1fit 失效率等于多少，广义增加失效率igfr是什么意思

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1，广义增加失效率igfr是什么意思
2，什么是FIT计算公式就是失效率的计算
3，为什么美军标MILHDBK217与SR332中失效率单位不一样
4，可靠性测试fit的定义
5，可靠度指标为0失效概率是多少
6，FIT失效率一
7，考试失败后该怎样调整心态
8，有关故障率的计算求助有经验的数学达人出谋划策
9，失效率名词解释
10，如何计算FIT值

1，广义增加失效率igfr是什么意思

我不会~~~但还是要微笑~~~：）

广义增加失效率igfr是什么意思

2，什么是FIT计算公式就是失效率的计算

失效率也会以菲特（FIT, Failures In Time）表示，是10的9次方设备一小时下（例如一千个零件运转百万小时，一百万个零件运转一千小时……等）预期的失效次数，一般用在半导体产业中。,比如失效率5000fit,则年失效率 5000*24*365

什么是FIT计算公式就是失效率的计算

3，为什么美军标MILHDBK217与SR332中失效率单位不一样

失效率的单位是：FiTs。这个单位很大，即一个设备运行10^9小时，才会发生一次失效。1FiTs=1/10^9(次数/时间，时间为小时），这即是SR332中采用的单位。而美军标则降低了时间，这两个单位是可以相互转换的，并不影响实际使用。如，美军标的单位为1/10^6=10^3/10^9.即每运行10^9小时会发生1000次失效。

额

为什么美军标MILHDBK217与SR332中失效率单位不一样

4，可靠性测试fit的定义

可靠性是开关电源适配器产品的一项十分重要的质量指标，将可靠性数量化有利于对各种产品的可靠性提出明确而统一的指标，可靠性的数量化可根据需要采用不同的指标。可靠性指标主要包括可靠度、平均寿命、失效率和失效密度等。 1.可靠度：产品的可靠度即正常工作概率，是指产品在规定的条件下和规定的时间内，完成规定功能的概率。在计算可靠度时，开始试验时的产品数越大，测试时间间隔越小，则可靠性的准确性越高。在评定产品可靠性时，也常用故障概率或损坏概率表示。故障概率是可靠度的对应事件的概率。可靠度和故障概率对评定元器件、开关电源、变压器、充电器或复杂系统的可靠性十分简便而直观，可靠度越大，故障概率越小，可靠性就越高。 2.平均寿命：产品的平均寿命是指产品的平均正常工作时间，对不可修复的产品和可修复的产品具有不同的含义。对于不可修复的产品，平均寿命是指产品失效前的平均工作时间，通常称MTTF,即为到达故障前的平均时间。对于可修复的产品，平均寿命是指相邻两次故障间的平均工作时间，即平均无故障工作时间，通常称为MTBF,即是故障间的平均时间。 MTTF和MTBF的意义是类似的，其数学表达形式也是一致的。 3.失效率:产品在任意时刻t的失效率（故障率、故障强度）定义为：产品工作到t时刻后，在单位时间内失效的概率。也可以说，失效率等于产品在t时刻后的一个单位时间内的失效数与在时刻t尚在工作的产品数的比值。失效率常用于表示电子产品、元器件的可靠性指标，失效率越低表示可靠性越高。失效率的单位是时间的百分数，如%/h，%/kh，表示受试验产品在1小时（或1000小时）内失效数的百分比。国外常用非特（Fit）作为失效率的单位，即100万个元件工作1000小时后出现1个失效元件，称为1非特（Fit）。 4.失效密度：产品的失效密度（故障频率）是指单位时间内失效产品数与受试验产品的起始数（总数）之比，在试验过程中发生故障的产品不予调换。失效密度的单位是1/h，即每小时内失效的产品数占试验产品总数的比值。评价不同产品的可靠性时，可在上述四种表征可靠性的指标中选用一种或两种指标，究竟采用何种指标取决于使用方便。对于一般开关电源适配器、电子设备或系统，可采用可靠度（故障概率）；对于复杂的电子设备或系统，可采用平均寿命，因为这类产品不可能用较多的数量进行试验；对于元器件则用通过大量试验统计得出的失效率来表征可靠性；对于一次性使用的或发生故障不再修理的设备，则采用失效密度来表征其可靠性。开关电源产品的可靠性可用平均无故障工作时间（MTBF)进行定量评价。目前国内外电子行业都已经把平均无故障工作时间作为评价和衡量产品质量的主要标准之一。民用电子整机的平均无故障工作时间，通常是指从产品出厂到第一次发生故障的平均工作时间；工业电子整机产品的平均无故障工作时间，通常是指两次故障之间的平均工作时间。要提高开关电源适配器的可靠性和平均无故障工作时间，首先应确定影响平均无故障工作时间的最基本因素，而后根据其形成原因进行解决。开关电源产品的故障大多是由元器件损坏引起的。电子元器件的平均无故障工作时间就是其寿命周期，电子元器件一旦发生故障就标志着电源适配器的寿命结束。开关电源整机中使用的元器件数量越多，故障率就越高，可靠性也随之降低，平均无故障工作时间就越短。因此，在进行开关电源的设计时，尽量使用集成化的元器件，减少整机中元器件的数量，简化电路结构。同时应尽可能选用失效率低的元器件，选用符合国家质量标准的元器件。在研制开关电源适配器阶段，应尽可能避免使用自制或非标准元器件。除元器件外，焊接点失效也是引起开关电源产品整机故障的另一个重要因素。因为在印制电路板生产以及装配、焊接的过程中都难免出现失误，因此，若产品焊点的数目多，焊接技术或焊剂的质量差，则开关电源整机的平均无故障工作时间必然变短。

5，可靠度指标为0失效概率是多少

当可靠度指标为0时，那么失效概率就是标准正态函数y轴以左的面积，由于整个面积是1，标准正态函数是偶函数，所以面积是0.5,。可靠度和失效概率不是之和为一的关系。因此失效概率为0.5

可靠指标与失效概率在数值上有一一对应的关系。可靠指标：度量结构可靠性的一种数量指标，它是标准正态分布反函数在可靠概率处的函数值。失效概率：结构或构件不能完成预定功能的概率。常用pf表示：设构件的荷载效应 s 、抗力 r 都是服从正态分布的随机变量且二者为线性关系。

可靠度是0，那么失效率是1啊。可靠度+失效率=1失效率=1-可靠度

6，FIT失效率一

事情的经过是这样的，前两天在回复完客户的需求后，在督促供应商给出关于他们产品的可靠性报告和FIT报告的时候，供应商回复我不知道FIT报告是什么，甚至都不知道FIT是什么。。。我解释了半天（这家供应商是国外公司的代理公司，并非业内人士，后来才知道），发现自己也好像说不出一个一二三来（我果然是个水货），想了想还是得把这个东西理一理。在一切的一切开始之前，我们先来谈一下FIT是什么鬼~FIT（failures in time/有的地方也叫failures instance time）直译过来就是时基失效。与此同时这货也是有定义的，它主要是用来定义产品的可靠性，同时它还是它本身参数的单位，1 FIT（失效率）指的是1个（单位）的产品在1*10^9小时内出现1次失效（或故障）的情况。好，说人话，有个产品呢在使用1亿小时之内，只发生了1次失效，那我们就称这个产品在该时间段内的失效率是1fit。记住，既然是时基失效，那一切抛开时间谈失效率的行为都是耍流氓，毕竟可靠也要有个限度是吧？好，搞清这个的定义以后呢，我们来看看跟它对应的一个很重要的可靠性概念MTBF（Mean Time Between Failure），也就是它的倒数（这个倒数的情况是要在产品的寿命服从指数分布的情况下）。简单理解一下，好比我们做个实验，我们同时使用100个灯泡做老化实验（我纯粹举例的），然后做了一年也就是365天，发现有20个不亮了（失效数是20个）最后MTBF怎么算呢？算不出来。。。因为MTBF是针对可维修产品的一种可靠性参数，灯泡这玩意儿坏了没法修，所以不适用这个，灯泡你应该用MTTF（平均失效时间）来衡量，这个后面有机会再讲。好，咱们重新举例，我们使用一台手机，使用了10000小时，共发生了4次故障，那我们根据定义就可以算一下这个手机的MTBF，就是10000/4=2500小时。算了这个有什么用？MTBF越长，说明在相同的使用时间内发生失效的次数就越小，也就是这个产品在单位时间内发生故障的概率越小，也就是说这个产品在对应时间内的FIT值越小，这是好事，也是可靠性工程师一直追求的目标。 MTBF讲清楚了，我们再回到最开始的FIT报告，FIT报告一般都会要求说写明条件，什么条件下（这个条件一般指的是环境条件，如温度，湿度等等），什么置信度的情况下，使用多长时间的得出的一个值。而这个值就是我们需要的在产品的可靠性设计中需要考虑到的，是否能够满足我们对产品的使用要求，而这个值在正常使用中有三种算法。第一种，通过经验或者国际上的通用标准参考文件，考虑复杂产品属于并联系统还是串联系统，如果是串联系统的话呢，此时我们就要针对各个部分结构件的失效率参考值，将他们加起来（串联系统的失效率是累加的，因为不存在冗余），此刻我们得到的这个FIT值会非常的大，此时的FIT值我们仅作为产品研发设计阶段的一个参考值，实际不会以这个来衡量我们产品的真实失效情况。第二种，在经过一系列的设计实验后，产品已经定型并且在供给客户市场使用（也就是性能稳定的正常使用时期），通过监控产品的可靠性失效数量，在已知总的出货数量的情况下，能够计算出总的使用时长，基于这些数据就可以算出我们产品的FIT值，这个FIT值是产品的真实情况反应出来的失效率，我们一般认为这个数据是比较准确的，也是最有参考价值的数据。补充一下置信度的概念，在我们FIT报告里面，经常看到什么90%置信度，60%置信度的，很多人往往不明确这个是什么，为啥要这样来写？这是因为可靠度本身就是一门基于数理统计学的学科，它是通过已有的产品数据来估计对应产品的规律，以此来衡量产品的特性，既然涉及到估计，这里就引入置信度的概念——统计学中针对一个概率样本的区间估计，体现的是参数的真实值有多大的概率落在测试值的周围，90%置信度也就是说有90%的可能会接近于我们的测试值。第三种，在我们产品使用了相当一段时间之后，由于产品本身老化的原因或者是对应结构的耗损引起的失效，此时的失效率将会比较大，此时我们一般会根据供应商或者我们自己的实验结果来（此项数据一般需要有足够的数据支持）衡量产品的失效率，这个也是经常找供应商要的数据部分以上三种方式并不是使用与所有的产品的，有些质量很棒的产品在寿命周期内就是一条直线（现在知道为啥我说第二种方式经常用到了吧，因为我们公司产品质量好啊，嘿嘿）三种方式其实分别与我们产品的故障率曲线是紧密相关的，在产品研发设计阶段更容易出现因为设计不完善，材料选用，结构问题等等问题引起的早期失效，此时就是我们的第一种情况，早期故障期，发生故障的概率会随着研发的深入，产品的成熟而降低，在初期的可靠性设计中应该将FIT值算出来作为产品可靠性的一个衡量基准（可惜目前绝大数的公司都没有这一步）；那在产品真正成熟后，故障率会降到一个比较低的基准，此时发生的失效我们称之为随机失效（也就是我们经常要的random-life的FIT），这个也即时和第二种FIT计算方式对应起来，此时的失效率即是反应成熟产品可靠性的一个重要参数。而到了最后的耗损故障期（也就是我们常说的wear-out life）的失效率又会突然增大，主要的原因在于老化，疲劳，腐蚀等等耗损原因引起的失效，此时的意义在于我们可以监控耗损阶段的起始位置，我们可以在快到那个地方的时候经进行预防性修复，这样就可以延长产品的使用时间啦。三个阶段都有自己独特的失效率特点，我们还是需要根据实际情况来选用分析数据，这些都可以为我们的产品可靠性提供服务，甚至与我们可以人为地去干涉这个浴盆曲线。好了，本篇关于FIT的就先说到这里了，很多是我自己的理解，如果有不对的地方还请帮忙指出，下次将谈谈FIT详细的计算方法。

7，考试失败后该怎样调整心态

该一切照常,可多吃点水果. 就要考試了,一定要全力坚持全面复习.与考試无关的事先放一放.保证睡眠,确保考試时的体力和答题效率。考試的最后冲刺时,一定要平常心.现在要做好集中精力全面复习,多记公式和单位,多记概念,多做典型题目,单元测试题要复习一遍,太难的题就要有选择的放一放,以基础为主,多拿得分点.英语多看重要课文,熟悉词汇及用法.找学习的弱点加强之.不要以一时的成绩好坏影响你的复习. 考试时一定要心细,先易后难,交卷前要反复检查,尤其是概念,定义,公式,单位,用语,标点符号等是否正确使用等.送你下面的留言,祝你成功!!! 眼下:放下包袱,平时:努力学习.考前:认真备战,报志愿时:量力而行,考试时:不言放弃,考后:平常心

8，有关故障率的计算求助有经验的数学达人出谋划策

故障率和失效率是同义词，已合并。失效率科技名词定义中文名称：失效率英文名称：failure rate 定义1：一种产品的群体在规定使用时间内总失效次数与该使用时间内产品群体总工作时间之比。所属学科：航空科技（一级学科）；航空器维修工程（二级学科）定义2：工作到某时刻尚未失效的产品，在该时刻后单位时间内发生失效的概率。失效率的计算计算机系统的可靠性是制从它开始运行（t=0)到某时刻t这段时间内能正常运行的概率，用R(t)表示．所谓失效率是指单位时间内失效的元件数与元件总数的比例，以λ表示，当λ为常数时，可靠性与失效率的关系为： R（λ）=e-λu(λu为次方）两次故障之间系统能够正常工作的时间的平均值称为平均为故障时间(MTBF) 如：同一型号的1000台计算机，在规定的条件下工作1000小时，其中有10台出现故障，计算机失效率：λ=10/(1000*1000)=1*10-5(5为次方）千小时的可靠性：R(t)=e-λt=e(-10-5*10^3(3次方）＝0.99 平均故障间隔时间MTBF=1/λ=1/10-5=10-5小时．

9，失效率名词解释

失效率，就是指失效的数量（或商品金额）占总数量（或商品的总金额）的百分比。如某超市2015年饼干进货价值320万元，到今年有价值8万元的饼干过期下架，那么：失效率=8÷320=0.025=2.5%

效率【词语】：效率【注音】：xiào shuài/lǜ【释义】：1.单位时间内完成的工作量。效率(efficiency) 效率是指最有效地使用社会资源以满足人类的愿望和需要。效率：给定投入和技术的条件下，经济资源没有浪费，或对经济资源做了能带来最大可能性的满足程度的利用，也是配置效率（allocative efficiency）的一个简化表达。鉴于人的欲望的无限性，就一项经济活动而言，最重要的事情当然就是最好地利用其有限的资源。这使我们不得不面对效率这个关键性的概念。在经济学中我们这样讲：在不会使其他人境况变坏的前提下，如果一项经济活动不再有可能增进任何人的经济福利，则该项经济活动就被认为是有效率的。相反的情况包括：“无法遏制的垄断”，或“恶性无度的污染”，或“没有制衡的政府干预”，等等。这样的经济当然只能生产少于“无上述问题”时该经济原本可以生产的物品，或者还会生产出一大堆不对路的物品。这些都会使消费者的境遇比本该出现的情况要差。这些问题都是资源未能有效配置的后果。 1.是指的单位时间里实际完成的工作量。因此，所谓效率高，就是在单位时间里实际完成的工作量多。 2.是输出瓦特数与输入瓦特数之比，若此数越接近 1 ，则显示其效率越好，以在线式 ups 而言，一般的效率约在 70%~80% 之间，即输入 1000w ，输出约 700w~800w 之间， ups 本身即消耗 200w~300w 的功率；而离线式与在线交互式 ups ，其效率约在 80%~95% 之间，其效率较在线式高。 3。效率是指对于有限资源(如原材料,人力现金等)的最佳分配方法.当某些特定的标准被达到的时候,就说达到了效率,

10，如何计算FIT值

http://wenku.baidu.com/view/4525e072a417866fb84a8e15.html这里面有没有你想要的呢

1.关于贝叶斯分类bayes 是一种统计学分类方法，它基于贝叶斯定理，它假定一个属性值对给定类的影响独立于其它属性点的值。该假定称作类条件独立。做次假定是为了简化所需计算，并在此意义下称为“朴素的”。bayes分类的算法大致如下：（1）对于属性值是离散的，并且目标label值也是离散的情况下。分别计算label不同取值的概率，以及样本在label情况下的概率值，然后将这些概率值相乘最后得到一个概率的乘积，选择概率乘积最大的那个值对应的label值就为预测的结果。例如以下：是预测苹果在给定属性的情况是甜还是不甜的情况：color=这时我们要预测在color=3,weight=3的情况下的目标值，计算过程如下：pp0.1>1/15 所以认为 f(2)对于属性值是连续的情况，思想和离散是相同的，只是这时候我们计算属性的概率用的是高斯密度：这里的xk就是样本的取值，u是样本所在列的均值，kesi是标准差；最后代码如下：/** to change this template, choose tools | templates* and open the template in the editor.*/package auxiliary;import java.util.arraylist;/**** @author michael kong*/public class naivebayes extends classifier boolean isclassfication[]; arraylist lblclass=new arraylist(); //存储目标值的种类 arraylistlblcount=new arraylist();//存储目标值的个数 arraylistlblproba=new arraylist();//存储对应的label的概率 countprobility countlblpro; /*@classlistbasedlabel是将训练数组按照 label的顺序来分类存储*/ arraylist>> classlistbasedlabel=new arraylist>> (); public naivebayes() { } @override /** * @train主要完成求一些概率 * 1.labels中的不同取值的概率f(yi); 对应28,29行两段代码 * 2.将训练数组按目标值分类存储第37行代码 * */ public void train(boolean[] iscategory, double[][] features, double[] labels){ isclassfication=iscategory; countlblpro=new countprobility(iscategory,features,labels); countlblpro.getlblclass(lblclass, lblcount, lblproba); arraylist> traininglist=countlblpro.unionfealbl(features, labels); //union the features[][] and labels[] classlistbasedlabel=countlblpro.getclasslistbasedlabel(lblclass, traininglist); } @override /**3.在y的条件下，计算xi的概率 f(xi/y)； * 4.返回使得yi*xi*...概率最大的那个label的取值 * */ public double predict(double[] features) { int max_index; //用于记录使概率取得最大的那个索引 int index=0; //这个索引是标识不同的labels 所对应的概率 arraylist pro_=new arraylist(); //这个概率数组是存储features[] 在不同labels下对应的概率 for(arraylist> elements: classlistbasedlabel) //依次取不同的label值对应的元祖集合 { arraylist pro=new arraylist();//存同一个label对应的所有概率，之后其中的元素自乘 double probility=1.0; //计算概率的乘积 for(int i=0;i { if(isclassfication[i]) //用于对属性的离散还是连续做判断 { int count=0; for(arraylist element:elements) //依次取labels中的所有元祖 { if(element.get(i).equals(features[i])) //如果这个元祖的第index数据和b相等，那么就count就加1 count++; } if(count==0) { pro.add(1/(double)(elements.size()+1)); } else pro.add(count/(double)elements.size()); //统计完所有之后计算概率值并加入 } else { double sdev; double mean; double probi=1.0; mean=countlblpro.getmean(elements, i); sdev=countlblpro.getsdev(elements, i); if(sdev!=0) { probi*=((1/(math.sqrt(2*math.pi)*sdev))*(math.exp(-(features[i]-mean)*(features[i]-mean)/(2*sdev*sdev)))); pro.add(probi); } else pro.add(1.5); } } for(double pi:pro) probility*=pi; //将所有概率相乘 probility*=lblproba.get(index);//最后再乘以一个 yi pro_.add(probility);// 放入pro_ 至此一个循环结束， index++; } double max_pro=pro_.get(0); max_index=0; for(int i=1;i { if(pro_.get(i)>=max_pro) { max_pro=pro_.get(i); max_index=i; } } return lblclass.get(max_index); } public class countprobility { boolean []iscatory; double[][]features; private double[]labels; public countprobility(boolean[] iscategory, double[][] features, double[] labels) { this.iscatory=iscategory; this.features=features; this.labels=labels; } //获取label中取值情况 public void getlblclass( arraylist lblclass,arraylistlblcount,arraylistlblproba) { int j=0; for(double i:labels) { //如果当前的label不存在于lblclass则加入 if(!lblclass.contains(i)) { lblclass.add(j,i); lblcount.add(j++,1); } else //如果label中已经存在，就将其计数加1 { int index=lblclass.indexof(i); int count=lblcount.get(index); lblcount.set(index,++count); } } for(int i=0;i { // system.out.println("值为"+lblclass.get(i)+"的个数有"+lblcount.get(i)+"概率是"+lblcount.get(i)/(float)labels.length); lblproba.add(i,lblcount.get(i)/(float)labels.length); } } //将label[]和features[][]合并 public arraylist> unionfealbl(double[][] features, double[] labels) { arraylist>trainglist=new arraylist>(); for(int i=0;i { arraylistelements=new arraylist(); for(int j=0;j { elements.add(j,features[i][j]); } elements.add(features[i].length,labels[i]); trainglist.add(i,elements); } return trainglist; } /*将测试数组按label的值分类存储*/ public arraylist>> getclasslistbasedlabel (arraylist lblclass,arraylist>traininglist) { arraylist>> classlistbasedlabel=new arraylist>> () ; for(double num:lblclass) { arraylist> elements=new arraylist>(); for(arraylistelement:traininglist) { if(element.get(element.size()-1).equals(num)) elements.add(element); } classlistbasedlabel.add(elements); } return classlistbasedlabel; } public double getmean(arraylist> elements,int index) { double sum=0.0; double mean; for(arraylist element:elements) { sum+=element.get(index); } mean=sum/(double)elements.size(); return mean; } public double getsdev(arraylist> elements,int index) { double dev=0.0; double mean; mean=getmean(elements,index); for(arraylist element:elements) { dev+=math.pow((element.get(index)-mean),2); } dev=math.sqrt(dev/elements.size()); return dev; } } }

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