【摘 要】
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一个系统通常由多个部件构成,但并非每个部件对系统性能的影响均相同.而系统经常需要利用有限的资源进行有效的维护,因此在这种情况下,根据部件对系统的重要性来分配资源并将
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一个系统通常由多个部件构成,但并非每个部件对系统性能的影响均相同.而系统经常需要利用有限的资源进行有效的维护,因此在这种情况下,根据部件对系统的重要性来分配资源并将资源集中到对系统最重要的部件集合中,对系统性能的优化至关重要.边际可靠性重要度（MRI）与联合可靠性重要度（JRI）分别定义为系统可靠性随着单一部件或两部件可靠性变化而变化的速率,但有时仍需通过提高三部件或更多部件的可靠性来提高系统的性能.本文针对两种特殊的k-out-of-n:G系统就上述问题展开讨论.首先,对于Wu和Chen[31]提出的由n个部件组成的二状态权重k-out-of-n:G系统模型,利用UGF方法从集合的角度提出一个更简便的计算部件MRI和JRI的一般方法,并将其推广到多部件.其次,基于二状态部件MRI及JRI的概念,同样利用UGF方法计算了Li和Zuo[17]提出的两种多状态权重k-out-of-n:G系统模型的MRI及JRI.再次,对部件带随机权重的二状态k-out-of-n:G系统直接利用概率方法将权重重要度（WI）和部件可靠性重要度拓展到多部件.最后证明了二状态系统中联合可靠性重要度（JRI）与联合失效性重要度（JFI）之间的关系.
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