CC BY
211
1,ВОЕ-ОВ
S..O0E-09 -
б,ООЕ-Ч>9 -
4.00Е-09 -2..00Е-09 0,ООЕ+00 +-
Лэ1
Аэ2
ХэЗ
Рисунок 3
Сравнение эксплуатационных ИО диода «Д231»: АЭ1 - по справочнику «Надежность ЭРИ», ЛЭ2 - по 217F, Аэз - по 217Plus
Проведенный анализ моделей оценки интенсивности отказов с использованием различных справочных материалов: отечественного справочника «Надежность ЭРИ» и американских стандартов «Military Handbook Reliability Prediction of Electronic Equipment MIL-HDBK-217F» и «Handbook of 217Plus™ Reliability Prediction Models» на примере выпрямительного диода типа «Д231» показал, что расчет, проведенный по справочнику
«Надежность ЭРИ» редакции 200 6 г. позволяет получить нижнюю оценку такого показателя безотказности как вероятность безотказной работы и средней наработки до отказа. Для получения более точной оценки имеет смысл пользоваться моделью, приведенной в 217Plus [6].
Данный вывод правомерен для всей технологической группы «Кремниевый выпрямительный диод» класса «Полупроводниковые приборы».
ЛИТЕРАТУРА
1. ГОСТ 27.002-89. Надежность в технике. Основные понятия, термины и определения.
2. ГОСТ РВ 2 0.39.302-98. Комплексная система общих технических требований. Аппаратура, приборы, устройства и оборудование военного назначения. Требования к программам обеспечения надежности и стойкости к воздействию ионизирующих и электромагнитных излучений.
3. 362.018 ТУ ред. 2-70.
4. Справочник «Надежность электрорадиоизделий» редакции 2006. 2006, - с. 641.
5. Military Handbook Reliability Prediction of Electronic Equipment MIL-HDBK-217F. Department of Defense Washington DC, 1991, - p. 205.
6. Handbook of 217PlusTM Reliability Prediction Models. Reliability Information Analysis Center, 2006, - p. 182.
7. Шибанов С.В. Обзор современных методов интеграции данных в информационных системах / Шибанов С.В., Яровая М.В., Шашков Б.Д., Кочегаров И.И., Трусов В.А., Гришко А.К. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2010. Т. I. С. 292-295.
8. Стюхин В.В. САПР в расчёте и оценке показателей надёжности радиотехнических систем / Стюхин В.В., Кочегаров И.И., Трусов В.А. // Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2013. Т. 1. С. 287-289.
9. Sensitivity Analysis of the 217Plus TM Component Models for Reliability Prediction of Electronic. Journal of the Korean Society for Quality Management / v.39 no.4, 2011, pp.507-515.
УДК 615.035.4
Яковлев И.П., Царенко А-B., Полесский С.Н.
МИЭМ НИУ ВШЭ «Московский институт электроники университет высшая школа экономики», Москва, Россия
математики Национальный исследовательский
ВЫБОР МОДЕЛИ ОЦЕНКИ НАДЕЖНОСТИ ДЛЯ ПРОГРАММЫ АНАЛИЗА МЕТОДА РЕШЕНИЯ ТРАНСПОРТНЫХ ЗАДАЧ
Введение
Надежность является одним из основных критериев оценки качества программного обеспечения. Надёжностью программы является свойство системы выполнять заданные функции, сохраняя во времени значение эксплуатационных показателей в установленных пределах, соответствующих режимам и условиям эксплуатации. Для достижения необходимой надежности в информационных системах могут быть использованы различные средства и методы. Для каждого программного обеспечения предполагается свой собственный уровень допустимой надежности, так как последствия ошибок работы в
программе могут существенно различаться.
Проверка надежности реализуется нами для оптимизации работы программного обеспечения, разрабатываемого для логистической сферы. Эта программа позволяет упростить оценку транспортировки грузов с помощью нахождения оптимального пути перевозки на основе транспортной задачи различными методами.
Понятие надежности программного обеспечения
Каждое ПО обладает понятием жизненного цикла, который состоит из 6 основных этапов.
1. Анализ системных требований.
2. Определение спецификаций.
3. Моделирование алгоритмов.
4. Кодирование (программирование).
5. Комплексное или автономное тестирование.
6. Использование ПО и его сопровождение.
В любом из этапов жизненного цикла программного обеспечения существует возможность возникновения ошибки в ПО, которые негативно сказываются на надёжности.
Основные показатели надежности ПО:
1. Ошибка в программе находится пользователем, если
- при кодировании возникает ошибочный операнд или операция;
- появляется несоответствие функций ПО требованиям спецификаций;
- существует ошибка в спецификации, которая требует исправления ПО;
- возникает ошибка в расчётах;
и
1B5
ухудшается управление пользователем над
ПО.
Представленный выше список не строгий, то есть разработчики с опытом пополняют его, для достижения большей надёжности своих ПО.
2. Количество оставшихся ошибок - потенциальное число ошибок в ПО, которое можно обнаружить на последующих этапах жизненного цикла ПО, после внесенных исправлений на данном этапе.
3. Прогон программы - это совокупность некоторых действий, которые включают в себя:
a) ввод возможных комбинаций Е1 входных данных Е;
b) выполнение программы, которая заканчивается получением результата или ошибкой.
4. Наработка ПО до ошибки: Т± =
Основные методы оценки надежности ПО
Аналитические динамические модели:
1) Модель Муса. Эта модель позволяет оценивать надежность ПО на этапе его эксплуатации.
К преимуществам относят отсутствие необходимости фиксирования отказов, в случае их возникновения ошибки регистрируют, а исправляются они только после завершения этапа тестирования. Если говорить о недостатках, то это дополнительные затраты времени, потому что необходимо определить первоначальное число ошибок, которое можно получить только из расчетов по другой модели.
2) Модель Шумана. Эта модель предполагает тестирование, состоящие из нескольких этапов. Каждый из которых выглядит как выполнение программы для набора некоторых тестовых данных. В течение этапа обнаруженные ошибки регистрируются, но не исправляются. Только после завершения текущего этапа ошибки исправляются, происходит корректировка тестовых наборов и запускается следующий этап тестирования.
Как у каждой модели, так и у этой есть свои преимущества и недостатки. К первому можно отнести сокращение времени расчета, так как с помощью этой модели можно найти все неизвестные параметры, что исключает необходимость обращения к другим моделям.
А к недостаткам относят такое предположение, что при исправлении не вносятся новые ошибки, а в реальных программах это не всегда так. Помимо этого, в процессе тестирования существует необходимость регистрации достаточно большого количества данных, которые нужны для расчета надежности по этой модели.
Статические модели:
1) Модель Миллса. Особенной чертой этой модели является необходимость искусственного внесения известных ошибок перед началом тестирования. Они вносятся в программу случайным образом и регистрируются в протоколе искусственных ошибок. Тестировщик не имеет представление о количестве и характере внесенных ошибок и изначально предполагается, что все ошибки могут быть найдены в процессе тестирования равновероятно. ПО проходит тестирование некоторое время, а параллельно составляется статистика обнаруженных ошибок.
Главное достоинство модели Миллса — это простота её применения и наглядность.
Но, к сожалению, также существуют и некоторые недостатки, а именно сама необходимость внесения этих искусственных ошибок, так как этот процесс сложен для формализации. Помимо этого, серьезным недостатком является влияние субъективного фактора, так как присутствуют слишком вольные допущения некоторых величин в расчетах, которые зависят от человека.
2) Модель Нельсона. Модель была изобретена с учетом главных свойств программ и почти не пользуется методами теории вероятности. Приближения, которые были приняты в этой модели, точно известны, и границы их использования определены. Так как модель Нельсона основана на свойствах программного обеспечения, она может быть использована для вычисления степени надежности ПО на любом из этапов его жизненного цикла.
Главное преимущество — это изначальное создание модели Нельсона для расчета надежности именно ПО, а не устройств, для которых создавались остальные модели, помимо модели Миллса. Из-за этого расчет надежности может осуществляться на всех этапах ЖЦПО. Но эта модель не универсальна, она исключает возможность использования на ранних стадиях, так как необходимо достаточно много прогонов программного обеспечения для объективности оценки.
3)Модель Коркорэна. Модель предполагает, что в программном обеспечении существует много источников отказов программы, которые связаны с их разными типами, а также разную степень вероятности их проявления.
Главным преимуществом этой модели является как раз то, что учитывается существование нескольких источников ошибок, а также в этой модели математических расчет самый простой, по сравнению с другими моделями. А недостатком является необходимость определения с помощью статистических методов вероятность того, что для следующего прогона программы выберут набор данных из какой-либо предполагаемой области, а это очень затрудняет процесс расчетов.
Эмпирические модели основаны на анализе накопленной информации о функционировании ранее разработанных программ. Наиболее простая эмпирическая модель связывает число ошибок в программном обеспечении с его объемом. Опытные данные свидетельствуют, что к началу системного тестирования в программном обеспечении на каждые 1000 операторов приходится примерно 10 ошибок. Уровень надежности программного обеспечения считается приемлемым для начала эксплуатации, если тому же объему операторов будет соответствовать одна ошибка.
Анализ методов и выбор оптимального варианта
Для обеспечения высокого показателя надежности программы анализа методов решения транспортных задач необходимо выбрать метод, который для расчетов не требует других методов, не требует расчета вероятности появления ошибок и в тоже время наиболее подходящий для учета основных свойств машинных программ, а также не требующих большого количества прогонов тестов для нахождения ошибок. Таким образом из приведенных методов наиболее подходящим является метод Нельсона, т.к. для расчетов он не использует теорию надежности аппаратуры, а был создан изначально для определения показателя надежности программного обеспечения. Принципом расчета надежности для данного метода является расчет распределения отказов программы в небольшом количестве тестов. Следовательно, данный метод идеально подходит поставленным требованиям, так как не использует в расчетах другие методы оценки, не использует вероятности появления ошибок, а также проводит расчет на сравнительно небольшом количестве тестов программы. Данный метод можно использовать для расчета надежности практически любого программного обеспечения, как наиболее простого и достаточно точного способа оценки интенсивности отказов программы. Использование данного метода оценки позволит обеспечить наиболее высокую надежность программного обеспечения путем выявления отказов теста и исправления ошибок, вызвавших сбой программы.
Заключение
Для проведения оценки надежности программы анализа методов решения транспортных задач был проведен анализ основных возможных методов оценки надежности программного обеспечения и выбран наиболее подходящий вариант. Детально проанализированы основные показатели надежности, а также освещены вопросы и основные проблемы жизненного цикла программы. Следует признать, что абсолютно надежных программ не существует, так как не существует абсолютной степени надежности, однако выбранный оптимальный вариант позволяет максимально приблизится к этому показателю.
ЛИТЕРАТУРА
1. Майерс Г. Надежность программного обеспечения. Издательство: Мир, 1980г.
2. Р. Гласс. Руководоство по надежному программированию. Издательство: Финансы и статистика, 1982г.
3. Шишмарев В.Ю. «Надежность технических систем. Учебник», Издательство: Академия, 2010г. ISBN:978-5-7695-6251-8
4. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. Издательство: Наука, 1969г.
5. Горячев Н.В. Стенд исследования тепловых полей элементов конструкций РЭС/ Н.В. Горячев, И.Д. Граб, А.В. Лысенко, П.Г. Андреев, В.А. Трусов //Труды международного симпозиума Надежность и качество. 2008. Т. 2. С. 162-166.
6. Горячев Н.В. К вопросу реализации метода автоматизированного выбора системы охлаждения / Горячев Н.В., Кочегаров И.И., Юрков Н.К. // Алгоритмы, методы и системы обработки данных. 2013. № 3 (25). С. 16-20.
7. Острейковский В. А. Теория надежности. Издательство: Высшая школа, 2003г. ISBN: 5-06004053-4
УДК 004.421
Мурашкина Е.Н., Михеев М.Ю.
ФГБОУ ВПО «Пензенский государственный технологический университет», Пенза, Россия РАЗРАБОТКА ИМИТАЦИОННЫХ МОДЕЛЕЙ ФУНКЦИОНИРОВАНИЯ ПОДСИСТЕМЫ ИДЕНТИФИКАЦИИ И СТРУКТУРИРОВАНИЯ ИНФОРМАЦИИ
СИГНАЛОВ С ДАТЧИКОВ НА ПОВЕРХНОСТНО-АКУСТИЧЕСКИХ ВОЛНАХ
Выделение информативной оставляющей о физических процессах, протекающих в физическом объекте, используя частотно-временной спектр сигнала с датчиков на поверхностно-акустических волнах, является перспективной и актуальной задачей. Сигналы датчиков на ПАВ имеют сложную структуру, как во временной, так и в частотной области. Используя, имитационные модели функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации (ИиСИ) сигнала ПАВ можно получить информацию о протекающих в физическом объекте сложных физических процессах.
В статье предложены имитационные модели функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации, разработанные с помощью языка моделирования UML 2.0 с целью описания общих требований к подсистеме ИиСИ, алгоритма последовательности действий и условий, а так же взаимодействие программных компонентов проектируемой подсистемы.
Основываясь на разработанной обобщенной схеме концептуального представления подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах [3] необходимо разработать имитационные модели функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации (ИиСИ). В настоящее время для описания сложных систем, территориально распределенных объектов используется Enterprise Architect, который позиционируется как набор UML инструментов для системного анализа и моделирования функционирования сложных систем.
UML-моделирование функционирования подсистемы идентификации и структурирования информации сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах предполагает разработку диаграммы вариантов использования, диаграммы деятельности и диаграммы компонентов.
Диаграмма вариантов использования предназначена для определения целей проектирования подсистемы, формулировки общих требований к функциональному поведению проектируемой подсистемы [4]. Для разработки диаграммы вариантов использования рассмотрим аналитическое представление сигналов с датчиков на поверхностно-акустических волнах.
Поверхностно-акустические волны (ПАВ) распространяются вдоль границы упругого полупространства с вакуумом или достаточно разреженной газовой средой. Фазовая скорость таких волн направлена параллельно поверхности, а колеблющиеся вблизи нее частицы среды имеют как поперечную, перпендикулярную поверхности, так и продольную составляющие вектора смещения. Амплитуды продольных и поперечных колебаний уменьшаются по мере удаления от поверхности вглубь среды по экспоненциальным законам с различными коэффициентами затухания. Это приводит к тому, что эллипс деформируется и поляризация
вдали от поверхности может стать линейной. Проникновение ПАВ в глубину звукопровода составляет величину порядка длины поверхностной волны. Если волна возбуждена в пьезоэлектрике, то, как внутри него, так и над его поверхностью в вакууме будет существовать медленная волна электрического поля, вызванная прямым пьезоэффектом [5].
В плоской поверхностно-акустической волне [5, 6] в одном изотропном упругом полупространстве имеются две компоненты смещения, одна из которых u направлена вдоль направления распространения волны (ось x ), а другая w - перпендикулярно свободной границе в глубь пространства (направление оси z с началом на границе), причём
u = Ak\z —-т-e~sz |sin(kx-mi), (1) ^ k2 + s )
w = Aq \e~qz--2-qs _ - e-—z |COs (kx-mí), (2)
^ k2 + s )
где t - время, m - круговая частота,
q = yjk2 - kf , s = k2 - k2, k - волновое число волны. k¡, kt - волновые числа продольных и поперечных волн соответственно, A - произвольная постоянная.
На рисунке 1 представлен график поверхностно-акустической волны.
Рисунок 1 - поверхностно-акустическая волна
Учитывая описанные физические параметры поверхностно-акустической волны, была разработана диаграмма вариантов использования подсистемы идентификации и структурирования информации с датчиков на поверхностно-акустических волнах (Рисунок 2).
Таким образом, исходя из разработанной диаграммы вариантов использования, выделим общие требования к функциональному поведению проектируемой подсистемы. Подсистема ИиСИ:
- должна поддерживать принцип системности и совместимости;
