Improved software system for calculating the reliability indicators of complex technical systems
| dc.contributor.affiliation | Lviv Polytechnic National University | |
| dc.contributor.author | Seniv, Maksym | |
| dc.contributor.author | Zdebskyi, Stepan | |
| dc.coverage.placename | Львів | |
| dc.date.accessioned | 2025-10-30T11:57:46Z | |
| dc.date.issued | 2024 | |
| dc.date.submitted | 2025 | |
| dc.description.abstract | The article analyses the literature sources, which investigate the existing methods and means of calculating reliability indicators of complex technical (in particular, software) systems. The reliabilitymodel of a modern complex technical system is often depicted in the form of a reliability block diagram(RBD), which may contain thousands of elements, each transitioning between different states (e.g., operational, failed, restored). This leads to a vast space of possible states in the corresponding Markov model. The reliability behaviour of a system is commonly described by a graph, with nodes representing system states and edges representing possible transitions between these states. A number of software products can be used to automate the calculation of reliability indicators for complex technical systems. However, these products have several limitations, including: difficulty in implementing into design and development processes; significant costs for licenses and staff training; lack of compatibility with other reliability analysis and life cycle management products; lack of tools for working with databases, etc. Most of the outdated products are desktop applications with an insufficiently user-friendly graphical interface. The primary objective of this work is to develop an improved software system that includes the modification and implementation of a recursive algorithm for forming an operability condition and visualizing a circular graph of states/transitions. With the help of the system, it is possible to automate the construction of reliability flowcharts for complex technical, in particular, software systems, calculate the operability condition using an improved recursive algorithm and method for determining the operability condition, determine the system states and visualize them using an n-ary or circular graph. Additionally, the system offers tools for calculating reliability indicators: availability and downtime factors, time between failures, failure flow parameters, etc. The advanced software system enables automated calculation of reliability indicators for software systems of any complexity level and reduces the influence of the human factor in the process of reliability design. Проаналізовано літературні джерела, в яких досліджено наявні методи та засоби розрахунку показників надійності складних технічних (зокрема, програмних) систем. Модель надійності сучасної комплексної технічної системи часто зображають у вигляді блок-схеми надійності (reliability block diagram, RBD). Вона може містити декілька тисяч елементів, які почергово перебувають у різних станах (наприклад, робочий, відмовлений, відновлюваний). Це призводить до значного простору можливих станів у відповідній марковській моделі. Поведінку надійності системи прийнято описувати графом, вузли якого відповідають станам системи, а ребра – можливим переходам з одного стану в інший. Для автоматизації розрахунку показників надійності складних технічних систем використовується низка програмних продуктів. Проте цим продуктам притаманна низка недоліків, серед яких: складність впровадження у процеси проєктування і розроблення; значні витрати на придбання ліцензій та підготовку персоналу; відсутність сумісності з іншими продуктами аналізу надійності та управління життєвим циклом; відсутність інструментів для роботи із базами даних тощо. Більшість застарілих продуктів є desktop-додатками з недостатньо зручним графічним інтерфейсом. Основна мета цієї роботи – розроблення удосконаленої програмної системи, що передбачає модифікацію, імплементацію рекурсивного алгоритму формування умови працездатності та візуалізації кругового графа станів / переходів. За допомогою удосконаленої системи можна здійснювати автоматизовану побудову блок-схем надійності складних технічних, зокрема, програмних систем, обчислення умови працездатності за допомогою удосконаленого рекурсивного алгоритму та методу визначення умови працездатності, визначення станів системи і візуалізацію за допомогою парного або кругового графа. Також система надає інструменти для обчислення показників надійності: коефіцієнти готовності та простою, час напрацювання на відмову, параметри потоку відмов тощо. Удосконалений програмний комплекс дає можливість автоматизованого розрахунку показників надійності програмних систем довільного рівня складності та зменшує вплив людського фактору в процесі надійнісного проєктування. | |
| dc.format.pages | 290–302 | |
| dc.identifier.citation | Seniv M. Improved software system for calculating the reliability indicators of complex technical systems / Maksym Seniv, Stepan Zdebskyi // Вісник Національного університету “Львівська політехніка”. Серія: Інформаційні системи та мережі. — Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2024. — № 16. — С. 290–302. | |
| dc.identifier.uri | https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/116034 | |
| dc.language.iso | en | |
| dc.publisher | Видавництво Львівської політехніки | |
| dc.relation.references | 1. TrustRadius. (n.d.). PTC Windchill overview. https://www.trustradius.com/products/ptc-windchill/ reviews?qs=pros-and-cons#overview. 2. ALD Service. (n.d.). ALD reliability and safety software. https://aldservice.com/Download/ download-reliability-and-safety-software.html. 3. ReliaSoft. (n.d.). BlockSim application introduction. https://help.reliasoft.com/blocksim21/ content/current_application_intro.htm. 4. Isograph. (n.d.). Isograph AttackTree software. https://www.isograph.com/software/attacktree/. 5. Pérez-Rosés, H. (2018). Sixty years of network reliability. Mathematics in Computer Science, 12(3), 275– 293. https://doi.org/10.1007/s11786-018-0345-5. 6. Song, K., Kim, Y. S., Pham, H., Chang, I. H. (2024). A software reliability model considering a scale parameter of the uncertainty and a new criterion. Mathematics, 12(11), 1641. https://doi.org/10.3390/math12111641. 7. Kumar, A. M. (2022). A Neuro-Fuzzy hybridized approach for software reliability prediction. JUCS – Journal of Universal Computer Science, 28(7), 708–732. https://doi.org/10.3897/jucs.80537. 8. Lin, J., Huang, C. (2022). Queueing-Based simulation for software reliability analysis. IEEE Access, 10, 107729–107747. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2022.3213271. 9. Kim, Y. S., Pham, H., Chang, I. H. (2023). Deep-Learning Software Reliability Model using SRGM as activation function. Applied Sciences, 13(19), 10836. https://doi.org/10.3390/app131910836. 10. Haque, M. A., Ahmad, N. (2024). A logistic software reliability model with Loglog fault detection rate. Iran Journal of Computer Science. https://doi.org/10.1007/s42044-024-00192-x 11. Haque, M. A., Ahmad, N. (2022). A software reliability model using fault removal efficiency. Journal of Reliability and Statistical Studies. https://doi.org/10.13052/jrss0974-8024.1523. 12. Yakovyna, V. S., Seniv, M. M., Symets, I. I., Sambir, N. B. (2020). Algorithms and software suite for reliability assessment of complex teshnical systems. Radio Electronics, Computer Science, Control, 4, 163–177. https://doi.org/10.15588/1607-3274-2020-4-16. | |
| dc.subject | software, RBD, reliability design, states and transitions graph | |
| dc.subject | програмне забезпечення, блок-схема надійності, надійнісне проєктування, граф станів та переходів | |
| dc.subject.udc | 004.05 | |
| dc.title | Improved software system for calculating the reliability indicators of complex technical systems | |
| dc.title.alternative | Удосконалена програмна система розрахунку показників надійності складних технічних систем | |
| dc.type | Article |