ФИЗИЧЕСКИЕ ФАКТОРЫ, ВЛИЯЮЩИЕ НА ПРОЦЕСС

На объект управления (ОУ) влияют два вида возмущений:

-

внутренние, 

вызванные 

изменением 

свойств 

материала 

в 

процессе

полимеризации. Они являются достаточно детерминированными по своей природе;

-внешние, вызванные изменением окружающей среды. Они имеют стохастический

характер.

На процесс полимеризации влияют следующие факторы:

- содержание связующего в пропитанном наполнителе;

- содержание растворимой части смолы в пропитанном наполнителе;

- температурный режим;

- давление;

-выдержка  времени,  используется  для  равномерного  распределения  температуры

по всему объему формируемого изделия.

Одним из важнейших факторов процесса является температура.

Управляющими  факторами  процесса  полимеризации  являются  температурный

режим,  режим  давления  и  выдержка  времени.  Система  управления  процессом

полимеризации  должна  быть  трехконтурной,  соответственно  по  этим  трем  параметрам,

что позволяет свести брак к минимуму. Тем самым позволит существенно снизить затраты

сырья, исключить влияние субъективных факторов.

В  общем  случае  объект  управления  для  автоматизированных  систем  управления

технологических процессов (АСУ ТП) является оборудование и технологический процесс

(ТП) производства унифицированной стеклопластиковой лопасти и ее деталей.

Таким  образом,  рассматриваемый  процесс  является  сложным  и  многофакторным,

со  сложным  характером  возмущений.  Он  нуждается  в  строгом  соблюдении  режимов

управления,  такими  как  нагрев,  выдержка  и  охлаждение.  Это  возможно  при

автоматизированном  управлении,  которое  позволяет  соблюдать  все  вышеизложенные

условия с минимальным участием человека.

На  производстве  управление  ТП  полимеризации  ведется  в  ручном  варианте, т. е.

оно, как таковое, не производится никакими устройствами.

Такой метод управления имеет ряд существенных недостатков:

- датчики используются только для регистрации информации о ходе ТП;

-

невозможность  программного  регулирования  температуры  (поддержание

определенной температуры);

- балансировка  пресс-формы  по  тепловому  режиму  производится  оператором,

поэтому  качество  изделий  зависит  от  его  опыта,  квалификации  и  других  субъективных

факторов;

- давление  по  всему  объему  заготовки  задается  оператором  перед началом

выполнения  ТП  с  определенным  запасом  на  потери,  связанные  с  формообразованием.

Вносимая погрешность сказывается на качестве изделий.

В связи с вышеизложенным необходимо  сформулировать следующие технические

требования к системе управления (СУ):

- необходимость хранения информации о ходе ТП полимеризации в памяти ЭВМ;

- выдача этой информации по требованию на печать или экран в виде графика или

протокола, общего для всего лонжерона или по каждому участку пресс-формы;

- накопление  информации  о  ходе  ТП для  множества  лонжеронов,  с  целью

получения статистических данных и их анализа.

Исходя  из  требований  к  СУ,  возрастает  необходимость  использовать  компьютер

более  высокого  уровня  для  создания  гибкого  программного  продукта.  Гибкость

заключается  в  том,  что  можно  будет  указать  какие  параметры  в  ТП  изменятся,

отсканировать ТП (температурную кривую). В том числе задать с клавиатуры параметры

(t, p,

) для того, чтобы изменить характер управления. ПК будет использоваться не только

для  управления,  контроля  и  хранения  информации  о  ходе  ТП  полимеризации,  но  и  для

реализации моделирования этого процесса для более глубокого его изучения.

С  целью  удовлетворения  вышеизложенным  требованиям  был  разработан  алгоритм

изготовления композиционных материалов

МОДЕРНИЗАЦИЯ БЛОКОВ ЭЛЕКТРОПИТАНИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ

ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЯ

Абузяров В.Н.

НОУ ВО Московский технологический институт, филиал в г.Оренбурге, Россия

it@mti-orenburg.ru

Существующие  на  предприятиях  источники  питания  не  отвечают  современным

требованиям в связи с распространением дискретных приборов.

Основной  недостаток  блоков  питания  заключается  в  нестабильности  выходного

напряжения  и  малой  мощности,  что  зачастую  является  причиной  выхода  их  из  строя  и

слабой  помехозащищенности.  Это  актуально,  и  одним  из  способов    решения  является

модернизация  таких  устройств,  при  которой  иногда  можно  добиться  существенного

улучшения  их  выходных  характеристик,  затратив  при  этом  незначительные  силы  и

средства, что в условиях кризиса становится крайне необходимым.

В то же время сравнительный анализ имеющихся приборов и модернизированных

показывает их несущественное техническое различие.

Математически это можно обосновать, применив один из способов решения задачи

выбора при помощи аддитивного показателя.

Данный  метод  хорош  тем,  что  прост  в понимании  и  легко  программируется.

Решение  задач  оптимизации  для  различных  отраслей  науки  разное  и  зависит  от  степени

требуемой точности в математических расчетах.

При  решении  проблемы  модернизации  оборудования  становится  актуальным

активное  вовлечение  технического  персонала  в  этот  процесс,  который  может  служить

базой  для  закрепления  теоретических  знаний  и  получения  практических  навыков,

проявления творческой активности и повышения интереса к своей профессии.

Решение практической задачи

Используем формулы:

W =

∑ a W ; X =

,

где

– весовые коэффициенты

W – с у м м а   ч а с т н ы х   п о к а з а т е л е й

Составим и заполним таблицу 1 по соответствующим параметрам,

а

p

=0.5; а

n

=0.1; а

g

=0.1; а

t

=0.3.

Таблица 1– Источники электропитания на рынке

Источник питания

Цена 

на

рынке, руб.

Количество

элементов

Вес, кг

Время

изготовления, часы

GPO

19998

24

11.5

40

GPR

14487

21

11.5

30

LM 7818

8800

11

7.5

24

На основе К142ЕНА 800

11

7

20

Приведем  частные показатели  к  одному  виду.  Разделим  величины  в  столбцах  на

наибольшее  число  и  заполним  новую  таблицу  2  с  полученными  безразмерными

величинами.

Таблица 2 – Безразмерные показатели

Источник

питания

Безразмерная

величина

Безразмерная

величина

Безразмерная

величина

Безразмерная

величина

GPО

1

1

1

1

GPR

0,72

0,87

1

0,75

LM7818

0,44

0,45

0,6

0,6

На основе К142

ЕНА

0,04

0,45

0,43

0,5

Произведем  умножение  и  суммирование  величин  в  строках  с  учетом  весовых

коэффициентов.

W

1

=0.5-1 +0.1-1 +0.1-1 +0.3-1 = 1,

W

2

= 0.5-0.72 + 0.1 0.87 + 0.1-1 + 0.3-0.75 = 0.772,

W

3

= 0.5 0.44 + 0.1 0.45+ 0.1 0.6 + 0.3 0.6 = 0.505,

W

4

= 0.5 0.04 + 0.1 0.45 + 0.1-0.43 + 0.3 0.5 = 0.258. (Необходимо учитывать, что сумма а

i

в

строке равна 1.)

Ранжируя  полученные  величины  по убыванию,  сделаем  вывод:  оптимальным  для

применения является источник питания на микросхеме К142ЕНА.

Микросхема  К142ЕНА  является  регулируемым  стабилизатором  напряжения  с

системой  защиты  от  перегрузок  по  току  и  позволяет  получить  выходное  напряжение  от

2,8 до 30 В при токе нагрузки до 1 А. Дополнив ее усилителем мощности на транзисторе

КТ819  БМ  и  регулируемой  схемой  токовой  защиты,  обеспечим  получение

универсального, надежного источника питания.

Этот транзистор одновременно является выходом микросхемы с током нагрузки до

15А  при  рассеиваемой  на  нем  мощности  до  100  Вт.  Для  этого  используется  радиатор

площадью  в  200  см

2

с  обдувом  от  вентилятора.  В  принципиальной  схеме  используется

микросхема  К142ЕНА,  на  вход  которой  может  подаваться  напряжение  постоянного  тока

не более 30 В.

С  успехом  могут  применяться  и  другие  микросхемы,  например  К142ЕНЗА,  с

входным  напряжением  не  более  40  В.  Цена  этой  микросхемы  достигает  600  рублей,  что

несравнимо выше предлагаемой к использованию К142ЕНА.

Схема регулировки тока.

При  протекании  тока  через  резистор R2  падение  напряжения    на  нем  через  делитель

напряжения R3  и R4  и  эмиттерный  повторитель  на  транзисторе    КТ361  воздействует  на

вход  схемы  защиты  микросхемы.  Резистор R3  ограничивает  максимальный  ток

срабатывания защиты.

Уменьшая  сопротивление R3,  увеличиваем  максимальную  величину  тока,  при

котором срабатывает защита. Резистором R4 устанавливаем предел срабатывания защиты

Ограничения при эксплуатации.

Основное предназначение данного источника — это эксплуатация в стационарных

условиях.  Его,  конечно,  можно  использовать  и  для  питания  цепей  постоянного  тока  с

нагрузкой  до  15А.  Необходимо  только  учитывать,  что  при  больших  токах  нагрузки  и

малом выходном напряжении на транзисторе КТ 819БМ будет рассеиваться мощность P

p

=

(U

a

-U

вых

)*I

H

(Вт). Поэтому желательно понизить входное напряжение до 25В.

Выходное  напряжение  можно  контролировать  по  вольтметру,  а  величину  тока  по

амперметру.  Резистор R4  стоит  оснастить  шкалой,  отградуированной  от  минимума  тока

срабатывания  защиты  до  максимума.  В  качестве

R4  желательно  использовать

многооборотный либо любой другой резистор с верньерным устройством. Использование

таймера обеспечит автоматическую работу.

Необходимым 

элементом 

блока 

питания 

является 

трансформатор 

и

выпрямительное устройство — диодный мостик.

Параметры  и  габариты  трансформатора  подбираются  с  расчетом  предполагаемой

нагрузки,  среды  эксплуатации.  Лучше  использовать  трансформаторы  заводского

исполнения,  поскольку  изготовленные  в  иных  условиях  могут  вносить  искажения  в

выходные параметры. При этом главным критерием является мощность.

Для  повышения  надежности  электрической  схемы  следует  дополнить  ее  П –

образным  фильтром,  состоящим  из  катушки  индуктивности L,  резистора R и  двух

конденсаторов С1,С2. Данный фильтр называют П-образным из-за сходства с этой буквой

и  сочетания  емкостного  и  Г-образного LC фильтров.  Его  достоинство  в  том,  что

пульсации выходного напряжения значительно снижены.

Резистор R,  включенный  на  выходе  фильтра,  всегда  присутствует  в  источниках

питания и является дополнительным нагрузочным сопротивлением.

МЕТОД РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА В ЗАДАЧАХ АУДИТА СИСТЕМЫ

ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ ВЫДЕЛЕННОГО ПОМЕЩЕНИЯ

Щудро И.А.

НОУ ВО Московский технологический институт,

филиал в г. Оренбурге,  Россия

shudro@mail.ru

В  задачах  аудита  системы  защиты  информации  выделенного  помещения

актуальным  является  выбор  метода,  позволяющего  производить  оценку  угроз  для

различных категорий объектов [1].

Средневзвешенный  геометрический  показатель  (СВГП)  качества  [2]  позволяет

решать задачи по оценке уровня актуальных угроз безопасности для различных категорий

выделенных помещений, и содержащейся в них средств защиты информации (СЗИ).

Предлагается  методика  оценки  и  сравнительный  анализ  качества,  основанный  на

расчете  СВГП  качества  информационной  системы  по  выбранным  параметрам  и

характеристикам.

Методика основывается на следующих допущениях [2]:

1. Априорное  задание  максимально  возможного  значения  условного  потенциала

для данного типа продукции или услуг;

2. Использование  экспертных или иных  методик  для  определения  коэффициентов

полезности (важности) подсистем (свойств) и элементов (характеристик) образца с точки

зрения его применения по назначению;

3. Использование

евклидовой  метрики  в  рассматриваемых  функциональных

пространствах на каждом уровне декомпозиции образца.

Последовательность расчетов:

1. Экспертом задается максимально возможное значение условного потенциала для

образцов данного типа;

2. Проводится  определение  весовых  коэффициентов  основных  свойств  образца,

либо непосредственное их задание;

3. Производится 

нормирование 

вектора 

весовых 

коэффициентов 

групп

характеристик.

Рассчитанные  данные  сводятся  в  итоговую  таблицу  для  проведения  оценки  и

сравнительного анализа показателей качества по группам характеристик и по образцам в

целом.

Комплексный  показатель  качества  информации  может  рассчитываться  для

нескольких образцов путем регрессионного анализа [2].

При  реализации  программных  средств  на  ПЭВМ  итоги  расчета  (условный

потенциал  качества  и  коэффициенты  соизмеримости)  приводятся  в  графической или

табличной форме.

Комплексный  анализ  данных  результатов  расчетов,  анализ  возможностей

источников  информации,  анализ  обработки  данных  в  различных  вариантах  при  таком

подходе  позволяет  наиболее  объективно  оценить  качество  информационной  технологии

либо  в абсолютных  цифрах  (в  установленной  пользователем  шкале  измерений),  либо  в

виде коэффициента соизмеримости.

Схема  алгоритма  расчета  СВГП  качества,  в  рамках  реализации  математического

аппарата программного средства показана на рисунке 1.

Решению  данной  задачи  соответствует  модель  угроза-нарушитель  [1],  на    основе

которой выбираются соответствующие группы характеристик, основанные на показателях

риска и вероятности реализации не санкционируемого доступа в обследуемом помещении.

Показатели выбраны  на основании  руководящих документов о защите информации [3], в

качестве шкалы протестирован диапазон состояний системы [0..100], с шагом в 25.

Комплексный  показатель  качества  информации  может  рассчитываться  для

нескольких образцов путем регрессионного анализа [2].

При  реализации  программных  средств  на  ПЭВМ  итоги  расчета  (условный

потенциал  качества  и  коэффициенты  соизмеримости)  приводятся  в  графической или

табличной форме.

Комплексный  анализ  данных  результатов  расчетов,  анализ  возможностей

источников  информации,  анализ  обработки  данных  в  различных  вариантах  при  таком

подходе  позволяет  наиболее  объективно  оценить  качество  информационной  технологии

либо  в абсолютных  цифрах  (в  установленной  пользователем  шкале  измерений),  либо  в

виде коэффициента соизмеримости.

Схема  алгоритма  расчета  СВГП  качества,  в  рамках  реализации  математического

аппарата программного средства показана на рисунке 1.

Решению  данной  задачи  соответствует  модель  угроза-нарушитель  [1],  на    основе

которой выбираются соответствующие группы характеристик, основанные на показателях

риска и вероятности реализации не санкционируемого доступа в обследуемом помещении.

Показатели выбраны  на основании  руководящих документов о защите информации [3], в

качестве шкалы протестирован диапазон состояний системы [0..100], с шагом в 25.

Комплексный  показатель  качества  информации  может  рассчитываться  для

нескольких образцов путем регрессионного анализа [2].

При  реализации  программных  средств  на  ПЭВМ  итоги  расчета  (условный

потенциал  качества  и  коэффициенты  соизмеримости)  приводятся  в  графической или

табличной форме.

Комплексный  анализ  данных  результатов  расчетов,  анализ  возможностей

источников  информации,  анализ  обработки  данных  в  различных  вариантах  при  таком

подходе  позволяет  наиболее  объективно  оценить  качество  информационной  технологии

либо  в абсолютных  цифрах  (в  установленной  пользователем  шкале  измерений),  либо  в

виде коэффициента соизмеримости.

Схема  алгоритма  расчета  СВГП  качества,  в  рамках  реализации  математического

аппарата программного средства показана на рисунке 1.

Решению  данной  задачи  соответствует  модель  угроза-нарушитель  [1],  на    основе

которой выбираются соответствующие группы характеристик, основанные на показателях

риска и вероятности реализации не санкционируемого доступа в обследуемом помещении.

Показатели выбраны  на основании  руководящих документов о защите информации [3], в

качестве шкалы протестирован диапазон состояний системы [0..100], с шагом в 25.

Рисунок 1 – Укрупненная схема математического аппарата

На рисунке 2 приведены исходные данные для проверки работы программного

средства, реализующего математический метод в MS Excel.

Рисунок 2 – Исходные данные для системы

Результаты тестирования математического аппарата в среде MS Excel (рисунок 3)

подтвердили корректность работы программной системы для аудита СЗИ выделенного

помещения.

Рисунок 1 – Укрупненная схема математического аппарата

На рисунке 2 приведены исходные данные для проверки работы программного

средства, реализующего математический метод в MS Excel.

Рисунок 2 – Исходные данные для системы

Результаты тестирования математического аппарата в среде MS Excel (рисунок 3)

подтвердили корректность работы программной системы для аудита СЗИ выделенного

помещения.

Рисунок 1 – Укрупненная схема математического аппарата

На рисунке 2 приведены исходные данные для проверки работы программного

средства, реализующего математический метод в MS Excel.

Рисунок 2 – Исходные данные для системы

Результаты тестирования математического аппарата в среде MS Excel (рисунок 3)

подтвердили корректность работы программной системы для аудита СЗИ выделенного

помещения.

Рисунок 3 – Результат работы алгоритма в MSExcel

Выводы

1. Разработана  программная  система,  включающая  базу  данных  для  расчета  СВГП

качества.

2. Применение  метода  регрессионного  анализа  позволило  получить  коэффициенты,

характеризующие производить оценку угроз для различных категорий объектов.

3. Тестирование  математического  аппарата  и  компонентов  программной  системы

подтвердило корректность полученных результатов.

Литература

1. ГОСТ  Р  ИСО/МЭК  27005-2010  Информационная  технология.  Методы  и  средства

обеспечения  безопасности.  Менеджмент  риска  информационной  безопасности  /

[Электронный ресурс] / Режим доступа:http://qps.ru/kN9rt

2. Вентцель,  Е.С.  Теория  случайных  процессов  и  ее  инженерные  приложения  /  Е.С.

Вентцель, Л.А. Овчаров. – М.: ИЦ «Академия», 2003. – 432с.

3. Приказ ФСТЭК России от 11 февраля 2013 года «Требования о защите информации, не

составляющей 

государственную 

тайну, 

содержащейся 

в 

государственных

информационных 

системах». 

[Электронный 

ресурс] 

/ 

Режим 

доступа:

www.rg.ru/2013/06/26/gostajna-dok.html

КОМБИНАТОРНО-ВЕРОЯТНОСТНЫЕ МОДЕЛИ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ И

ЖИВУЧЕСТИ МНОГОЯРУСНЫХ РЕЗЕРВИРОВАННЫХ СИТЕМ

Мухаметов З.Г.

НОУ ВО Московский технологический институт, филиал в г. Оренбурге, Россия

it@mti-orenburg.ru

Важнейшей  задачей,  решаемой  АСУ  является  управление  сложными  объектами.

Такие объекты как авиационные (АК) и ракетно-космические (РКК) комплексы, как класс

летательных  комплексов  (ЛК)  могут  функционировать  в  особых условиях  и  выполнять

сложнее  технические  задачи.  Соответственно  возникает  необходимость  выделения  АСУ

этими объектами в класс специализированных АСУ (СпАСУ).

СпАСУ,  практически  без  исключения,  имеют  в  своем  составе  системы  обработки

информации  (СОИ),  которые  имеют  следующие  особенности:  1)  они,  как  правило,

являются  многоэлементными  и  распределенными  (для  АСУ  ЛК – это  бортовые  и

наземные  СОИ,  для  других  АСУ – это  СОИ,  распределенные  на  разных  уровнях

иерархии);  2)  они  достаточно  дорогостоящие;  3)  они  относятся  к  системам,  важным  для

безопасности.

Эти  особенности  позволяют  классифицировать  их  как  технические  комплексы

критического  использования,  которые  в  условиях  экстремального  воздействия  (ЭВ)

различногохарактерадолжны  функционировать  вплоть  до  минимально

возможного

безопасного уровня выполнения качества основных функций [1].

ЭВ [2] вызывают кратные отказы, и если не удается учесть их при проектировании,

во время эксплуатации они могут привести к катастрофическим последствиям, связанным

с большими человеческими и экономическими потерями.

Эти особенности выдвигают повышенные требования к обеспечению надежности и

живучести этих комплексов, а, следовательно, и к СОИ этих комплексов. В связи с этим

становится  актуальной  задача  оценки  и  обеспечения  живучести  СОИ таких  комплексов.

Она особенно актуальна для таких систем и комплексов, в которых в аварийных случаях

определенные этапы или циклы операций требуют «логического» или безопасного уровня

завершения для предотвращения катастрофических последствий.

Повышение  надежности  и  живучести  в  ТККИ  достигается  за  счет  использования

резервированных  СОИ  (РСОИ),  а  также  за  счет  управляемой  многоступенчатой

деградации  (МСД)  многоярусных  РСОИ  (МРСОИ).  Это  позволяет  в  условиях  ЭВ

сохранить минимально допустимый безопасный уровень работоспособности.

Существующие подходы к моделированию и оценке структур живучих МРСОИ [3]

недостаточно  четко  и  последовательно  регламентируют  процесс  получения  технических

решений  на  системных  этапах  проектирования.  Методы  исследования  СОИ  [4]  не

позволяют  создать  полностью  адекватные  реальным  условиям  модели,  в  которых  бы

учитывались  разные  аспекты  функционирования  при  наличии  необходимого  набора

критериев.  Традиционные  методы  оценки  в  теории  надежности  не  позволяют  в  полной

мере учесть кратные отказы и требования к живучести таких систем.

Таким  образом,  важной  научной  задачей  является  разработка  комбинаторно-

вероятностных  моделей  (КВМ)  оценки  и  выбора  живучих  структур  для  МРСОИ

специализированных АСУ.

На  рис.  1  приведено  условно-схематичное  представление  этих  структур

используемые при построении КВМ.

Для  получения  требуемой  оценки  надежности  и  живучести  мажоритарно-

резервированных  систем  (МРС)  с  МСД  необходимо  построить  аналитическую  модель,

которая  учитывала  бы  как  характеристики  надежности  резервированных  систем,  так  и

характеристики живучести этих систем, функционирующих в условиях ЭВ.

Рис. 1. Представление живучих структур СОИ без указания (а) и с указанием

мажоритарных органов (б)

Для  решения  этой  задачи  будем  исходить  из  положений  классической  теории

вероятности  и  комбинаторики  [5,  6].  В  нашем  случае  требуется  определить  вероятность

события  А:  суть – сохранение  работоспособности  МРС  с  МСД  на  заданном  уровне

деградации  в  условиях  возможного  ЭВ.  Согласно  постановке  задачи  на  исследование  и

б)

ярус

канал нерезервированной

части системы

а)

каналы

яруса

мажоритарные

органы

выбранных  показателей  оценки  живучести,  система  является  работоспособной,  если  она

имеет  допустимый  уровень  деградации.  Следовательно,  нужно  найти  вероятность

)

(

d

S

P

того, на каком уровне деградации находится система (вероятность нахождения системы на

уровне  деградации  (ВНУД)),  согласно  которой  можно  определить,  работоспособна

система или нет. Эта вероятность будет выглядеть следующим образом:

.

)

(

)

(

P

))

2

3

(

1

(

)

2

3

(

)

1

(

)

(

)

(

)

,

(

q

i

-

3k

э

эв

3

э

2

э

3

э

2

э

эв

























d

i

d

i

q

r

q

i

i

э

k

мэ

d

мэ

d

k

d

k

d

k

мэ

d

U

P

F

Q

P

P

P

P

P

P

C

P

P

P

P

S

Р

(1)

На  нулевом  уровне  деградации,  когда  отсутствуют  отказы  ярусов,  вероятность

P(S

d

), 

определяемая 

выражением 

(1), 

соответствует 

вероятности 

сохранения

работоспособности Р

с

(S

0

) на этом уровне.

Предельные  значения  i  и  q  в  выражении  (1)  соответственно  будут  определяться

следующими неравенствами:



















иначе;

,

r

-

2

2d

r

или

0

d

если

,

0

d

i



k + d;

(2)































иначе;

,

d

d,

k

r

i

если

,

r

-

d

,

0

d

если

,

0

q



 

 















иначе.

,

2

 /

i

d,

2

 /

i

если

,

d

,

0

d

если

,

0

(3)

Вероятность  нахождения  системы  на  уровне  деградации  q  при  i  естественных

отказах (ЕО) P

q

(F

i

), в общем случае, определяется как отношение числа комбинаций i ЕО,

соответствующих  работоспособным  состояниям  системы  на  рассматриваемом  уровне

деградации, к общему числу состояний системы c i ЕО:

)

(

R

q)

(i,

А

)

(

P

нмрс

А

нмрс

q

i

F

i



,

(4)

где

)

,

( q

i

А

нмрс

– число  комбинаций  состояний  системы  с  i  ЕО,  соответствующих

уровню деградации q;

)

(i

R

нмрс

А

– общее число комбинаций состояний системы с i ЕО.

жүктеу/скачать 8,85 Mb.

Достарыңызбен бөлісу: