Анализ временной надежности однофакторных отказов достиг значительного прогресса и продемонстрировал огромный потенциал. Однако в практическом инженерном применении конструкции и системы обычно включают несколько режимов отказа, что создает постоянные вызовы для существующего анализа надежности, часто сопровождающиеся очень высокими (иногда труднообрабатываемыми) вычислительными затратами. Поэтому разработка точной модели временной системной надежности с учетом нескольких режимов отказа и соответствующей стратегии решения приобретает особую важность. В данной работе предлагается инновационный метод оценки временной системной надежности на основе модели кригинга (Kriging). В первую очередь, многорежимные отказы разделяются на несколько независимых задач оценки временной надежности, каждая из которых соответствует одному режиму отказа. Под влиянием идеи дискретизации случайного процесса каждая временная функция в структурной системе рассматривается как набор задач надежности с постоянными во времени параметрами. Далее для каждой такой задачи определяется наиболее вероятная точка (MPP), и соответствующая функция производительности линеаризуется. На этой основе строится модель кригинга для MPP в дискретных временных точках и применяется активное обучение для постоянного обновления модели с целью повышения точности. В итоге, решая модель надежности с постоянными параметрами, определяются показатели надежности и вероятность отказа. На примере типичной системы с вариацией параметров подтверждается применимость и эффективность предложенного метода.

Анализ временной надежности;многорежимные отказы;модель кригинга;активное обучение;аппроксимация траектории наиболее вероятной точки