Pioneers of the reliability theories of the past 50 years
Notice bibliographique
Résumé
This paper is dedicated to all the researchers for their contributions in reliability theories in the past 50 years. The paper provides a summary on the pioneers of reliability theories, and how their works placed a great influence on our reliability analysis today. This is also a survey paper on reliability theories and methods. The information provided in this paper is mostly based on literatures found first hand to provide as much a neutral view as possible. However, some of the information is adopted from Refs. 1-4. Area of interest in the reliability analysis included representation of reliability parameters, renewal theory, coherent structure, diagram-based models, theoretical methods, and other miscellaneous techniques. Diagram based models included block diagrams, fault tree analysis (FTA), event tree analysis, and flowgraphs. Theoretical methods included queueing theory, asymptotic analysis, Boolean algebra, Bayesian method, Monte Carlo simulation, optimization techniques. Miscellaneous methods that cannot be classified in any of the categories are also provided. Looking back in the last century, a lot of the contributions to reliability research were done in the last 50 years. Weibull, Epstein and Sobel had made a significant influence on the distribution functions we used today. Lotka, Campbell, Feller, Cox, Smith, Barlow, Proschan, Hunter, Marshall, Esary, Gnedenko, Belyaev, and Solov'yev had advanced the theories for reliability. Takacs' paper in sojourn time provided an initiative to the asymptotic studies. Birnbaum started a whole family on component importance measure for coherent structure.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,007 | 0,019 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,009 |
| Communication savante | 0,003 | 0,008 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,004 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».