串联系统：

失效的平均时间：

并联系统：

失效的平均时间：

串联中的一个元件具有两个并联元件：

分布函数：

失效的平均和中位数时间：

系统在时间 前失效的概率：

模拟飞机的发射. 机库的门可以电动或手动开启：

两个燃料泵需要电力才能运行：

可靠的电池支持两个泵的运行，给出以下燃料传递结构：

也需要飞机的除冰和燃料存储罐：

定义每小时失效率的分布. 让提供的电源失效率是可变的：

计算生存函数和均值：

研究当失效率 从 /小时 减小时，可靠性是如何变化的：

小的电子加速器中真空系统包含 20 个排成圆圈的真空灯泡. 如果至少三个邻接的真空灯泡失效，则真空系统会失效：

绘制生存函数：

计算失效的平均时间：

卫星需要由太阳能电池板充电的电池供电. 计算系统能够经得起考验的负载周期数：

电池具有备用电池：

仿真卫星可以管理的负载周期数：

考虑在每个车轮上有球轴承的滑板，求该滑板的寿命：

用已知的分布模拟球轴承：

假设当四个轮子中至少三个可用时，滑板可用：

绘制生存函数：

汽车有四个均要驾驶的轮胎. 给出轮胎的寿命分布为 ExponentialDistribution[0.0004]，计算关于轮胎的汽车的失效率和失效平均时间：

仿真汽车的寿命：

为了飞行，飞机需要两个机翼，每个机翼上两个引擎中的一个以及空气控制系统操控. 模拟该引擎系统：

模拟空气控制系统：

放在一起：

计算飞机失效的平均时间：

计算成功飞行6个小时的概率：

求飞机工作300小时后又工作200小时仍然工作的概率：

绘制生存函数：

仿真飞机的寿命：

数据中心需要20台服务器，一个电源，一个冷却系统和一个网络连接. 电源有一个备份. 网络连接由两个并联连接组成. 模拟服务器：

用 StandbyDistribution 模拟电源：

模拟数据中心：

计算失效的平均时间（MTTF）：

模拟数据中心的正常运行时间：

找到改善单个服务器最重要的元件：

具有以下结构和寿命分布的系统：

求生存5天的的概率为 0.9995 的对失效率 的要求：

太阳能电池板由光电电池阵列组成. 每个阵列有10块电池：

太阳能电池板需要三-五阵列和一个逆变器：

求年失效平均时间：

仿真太阳能电池板的寿命：

销售太阳能电池板的公司提供10年的保证. 可以再添加10年. 求公司应如何给延长的保质期定价：

一家物流公司使用车、船和火车将货物交付给客户. 道路运输需要两三辆卡车和明确的道路路线. 船运需要正常运作的船舶和平静的天气条件，铁运需要一个正常运作的列车和轨道. 模拟道路运输：

模拟海洋运输：

模拟火车运输：

把系统放在一起：

计算分发给客户在系统出现故障之前所期待的天数：

公司考虑租赁一架飞机以改善分发的可靠性. 计算飞机能改善多少故障的平均时间：

比较两个系统：

假设 Charles Lindbergh 在纽约和巴黎之间可以选择一个或两个引擎的飞机. 调查哪个引擎的配置可以给出最高的可靠性：

绘制三种不同配置的生存函数：

最佳选择是并联两种引擎，但是这在当时不可行，因此 Lindbergh 选择一个引擎. 计算一个引擎存活33.5个小时飞行的概率：

模拟发射进入太空的三个阶段：地面检测、发射阶段和进入轨道. 定义运行和待用模式的寿命分布：

地面阶段，使用环境加速器因子5：

发射阶段环境更恶劣，环境因子为400：

轨道中的环境不是很恶劣，所以使用因子1：

如果地面检验使用24小时，发射为0.1小时，轨道阶段为100天，求成功的概率：

在输入中，ReliabilityDistribution 使用变量的局部名称：

因此可以用原来的变量名进行随后的计算：

两个元件的寿命大于 的概率：

以下对应的是串联连接：

至少一个元件的寿命大于 的概率：

以下对应的是并联连接：

至少两个元件的寿命大于 的概率：

以下对应的是 2-3 系统：

同样元件的串联连接对应于 OrderDistribution：

同样元件的并联连接对应于 OrderDistribution：

串联连接系统的寿命是元件寿命的最小值：

并联连接系统的寿命是元件寿命的最大值：

- 系统对应于具有 RankedMin 函数的 TransformedDistribution：

比较生存函数：

指数分布元件的串联系统是指数分布：

具有韦伯寿命分布的元件的串联系统是另一种韦伯分布：

ReliabilityDistribution 模拟元件 或 必须工作，系统才会工作：

对应的 FailureDistribution 模拟 和 均有故障的事件：

元件 或 工作正常等同于 和 均有故障的事件：

模拟四个元件中两个元件正常工作则系统正常运作的情况：

这等价于四个元件中三个元件出故障，系统才出故障的系统：

ReliabilityDistribution[f[x₁,…],…]FailureDistribution[¬f[¬x₁,…],…]:

为带有可靠性信息的 SystemModel 提取 ReliabilityDistribution：

元件分布需要正域：

使用 TruncatedDistribution 限制域只为正值：

不能总是计算精确或符号属性：

仍然可以找到近似值：

ReliabilityDistribution 只对正单边（unate）结构表达式有定义：

使用 UnateQ 检验布尔表达式是否为正单边（unate）：

显示具有至多四个相同组件的所有系统的风险函数：

产生系统：

构建唯一风险函数的列表：

绘制风险函数和相同系统的图线：

使用 Graph 作为可靠性方框图：

计算使用绿车和红车作为开始和结束车辆的平均故障时间：