软件可靠性分析方法研究与应用

软件可靠性分析方法中,SFMEA和SFllA是两种常用的分析方法,为提高软件可靠性发挥了重要作用,在国内型号软件的开发过程中得到了越来越多的关注.针对SFMEA及SFTA方法在应用中存在的难点问题,提出了相应的解决方法,并以某航空发动机控制软件为应用对象进行了实例应用,验证了方法的可行性与有效性.     

基于减函数的多层贝叶斯离散型软件可靠性验证测试方案

随着计算机软件的广泛应用,由于软件失效而导致的航空系统异常越发频繁。因此,通过软件可靠性验证测试(SRDT)来客观评估软件可靠性水平是否满足指标要求,已经引起人们的关注。基于贝叶斯理论的软件可靠性验证测试方案(Bayesian-SRDT)可利用先验信息来降低软件可靠性验证测试工作量。如何构造合适的失效概率先验分布函数,是决定面向离散型软件可靠性验证测试工作量大小的重要因素。已有研究成果表明,使用减函数来构造先验分布函数是一种有效的方法。本论文在减函数理论及贝叶斯理论基础上,提出一种基于减函数的多层贝叶斯离散型软件可靠性验证测试方案(MBDFDSRDT)。首先选取面向失效概率的减函数作为第一层先验分布密度函数,然后选择第一层先验分布密度函数超参数的均匀分布函数来构造其第二层先验分布密度函数,进而给出相应的多层后验分布密度函数。最后,选取若干组失效数据,对本课题提出的MBDFDSRDT方案进行实践应用,并与基于贝叶斯理论的软件可靠性验证测试方以及基于减函数的单层贝叶斯软件可靠性验证测试方案进行对比。应用结果表明,本课题研究成果可显著地降低所需的测试工作量,特别适用于高可靠安全关键软件。     

基因表达式编程在软件可靠性建模中的应用

基因表达式编程是一种基于遗传算法和遗传编程的新型机器学习技术,其具有更为优秀的数据挖掘能力,已被成功应用于函数发现领域。提出一种基于基因表达式编程的非参软件可靠性建模方法,该方法将基因表达式编程算法中的若干关键步骤(如初始种群函数集、适应度函数、终止条件等)与软件可靠性建模的若干重要特征相融合,在失效数据集上进行训练,从而获得基于基因表达式编程算法的非参软件可靠性模型。在若干组真实失效数据集上,将所提出的模型与若干典型的基于人工神经网络以及遗传编程的非参软件可靠性模型进行对比实例研究。实例结果表明,基因表达式编程算法的非参软件可靠性模型具有更为显著的模型拟合与预计性能。     

基于IPO功能分解的嵌入式软件故障树分层构建方法

针对嵌入式软件需求阶段的安全性分析方法中故障树分析缺少构建方法的问题,结合嵌入式系统的特点,提出了一种故障树分层构建方法.为构建各功能层内部的故障树,提出了基于IPO的功能分解法,采用失效模式与影响分析方法对分解的各部分功能进行影响分析,以确定构建故障树的建树元素,并提出了功能层内部故障树构建的框架模型与各功能层故障树的层次关系,实现了部分故障树构建的自动化,提高了故障树构建的完整性、准确性与效率.在某型号发动机控制软件的安全性分析中,应用上述方法指导该嵌入式软件故障树的构建与分析,验证了该方法的可行性和有效性.