可靠性設(shè)計方法

1、可靠性設(shè)計第一節(jié) 概述可靠性是與故障相對應(yīng)的的一個概念?？煽啃匝芯块_始于美國，起源于軍用電子設(shè)備，二戰(zhàn)后，陸續(xù)成立了很多可靠性研究的機(jī)構(gòu)。為什么展開可靠性研究：可靠性差帶來的危害。航空航天、軍用器械、民用電子產(chǎn)品，IT 產(chǎn)品。最初來源于航空、航天等高科技領(lǐng)域的可靠性設(shè)計開始向兵器、船舶、電子、機(jī)械、汽車、信息技術(shù)等行業(yè)滲透。我國加入WTO 后，在市場競爭日益激烈的情況下，國內(nèi)民用企業(yè)將從價格、服務(wù)這種低層次競爭走向產(chǎn)品質(zhì)量和可靠性的競爭，從而對質(zhì)量和可靠性專業(yè)人才的需求將不斷增加。因此，一些高校開設(shè)了可靠性系統(tǒng)工程專業(yè)（如北航）或開設(shè)了可靠性設(shè)計課程。一些大的企業(yè)開始使用大型可靠性設(shè)計軟件進(jìn)行

2、輔助設(shè)計（如可靠性系統(tǒng)軟件CARMES 2.0（可靠性維修性綜合分析軟件R elex ）等）。真正將可靠性設(shè)計理論應(yīng)用于生產(chǎn)實際。形成了一些產(chǎn)品的設(shè)計準(zhǔn)則及可靠性設(shè)計標(biāo)準(zhǔn)，如?？煽啃詭淼男б妗Ｈ邕\輸包裝，提高使用壽命，提高使用可靠度。第二節(jié) 定義及度量指標(biāo)1.可靠性（5-1） 2. 可靠度（5-2）：產(chǎn)品在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時間內(nèi)完成規(guī)定功能的概率 設(shè)有N 臺設(shè)備，在規(guī)定的條件下和規(guī)定的時間內(nèi)，工作t 時刻，有n(t個失效，其可靠度的估計值為( ( N n t R t N-=lim ( ( N R t R t -=即為該產(chǎn)品的可靠度。失效概率（5-3）為( 1( F t R t =-3 失

3、效概率密度函數(shù) ( /n t N t N 為試件的總數(shù)，( n t 表示在, t t t +時間內(nèi)失效的件數(shù)。隨著N 的增大和t 的減小，失效概率密度的圖形變成光滑曲線。其和失效概率的關(guān)系為0( ( tF t f t dt = 4 失效率：工作到某個時刻尚未失效的產(chǎn)品，在該時刻后單位時間內(nèi)失效的概率。 0( ( ( ( lim (N t n t t n t dn t t N n t t N n t dt ->->+-=- 分子分母同時除以N ，得到( ( ( f t t R t =例 某批產(chǎn)品100個，工作了5年有90在工作。到了第六年，又有五個不能工作，第七年又出現(xiàn)10個不能工作

4、的，使計算該產(chǎn)品第五年和第六年時的失效率。9590(55.26%951-=，9080(611.11%901-= 4）平均壽命 N 個產(chǎn)品從開始工作到發(fā)生故障的時間分別為1234, , , , , n t t t t t ，則平均壽命為11Ni i t N = ( ( /f t n t N t =所以0( t f t dt =即失效的產(chǎn)品個數(shù)( n t 與失效的時間t 相乘等于工作總時間，在除以產(chǎn)品總數(shù)即為平均壽命。0( t n t Ndt = 0000000( ( ( ( ( |( lim ( 0,lim ( 0( t t t f t dt tdF t tdR t udv uv vdu tdR

5、 t tR t R t dt R t tR t R t dt =-=-=-=-+= 5）失效過程分為（5-5）：早期失效期；隨機(jī)失效期；損耗失效期。6）可靠壽命：使可靠度等于給定值r 時的產(chǎn)品壽命稱為可靠壽命，即為r t ，其中r 稱為可靠水平。r t 的值可通過( r R t r =解出。例：某產(chǎn)品的可靠度服從指數(shù)分布( t R t e-=，求0.9r =時的壽命（即0.9r =時產(chǎn)品已經(jīng)工作的時間）。 1ln(1/ /0.105r t r e t r r=第一節(jié) 概率分布1. 概率分布（5-4）有：(0-1分布 二項分布；泊松分布；正態(tài)分布；對數(shù)正態(tài)分布；指數(shù)分布；2. 離散型隨機(jī)變量的分

6、布：二項分布(貝努利分布 ：設(shè)試驗E 只有兩種結(jié)果，抽到合格品或抽到不合格品，這兩種結(jié)果分別用事件A 與_A 表示。發(fā)生A 的概率為( P A p =，發(fā)生_A 的概率為_( 1(01 P A p q p =-=<<，若以X 表示在n 重實驗中事件A 發(fā)生的次數(shù)，則X 是一個隨機(jī)變量，它的可能取值為0,1,2,3, ,k, n(共n+1種 ，此時X 所服從的概率分布為二項分布。分布如下： (0 (1 n P X p =-11(1 (1 n n P X C p p -=-。( (1 k k n k n P X k C p p -=-。( n P X n p =由上面的分布來看，上面的

7、n+1項剛好是二項式( n pq +的展開式的各項。即隨機(jī)變量X 取值為K 的概率( (1 k k n k n P X k C p p -=-恰好是( n p q +的展開式的第k+1項。這就是二項分布的由來。稱隨機(jī)變量X 服從參數(shù)為n,p 的二項分布。 當(dāng)n=1時，二項分布變?yōu)?-1分布。即( (1 k k n k n P Xk C p p -=-（p 為A 出現(xiàn)的概率，q 為A 不出現(xiàn)的概率，! !(!r n n C r n r =-） 累積分布函數(shù)：事件A 在n 次試驗中發(fā)生少于r 次的概率為0( r x x n x n x P x r Cp q -=例題1：投擲硬幣10次中出現(xiàn)“正面“

8、的概率。根據(jù)公式( r r n r n P r C p q -=得到:例題2 若將次品率為10%的產(chǎn)品每15個裝一箱，求一箱中有0，1，2，3，15個的概率。按式( r r n r n P r C p q -=（p=0.1，q=0.9，r=0,1,2,3,15）分別得到:出現(xiàn)0個概率為:0.201出現(xiàn)1個概率為:0.342出現(xiàn)2個概率為:0.267出現(xiàn)3個概率為:0.128出現(xiàn)4個概率為:0.047出現(xiàn)5個概率為:0.010出現(xiàn)6個概率為:0.002出現(xiàn)7個概率為:0.000出現(xiàn)8個概率為:0.000出現(xiàn)15個概率為0.000可靠性實驗一般投入N 個零件進(jìn)行實驗T 小時，而僅僅允許r 個失效。

9、已知產(chǎn)品的可靠度( R t q =，不可靠度( 1( F t R t p =-=，則N 個抽檢零件中出現(xiàn)失效產(chǎn)品不多于r 個的概率為：0( ( ( r x x n x n x P x r C Ft R t -= 因此根據(jù)實驗可測得可靠度?；蚋鶕?jù)實驗檢驗供貨廠家的可靠度是否和提供的可靠度吻合。3. 離散型隨機(jī)變量的分布：泊松分布：對于二項分布來說，當(dāng)p=q=0.5時，不管n 多大，X 的分布曲線是對稱的（橫坐標(biāo)是事件發(fā)生的次數(shù)，縱坐標(biāo)是該事件發(fā)生的概率）；而當(dāng)p 很小時，此時，n 越小，X 的分布曲線越不對稱，n 越大，X 的分布曲線越對稱。當(dāng)n 時二項分布趨向于極限分布，即泊松分布。 泊松定理

10、：隨機(jī)變量X 服從參數(shù)為n,p 的二項分布，其分布律為( (1 , 0,1,., k k n k n P X k C p p k n -=-=，式中設(shè)0np =>是常數(shù)，則有l(wèi)im ( lim (1 (0,1,., ! k k n kn n n k P X k C p p e k n k -=-= 證明：( (1 ( (1 (1.(1 ( (1 ! 1211(1(1 (1(1 (1 ! k k n kn k k n kn k n k k n k P X k C p p C n nn n n k k n nk k n n n n n-=-=-+=-=- 對于任意的數(shù)k, 有：121lim(

11、1(1 (1 1lim(1 lim(1 1n n n k n k n n n e nn-=-=-=故得證。對于n 很大，p 很小的二項分布，可以用柏松分布代替，即(1 !k k k n k n e C p p k -np =是隨機(jī)變量X 的均值。柏松分布的各項為：211!2!k e e e e k -+=（p 代表產(chǎn)品失效的概率）第一項表示一個都不失效的概率（二項分布對應(yīng)為k=0）；第二項表示失效一個的概率；第三項表示失效二個的概率。例題 若將次品率為15%的產(chǎn)品每100個裝一箱，求一箱中有0，1，2，3，4，5，6，7個次品的概率及次品在7個以下的概率。 解 p=0.05,n=100,u=n

12、p=5,0.00674e-= （查表可得）因此可分別得到次品為0，1，2，3，4，5，6，7個的概率。 4.連續(xù)型隨機(jī)變量的分布：正態(tài)分布(Gauss分布 ，它是一切隨機(jī)現(xiàn)象的概率分布中最常見和應(yīng)用最廣泛的一種分布。如機(jī)械加工中的誤差、測量誤差，打靶時的射擊誤差，同齡男或女的身長，年降雨量等值與其平均值的差值等。 離散性隨機(jī)變量的分布函數(shù)為( i i i i x xx xF x P X x P X x P =如果對于隨機(jī)變量X 的分布函數(shù)( F x ，存在非負(fù)的函數(shù)( f x ，對于任意的實數(shù)x有( ( xF x P X x f x dx -=則稱X 為連續(xù)型隨機(jī)變量，而函數(shù)( f x 稱為X

13、 的概率密度函數(shù)概率密度函數(shù)的性質(zhì)有： （1）( 0f x （2）( 1f x dx +-=（3）211221( ( ( x x P x X x F x F x f x dx =-=1 正態(tài)分布的定義： 正態(tài)分布的概率密度為：2( 2( ( x f x x -=-<< 其中為位置參數(shù)（均值），為形狀參數(shù)（標(biāo)準(zhǔn)差） 則稱X 服從參數(shù)為與2的正態(tài)分布，記作2(, XN 。累積分布函數(shù)：2( 2( ( x xF x P X x e dx -= 2 正態(tài)分布的概率密度函數(shù)的性質(zhì)：（1）曲線( y f x =對于軸線x =為對稱（2）當(dāng)x =時，( f x1 （3）當(dāng)x ±時，(

14、0f x （4）曲線( y f x =在x =±處有拐點（5）曲線( y f x =是以x 軸為漸近線，且( f x 應(yīng)滿足( 1f x dx +-=（6）當(dāng)給定值而改變值時，曲線( y f x =僅沿著x 軸平移，而形狀不變。（7）當(dāng)給定值而改變值時，圖形的對稱軸不變，但圖形形狀改變。由于標(biāo)準(zhǔn)差的變動引起( f x和拐點 位置x=±的改變以及性質(zhì)( 1f x dx +-=，使愈小時圖形愈高而“瘦”；愈大時圖形愈矮而“胖”；即分不為之不變，只改變其分散程度。3 標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的定義：0, 1=的正態(tài)分布稱為標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布引入新變量x z -=代入22( 2( ( x xF x

15、P X x edx -=并令1=，此時標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布的 概率密度函數(shù)( z 和累積分布函數(shù)( z 分別為22( ( x z e z -=-<<+ 22( ( ( z zz edz P Z x F x -= 其中x z -=。通過正態(tài)分布表可查得上式的值，正態(tài)分布表給出的是用數(shù)值積分法求出的( z 的近似值。例題3：已知2(, XN ，求P a X b 的值解：21( 2x ba P a X b dx -= 令x z -=，則2121b z a P a X b dz -= =(b a -品，求合格品的百分?jǐn)?shù)。 解：合格品的百分?jǐn)?shù)應(yīng)為P X -=-=(2(295.44%-=例題4 有10

16、00個零件，已知其失效為正態(tài)分布，均值為500h ，標(biāo)準(zhǔn)差為40h 。求：t=400 h 時，其可靠度、失效概率為多少？經(jīng)過多少小時后，會有20%的零件失效？4005002.540t z -=-所以累積分布函數(shù)為(2.5 0.0062-=即( 0.0062F t = 所以(4001(4000.9938R F =-=-=-+=例題5 電車的車門高度是按照使男子碰頭的機(jī)會少于1%來設(shè)計的。假設(shè)穿皮鞋的男子的平均身長為165cm ，標(biāo)準(zhǔn)差為6 cm，問車門高應(yīng)設(shè)計成多大尺寸。解：設(shè)x 是設(shè)計的車門高度，那么下圖中雙重斜線部分就是男子身高的分布落在大于車門高度的區(qū)域, 按題意, 該部分的面積不能超過1

17、%. 根據(jù)正態(tài)分布表查( 0.01Z =得到2.33Z =根據(jù)2. 332. 3361651x z x c m -=+= 例題6 設(shè)男子的平均身高為165cm, 標(biāo)準(zhǔn)差為6 cm, 女子的平均身高為153cm, 標(biāo)準(zhǔn)差為5 cm.問在一次偶然相遇的一對男女中, 女子高于男子的概率是多少? 解:兩個符合正態(tài)分布的隨機(jī)變量22111222(, ; (, X N X N ,它們的和或差也符合正態(tài)分布. 即22121212(, X X X N =+根據(jù)題意, 男女身長差符合正態(tài)分布. 均值為10 cm,7.8cm = , 因此女子高于男子的身高相當(dāng)于在該正態(tài)分布中的小于0的部分即1212( (0 P

18、X X P X X X <=-<計算下圖中小于0的部分的面積, 將原來的分布化成正態(tài)分布, 即107.8x x z -=將0x=代入上式得到1.28z =-查正態(tài)分布表得到(1.28 0.1003-=x 165即女子高于男子的概率為10.03%.正態(tài)分布的壽命試驗的參數(shù)估計n 個樣本的失效時間分別是123, , ,., n t t t t ，則正態(tài)分布試驗的數(shù)學(xué)期望與標(biāo)準(zhǔn)差的估計值分別為： 11ni i t n = =5.對數(shù)正態(tài)分布：對數(shù)正態(tài)分布的概率密度為：2(l n 2( x f x e -= 計算時將變量X 變換為ln(X即可。 6.指數(shù)分布：指數(shù)分布適合( t 為常數(shù)的情

19、況。其概率密度函數(shù)為： ( f x e -= 為失效率（常數(shù)）( ( ( 1( 1(t t f t t R t e F t R t e R t -=-=- 1、指數(shù)分布為常數(shù)；102、指數(shù)分布的平均壽命0011( |t t R t dt e dt e -=-=3、指數(shù)分布具有無記憶性。 第四節(jié) 可靠性設(shè)計原理 7.常規(guī)設(shè)計與概率設(shè)計的不同（5-6）：設(shè)計變量的性質(zhì)不同；設(shè)計變量運算方法不同；設(shè)計準(zhǔn)則的含義不同。 8.傳統(tǒng)設(shè)計采用安全系數(shù)法或許用應(yīng)力法。其出發(fā)點是使作用在危險截面上的工作應(yīng)力s 小于等于許用應(yīng)力s，而許用應(yīng)力s是等于極限應(yīng)力lim s 除 以大于1的安全系數(shù)n 而得到的。其缺陷是

20、：首先：試驗表明，大量的設(shè)計變量如負(fù)荷、極限應(yīng)力以及材料硬度、尺寸都是隨機(jī)變量，都呈現(xiàn)出離散性，都應(yīng)該依概率取值。其次：常規(guī)設(shè)計方法關(guān)鍵是選取安全系數(shù)的值。系數(shù)過大，浪費。過小，影響正常使用。受經(jīng)驗影響，往往不能正確反映設(shè)計的安全裕度。 9. 應(yīng)力強(qiáng)度干涉模型。10.可靠性設(shè)計即概率設(shè)計，其基本觀點如下：首先：認(rèn)為零件的強(qiáng)度服從于概率密度為( r f r 的隨機(jī)變量，加在零件上的載荷也是服從正態(tài)分布的隨機(jī)變量，因而導(dǎo)致加在零件上的應(yīng)力服從于概率密度為( s f s 的隨機(jī)變量。其次，零件的強(qiáng)度隨時間推移而退化，均值隨時間推移減小，均方差隨時間推移增大。最后，當(dāng)零件強(qiáng)度r 大于加在零件上的應(yīng)力時

21、，零件是可靠的，可靠度表示為：( ( R t P r s => 11.傳統(tǒng)設(shè)計即常規(guī)設(shè)計方法與可靠性設(shè)計即概率設(shè)計的不同點：第一，設(shè)計變量的性質(zhì)不同。第二，運算方法不同。第三，可靠性準(zhǔn)則的含義不同?？煽啃栽O(shè)計準(zhǔn)則是設(shè)計人員在長期的設(shè)計實踐中積累起來的、能提高產(chǎn)品可靠性的行之有效的經(jīng)驗和方法，并歸納、總結(jié)形成具有普遍適用價值的設(shè)計原則。它是設(shè)計人員進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計時必須遵循的準(zhǔn)則，以避免重復(fù)發(fā)生過去已發(fā)生過的故障或設(shè)計缺陷。的共性部分上升為某類產(chǎn)品的可靠性設(shè)計準(zhǔn)則。如：HB7251-95直升機(jī)可靠性設(shè)計準(zhǔn)則、HB7232-95軍用飛機(jī)可靠性設(shè)計準(zhǔn)則、GJB2635-96軍用飛機(jī)腐蝕防護(hù)設(shè)計和控

22、制要求 12.可靠度的確定方法：首先：1E 表示應(yīng)力隨機(jī)變量s 落在某一假定應(yīng)力0S 附近一微小區(qū)間ds 內(nèi)的事件, 則1E 出現(xiàn)的概率為10( ( s P E f s ds =其次: 2E 表示強(qiáng)度隨機(jī)變量r 大于0S 的事件, 則2E 出現(xiàn)的概率為20( ( ( r s P E P r s f r dr =>第三：事件1E 和2E 是獨立事件，同時發(fā)生的概率為12120( ( ( ( ( s r s P E E P E P E f s ds f r dr =最后：假定應(yīng)力i s 包括隨機(jī)變量s 所有可能出現(xiàn)的值，而只要i s 落在 某個區(qū)域，而r 又大于i s ，產(chǎn)品就可靠。因此可靠

23、的產(chǎn)品包括了所有這 些概率的累加?？煽慷葹?( ( s r s R P r s f s f r dr ds +-=>=13.應(yīng)力強(qiáng)度都服從正態(tài)分布時的可靠度計算21( 2( ( rrr r f r r -=-<< 21( 2( ( sss s f s s -=-<< 令y r s =-，也服從正態(tài)分布。因此21(2( ( yyy y f y y -=-<< y 的均值y r s =-,y 的標(biāo)準(zhǔn)差222y r s =+因此可靠度為21( 20(0 y yy R P r s e dy -+=->= 令yyy z -=則y dz dy =原來的變量y

24、 積分下限為0, 那么z積分下限為0yy-= 那么可靠度變?yōu)?2z R dz +-= 令0z =則可靠度變?yōu)?02z z R edz +-= 根據(jù)正態(tài)分布的對稱性22022z z z z edz edz +- 即可靠度等于0( z (查標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布表 其中0z =稱為“聯(lián)結(jié)方程”，0z 稱為可靠度系數(shù)。 14.機(jī)械強(qiáng)度可靠度計算：載荷分布+尺寸分布 材料力學(xué)性能分布+尺寸分布 強(qiáng)度分布 應(yīng)力分布+強(qiáng)度分布可靠度 材料性能的數(shù)據(jù)處理：服從正態(tài)分布，一般手冊中給出性能的（強(qiáng)度極限、屈服極限、疲勞極限、硬度、延伸率、韌性等）范圍max, min ，則 均值1(maxmin 2=+, 標(biāo)準(zhǔn)差1(max

25、min 6=- 有的手冊中沒有給出范圍，只給出均值，那么標(biāo)準(zhǔn)差=均值*V（V 為變異系數(shù)）。 工作載荷的統(tǒng)計分析：靜載荷一般服從正態(tài)分布，動載荷一般服從正態(tài)分布或指數(shù)分布。為了獲得載荷的分布，通過實測，獲得一系列數(shù)據(jù)，再根據(jù)數(shù)理統(tǒng)計原理進(jìn)行分析，確定分布類型和參數(shù)。幾何尺寸的統(tǒng)計分析：和材料性能的數(shù)據(jù)處理一樣。一般尺寸都給出公差。尺寸的標(biāo)準(zhǔn)差=（尺寸的上限-下限）/6隨機(jī)變量函數(shù)的統(tǒng)計特征值：12(, , , n y f x x x =，其中i x 服從正態(tài)分布，其均值和標(biāo)準(zhǔn)差為i 和i ，那么y 也服從正態(tài)分布，其均值和標(biāo)準(zhǔn)差分別為 12(, , , y n f =， y = 15.例題：1

26、 承受轉(zhuǎn)矩的軸的靜強(qiáng)度可靠性設(shè)計設(shè)計一端固定，一端受扭的軸，設(shè)計隨機(jī)變量的分布參數(shù)為： 作用轉(zhuǎn)矩1130300, 1130300T T N mm N mm -= 許用剪切應(yīng)力344.47, 34.447MPa MPa -=求軸半徑的尺寸及公差，要求可靠度R=0.999，軸半徑的變化為3r a r =a 為偏差系數(shù)，取值0.03。解題步驟如下：A 由可靠度得到F=1-R=0.001，查正態(tài)分布表得到3.09R Z = B 列出應(yīng)力表達(dá)式，計算工作應(yīng)力2222362222436, T r TTrrr=+將作用轉(zhuǎn)矩的值代入上式得到工作應(yīng)力的平均值及均方差（皆為r 的表達(dá)式） C求解“聯(lián)結(jié)方程”0z

27、=，0z 稱為可靠度系數(shù)。得到 32.13r mm =D 敏感度分析固定r ，改變偏差系數(shù)a ，可靠度變化如下 固定r 和偏差系數(shù)a ，改變許用剪切應(yīng)力的均方差，可靠度變化如下 固定許用剪切應(yīng)力的均方差和偏差系數(shù)a ，改變r ，可靠度變化如下r 25.40 30.48 35.56 ZR -1.642 2.086 4.824 可靠度 0.05050 0.98169 0.99999 r 40.64 45.72 50.80 ZR 6.555 7.621 8.736 可靠度 0.99999 0.99999 1 2 2 設(shè)計一圓截面拉桿，承受拉力 P(mP , s P ， mP = 40000N ,s

28、P = 1200N ，選用 45 號鋼，已知 45 號鋼的抗拉強(qiáng)度數(shù)據(jù)服從正態(tài)分布，均值、均方差分別為 為保證拉桿的可靠度為 0.999， 試給出半徑的尺 md = 667MPa,s d = 25.3MPa 。 寸數(shù)據(jù)分布。 解題步驟如下： A 由可靠度得到 F=1-R=0.001，查正態(tài)分布表得到 Z R = 3.09 B 列出應(yīng)力表達(dá)式，計算工作應(yīng)力 s= P P = A p r2 2 4m p mp 1 2 2 2 所以 ms = ，ss = 2 4 s p + 2 6 sr pmr2 p mr p mr 取拉桿圓截面半徑的公差為 ± r 所以 s r = = ±0.

29、015mr ， r 3 = 0.005mr 將拉力的值代 入上式得到工作應(yīng)力的平均值及均方差（皆為 mr 的表達(dá)式） C 求解“聯(lián)結(jié)方程” z0 = mr - m s ， z0 稱為可靠度系數(shù)。得到 s r2 + s s2 mr = 4.722 D 與常規(guī)設(shè)計比較及敏感度分析 常規(guī)設(shè)計取安全系數(shù) n=3，即 s = m P £ s = s = 667 / 3 = 222.333 2 pr 3 得到 r ³ 7.568 如果取 mr = 4.722 ，則在常規(guī)設(shè)計中安全系數(shù)為 n = 1.168 ，一般是不敢采取這樣的 安全系數(shù)的。 可靠性系統(tǒng)軟件 CARMES 2.0（可靠

30、性維修性綜合分析軟件 Relex） CARMES 2.0 是可靠性維修性保障性工程軟件 CARMES 的第二代產(chǎn)品。在集成了第一 代產(chǎn)品功能的基礎(chǔ)上，密切結(jié)合國內(nèi) RMS 工程應(yīng)用實際，新增了可靠性評估、功能危險 性分析、區(qū)域安全性分析和事件樹分析等模塊，以及國內(nèi)標(biāo)準(zhǔn)可靠性預(yù)計手冊與電信專 業(yè)可靠性預(yù)計手冊等預(yù)計方法，從而形成融可靠性建模、預(yù)計、分配、分析、評估、設(shè) 計、管理于一體的高度集成化工程應(yīng)用軟件。CARMES2.0 由以下 10 個分系統(tǒng)構(gòu)成： 可靠性、維修性與可用性應(yīng)用程序 RAMP 故障模式、影響及危害性分析程序 FMECA 故障報告、分析和糾正措施系統(tǒng) FRACAS 故障樹分析程序 FTA 可靠性評估工具 RAT 功能危害性分析 FHA 區(qū)域安全性分析程序 ZSA 事件樹分析 ETA 壽命周期費用分析工具 LCC 軟件可靠性預(yù)計與估計程序 SRE CARMES 全面覆蓋了產(chǎn)品壽命周期可靠性、維修性、可用性、測試性、安全