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Enregistrement W2592340084 · doi:10.4271/2017-01-0052

Markov Chain-based Reliability Analysis for Automotive Fail-Operational Systems

2017· article· en· W2592340084 sur OpenAlex
André Kohn, Rolf Michael Schneider, Antônio Cézar Faria Vilela, Udo Dannebaum, Andreas Herkersdorf

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueSAE International Journal of Transportation Safety · 2017
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueRisk and Safety Analysis
Établissements canadiensInfineon Technologies (Canada)
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarkov chainReliability (semiconductor)Reliability engineeringAutomotive industryComputer scienceMarkov processRisk analysis (engineering)EngineeringMachine learningMathematicsStatisticsBusinessAerospace engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

<div class="section abstract"><div class="htmlview paragraph">A main challenge when developing next generation architectures for automated driving ECUs is to guarantee reliable functionality. Today’s fail safe systems will not be able to handle electronic failures due to the missing “mechanical” fallback or the intervening driver. This means, fail operational based on redundancy is an essential part for improving the functional safety, especially in safety-related braking and steering systems. The 2-out-of-2 Diagnostic Fail Safe (2oo2DFS) system is a promising approach to realize redundancy with manageable costs. In this contribution, we evaluate the reliability of this concept for a symmetric and an asymmetric Electronic Power Steering (EPS) ECU. For this, we use a Markov chain model as a typical method for analyzing the reliability and Mean Time To Failure (MTTF) in majority redundancy approaches. As a basis, the failure rates of the used components and the microcontroller are considered. The comparison to a non-redundant system shows a significantly higher reliability and MTTF of the redundant approaches.</div></div>

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,866
Score d'incertitude au seuil0,665

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0010,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0020,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,047
Tête enseignante GPT0,376
Écart entre enseignants0,328 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle