出的多个测量值,计算惯性测量系统的输出结果以及输出结果在各个传感器上的投影值,根据各个传感器输出值计算其与投影值差的绝对值并排序,根据差的绝对值的最大值与预先设定精度偏差阈值进行迭代判断,直至判定出正确的失效传感器,惯性测量系统输出结果为剩余传感器的计算结果。相比奇偶向量算法实现的惯性测量系统多传感器冗余方法,本发明实现了多传感器冗余的惯性测量系统独立自主判定失效传感器问题,不依靠前序数据也不依靠后续数据,不仅能够准确判别出故障的传感器,而且能判别出偶尔失效或者输出精度要求不满足设计要求的传感器,增加了惯性测量系统的可靠性和输出精度。
本发明提供了一种高压输电耐张线夹剩余寿命预测方法,采取的步骤包括 : 获取耐张线夹实际运行环境参数;腐蚀速率实验,确定电阻增长率?腐蚀时间关系函数;温升试验测定散热系数;建立实验室耐张线夹腐蚀时间?温度模型;确定服役腐蚀时间与实验室腐蚀时间关系;计算环境修正系数A确定环境因子K;计算临界击穿温度;确定线夹剩余寿命。有益的技术效果:采用本方法,可解决老旧耐张线夹剩余寿命无法评估的问题。本发明是基于热击穿原理建立,量化了耐张线夹失效条件,使得耐张失效的判断更具有科学性。
本发明公开了一种基于状态监测和可靠性准则的变压器备用方法,主要包括以下步骤:1)获取变压器数据。2)计算变压器老化指数。3)计算规划时段t内退役备用的变压器数量和所有变压器的就位时间。4)计算1个周期内变压器的总失效率。5)计算1个周期内变压器处于第m种失效状态的概率。6)计算规划时段t内变压器启用第y种备用方案的可靠性水平。7)计算规划时段t内最优备用方案的就位时间和失效备用的变压器数量。8)计算最优备用方案所需贮备的变压器数量。本发明能够充分利用变压器状态监测量的实测数据,准确评估变压器的实际状态。本发明所建立的模型考虑了各台变压器的实际状态和失效率,能够准确评估变压器组的可靠性。
本发明提出一种嵌入式软件可靠性测试缺陷注入与控制方法,在被测嵌入式软件所在的目标机中设置了缺陷管理模块和通信调度模块,研究人员通过测试平台对被测嵌入式软件进行缺陷注入和控制,缺陷跟踪控制与软件功能执行在同步的基础上并行进行,两者采用不同的通道,数据之间不发生冲突。本发明方法可以根据课题研究和测试的实际需要自定义软件缺陷,根据研究人员的需要对被测嵌入式软件进行软件缺陷的设置,在发生软件失效后,对导致失效的缺陷号进行报告,节约了查错排错所需要的大量时间,能提高软件失效课题研究的效率,提高了软件缺陷的可控性,实现了更有针对性的进行软件可靠性方面的研究。
本发明提供了一种柔性复合管服役寿命试验预测方法,是一种通过在模拟管道输送介质中对柔性复合管进行高温加速试验数据预测柔性复合管预期寿命的方法。采用提高温度加速试验的方法,将试验温度(较高温度)、试验时间(较短时间)并在含有模拟管道输送介质中柔性复合管发生失效内压强度试验数据,基于时间‑温度转换原理,转换为管道设计温度(较低温度)、预期寿命(较长时间)和输送介质中柔性复合管发生失效的内压强度预测数据,通过数据拟合得到柔性复合管内压强度失效值与失效时间的拟合方程,设定不同管材失效强度阈值,计算得到管材预期寿命。
本实用公开了一种氧化铁皮附着力的测量装置,包含拉伸实验机,所述拉伸实验机包含上拉模和下拉模,还包含:与所述上拉模连接的上卡具;与所述下拉模连接的下卡具;所述上卡具或下卡具与待测试样二者的表面通过强力粘结剂连接,所述强力粘结剂的胶接失效形式为母材失效。本实用新型提供的氧化铁皮附着力的测量装置,将上卡具或下卡具与待测试样二者的表面通过强力粘结剂连接,并且在使用拉伸试验机的拉伸过程中,所述强力粘结剂的胶接失效形式为母材失效,从而使得到的氧化铁皮附着力的测量结果准确、直接。
一种预测半导体器件寿命终点时NBTI动态涨落的方法,包括:通过对半导体器件进行测试,获取半导体器件在寿命终点时的失效几率;通过对多个半导体器件进行测试,获取某工作电压VG对应的特征失效几率;求出不同VG下在寿命终点时阈值电压的退化量ΔVth的均值在不同器件之间的方差,以及ΔVth的方差在不同器件之间的方差,以及不同VG对应的特征失效几率;对应大于等于0且小于1的特征失效几率的工作电压VG即满足半导体器件10年寿命的工作电压VDD;这样,在半导体器件寿命终点时的NBTI动态涨落就可以表征出来。本发明提供了纳米尺度半导体器件寿命终点时的NBTI动态涨落有效的预测方法。
本发明公开了一种面向无人机集群的安全等级预测方法及系统,包括:基于设定的无人机集群失效类型,将无人机集群中的每个个体无人机基于自身的飞行状态数据计算出自身的性能衰退轨道;每个个体无人机基于自身的性能衰退轨道获得累积失效概率预测值;领航机订阅所有个体无人机广播的累积失效概率预测值,并计算无人机集群的危险失效概率;领航机基于所述无人机集群的危险失效概率确定无人机集群的安全等级。本发明的技术方案将会提升无人机集群对自身安全与风险的认知能力,间接提升了无人机集群的抗毁能力。
本发明实施例提供一种安全风险监测的方法和装置,属于风险评估领域。所述安全风险监测的方法包括:确定影响装置的至少一个关键安全变量;获取所述关键安全变量波动时各保护层成功的次数和失败的次数;基于所述关键安全变量波动时各保护层成功的次数和失败的次数确定各保护层实时失效概率;基于所述各保护层实时失效概率对各保护层经验失效概率进行修正,确定修正后的失效概率。通过本申请的技术方案能够动态修正保护层的失效概率,精准地确定装置的各关键安全变量波动引发危险事件的可能性,实现装置风险的实时监测和有效预警。
本发明提供了一种非挥发性存储器的自测试方法和装置,非挥发性存储器包括自测试控制器,非挥发性存储器与测试设备相连,方法包括:通过非挥发性存储器接收测试设备发送的启动自测试指令;启动自测试控制器,确定最大测试次数和非挥发性存储器的各待测试项目;通过自测试控制器根据各待测试项目对非挥发性存储器进行测试,直至对各待测试项目的测试次数等于最大测试次数,或直至任一待测试项目的测试结果为非挥发性存储器失效;若任一待测试项目的测试结果为非挥发性存储器失效,则通过自测试控制器记录对应的项目失效信息至非挥发性存储器的第一预设存储空间。本发明使得老化测试简单方便,大幅降低了老化测试对测试设备的要求,测试成本更低。
本发明涉及一种反映截面尺寸效应的蠕变寿命‑壁厚关系预测方法,其步骤为:1)将具有任意壁厚尺寸的标准件分为区域1和区域2两部分。2)获取最小壁厚标准件和最大壁厚标准件的蠕变试验寿命。3)若最小壁厚标准件的蠕变试验寿命更大,则采用基于区域划分的蠕变失效准则1预测蠕变寿命‑壁厚关系;反之,则采用基于区域划分的蠕变失效准则3预测蠕变寿命‑壁厚关系。4)若区域1损伤、区域2损伤均未达到1,则3)中的预测结果即为最终的蠕变寿命‑壁厚关系预测结果;若区域1损伤或区域2损伤达到1,则分别采用基于区域划分的蠕变失效准则2、基于区域划分的蠕变失效准则4更新3)中的蠕变寿命‑壁厚关系预测结果。
本发明公开了一种基于实测数据的继电保护装置时变故障率计算方法,包括:获取继电保护装置的历史失效数据,并根据预定的判断依据从历史失效数据中筛选出偶然失效数据与老化失效数据;对于偶然失效数据采用恒定失效率的估算方法估算偶然失效率λ0;对于老化失效数据,则采用数学期望公式为经验分布函数对老化失效数据进行分布计算,再对分布结算结果进行拟合计算,得到继电保护装置的失效概率分布函数,从而计算出老化失效率λ1(t);根据偶然失效率λ0与老化失效率λ1(t)估算继电保护装置时变故障率。该方法可以应用于以场站对于保护装置的故障数据为基础的时变失效特新研究,使得故障率的计算更加符合实际情况,并根据计算结果可预测装置失效情况。
本发明属于草地生态改良领域,具体涉及一种针对草地土壤-根系复合体结构的剪切力原位测试方法及装置。根据测定深度需求,将执行剪切装置从草地表面强制垂直贯入到待测深度的土层中;贯入到待测深度后,驱动执行剪切装置周向旋转,使得该深度内的土壤-根系复合体结构在与执行剪切装置相互作用的作用面上发生剪切失效,直至土壤-根系复合体结构破坏,通过测定使土壤-根系复合体结构发生剪切失效至破坏时所需的有效扭矩峰值来推算草地待测深度土层自然条件下的抗剪强度及剪切特性的相关参数。本发明适应性强,能直接获取数据,操作灵活,解决传统人工取样后在室内进行原状土测试造成的数据偏差,以及因草地土壤坚实度高而带来的取样费力的问题。
本发明公开了一种基于门控递归单元神经网络的电子器件剩余寿命预测方法,包括:获得电子器件在相同条件下的多组老化数据;对多组老化数据进行预处理;根据预处理后的老化数据以及电子器件失效机理获得失效变量;根据预处理后的老化数据建立门控递归单元神经网络老化模型;根据门控递归单元神经网络老化模型获得失效变量的预测变化值,结合设定的失效阈值,获得电子器件的剩余寿命。本发明提供的电子器件剩余寿命预测方法,通过构建门控递归单元神经网络老化模型预测电子器件的剩余寿命,综合考量了老化数据中各失效变量对电子器件剩余寿命的影响而进行预测,同时考虑到老化数据的时序特征,充分挖掘了老化数据中的信息,预测精度高,可靠性强。
本发明公开了一种预估红外探测器真空筛选试验合格率的方法,包括:对样本数据进行采集,整理得到特征量;根据整理得到的特征量,建立Logistic回归模型;采样交叉验证法,对Logistic回归模型进行训练,得到训练后的Logistic回归模型;根据训练后的Logistic回归模型,对待预测红外探测器进行失效预测;根据待预测红外探测器的失效预测的结果,对预测结果为合格的待预测红外探测器,按照失效预测概率进行排序,并输出结果。通过本发明能够在试验前对探测器合格情况进行预测,优先选择性能较好且稳定的子样进行试验,避免失效率高的器件混入正样,提高了筛选的有效性、降低了成本。
本发明提供一种电子产品的温压双应力小样本加速试验寿命预测方法,其包括以下步骤:1、获取失效数据并进行排序,确定失效数据所满足的指数分布;2、计算并重新整理每个应力水平下的等效指数失效时间数据并进行排序;3、列出选定的信度水平并计算分位值;4、获得选定信度水平下的应力‑失效时间函数;5、获得选定应力水平下的对数失效时间分位值;6、得到参数的最小二乘估计值,确定选定应力水平下的失效时间分布。本发明基于不确定理论通过矩模型实现指数分布参数估计,获取等效指数失效时间数据,通过扩大样本数量实现指数分布参数的修正,提高了小样本条件下失效时间预测的精确性与收敛度。
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