[發明專利]用于飛機機載設備測試性驗證的抽取樣本量的確定方法有效
| 申請號: | 201310745729.7 | 申請日: | 2013-12-30 |
| 公開(公告)號: | CN103714256A | 公開(公告)日: | 2014-04-09 |
| 發明(設計)人: | 劉麗亞;厚澤;潘國慶;王啟寧 | 申請(專利權)人: | 北京航天測控技術有限公司 |
| 主分類號: | G06F19/00 | 分類號: | G06F19/00 |
| 代理公司: | 北京理工大學專利中心 11120 | 代理人: | 仇蕾安;付雷杰 |
| 地址: | 100041 *** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 用于 飛機 機載 設備 測試 驗證 抽取 樣本 確定 方法 | ||
1.一種用于飛機機載設備測試性驗證的抽取樣本量的確定方法,其特征在于,包括:
步驟1,確定初步樣本量N:對于綜合設備或分系統級產品,以大于本層級故障模式總和Σni=(n1+n4)為約束條件確定所述綜合設備或分系統級產品的所述初步樣本量,對于LRU級產品,以大于本層級故障模式總和Σni=(n1+n2+n3+n4)為約束條件確定LRU級產品的所述初步樣本量,其中n1-n4為四類故障模式;
其中,對于LRU級產品:n1為該產品功能電路級故障模式總數;n2為該產品包含的非電類SRU級故障模式總數;n3為該產品包含的獨立的電子類SRU級故障模式總數;n4為該產品獨立的LRU級故障模式總數;
對于綜合設備或分系統級產品:n1為該綜合設備或分系統LRU級故障模式總數;n4為綜合設備或分系統級故障模式總數;
步驟2,分配所述初步樣本量N:
計算相應層級中每類故障模式的相對發生頻率,并找出其中的最小值Cpmin;然后計算出滿足Cpmin×10n≥1條件的最小n,n為正整數;
根據每種故障模式的相對發生頻率對所述初步樣本量進行分區處理,每個故障模式對應的分區長度正比于該故障模式的相對發生概率;
根據獲得的n在0~(10n-1)范圍內隨機抽取N次,將N次抽取到的隨機數進行分區統計,得到每種故障模式的樣本量分配累計值;
步驟3,補充分配的樣本量:
對于步驟2中樣本量分配累計值為零的故障模式之和與初步樣本量N求和后小于或等于1000的,將樣本量分配累計值為零的故障模式的樣本量分配累計值設為1;
對于步驟2中樣本量分配累計值為零的故障模式之和與初步樣本量N求和后大于1000的,選取樣本量分配累計值為零的各故障模式中的(1000-N)個,將其樣本分配累計值設為1。
2.如權利要求1所述的用于飛機機載設備測試性驗證的樣本抽樣方法,其特征在于,所述步驟1中:
所述β=0.2。
3.如權利要求1所述的用于飛機機載設備測試性驗證的樣本抽樣方法,其特征在于,所述步驟1包括:
步驟11,按照公式(1)進行計算得到多組樣本量(f,c);
步驟12,在獲得的多組樣本量中選取大于所述Σni的最小值作為初步樣本量N;其中,f為樣本量;c為合格判定數;β為訂購方風險,R1為接收概率為β時的故障檢測率或故障隔離率。
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G06F 電數字數據處理
G06F19-00 專門適用于特定應用的數字計算或數據處理的設備或方法
G06F19-10 .生物信息學,即計算分子生物學中的遺傳或蛋白質相關的數據處理方法或系統
G06F19-12 ..用于系統生物學的建模或仿真,例如:概率模型或動態模型,遺傳基因管理網絡,蛋白質交互作用網絡或新陳代謝作用網絡
G06F19-14 ..用于發展或進化的,例如:進化的保存區域決定或進化樹結構
G06F19-16 ..用于分子結構的,例如:結構排序,結構或功能關系,蛋白質折疊,結構域拓撲,用結構數據的藥靶,涉及二維或三維結構的
G06F19-18 ..用于功能性基因組學或蛋白質組學的,例如:基因型–表型關聯,不均衡連接,種群遺傳學,結合位置鑒定,變異發生,基因型或染色體組的注釋,蛋白質相互作用或蛋白質核酸的相互作用





