markdown:
## phim cham tay vao noi nho tap 3
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 3 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-24T21:36:36.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 4 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T02:31:40.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 9 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T01:34:45.000Z
-
00:33:34
### Chạm tay vào nỗi nhớ VTV3
0 lượt xem2014-03-24T20:32:47.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 37 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T05:34:17.000Z
-
00:33:33
### Phim Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ Tập 3 Full Phần 3/3 - Phim Hình Sự - Phim Cham tay Vao Noi Nho Tap 3 Full
0 lượt xem2013-11-14T15:37:57.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 13 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T01:45:31.000Z
-
00:33:34
### [HD] Phim Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ Tập 17 Full - VTV3 HD
0 lượt xem2014-01-02T15:41:23.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 30 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T05:33:09.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 27 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T05:31:37.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 11 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T01:54:30.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 26 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T05:31:26.000Z
-
00:33:33
### [HD] CHẠM TAY VÀO NỖI NHỚ TẬP 5 P1/3 FULL - PHIM HÌNH SỰ - CHAM TAY VAO NOI NHO TAP 5 - HD
0 lượt xem2013-11-21T15:48:21.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 12 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T01:31:10.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 38 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T05:55:41.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 5 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T02:02:17.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 18 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T03:38:13.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 23 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T04:00:14.000Z
-
00:33:34
### [HD] Phim Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ Tập 33 Full - VTV3 HD - Cham Tay Vao Noi Nho Tap 33 Full
0 lượt xem2014-03-06T15:54:52.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 33 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T05:33:33.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 16 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T02:31:37.000Z
-
00:33:34
### [Full HD] Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ - Tập 36 - Phim Việt Nam VTV3
0 lượt xem2014-03-25T05:34:05.000Z
-
00:33:34
### Phim Chạm Tay Vào Nỗi Nhớ Tập 38 Full - VTV3 HD - Cham Tay Vao Noi Nho Tap 38 Full
0 lượt xem2014-03-21T15:56:11.000Z

X-Powered-By: VPSSIM

Server: Nginx


markdown:
Diễn đàn phụ nữ | Phunuvn.net
Diễn Đàn
Thành viên
>
OneOne
>
Hoạt động cuối:
1 Tháng sáu 2013
Tham gia ngày:
22 Tháng năm 2013
Bài viết:
1
Đã được thích:
0
Chia sẻ trang này
OneOne
Thành viên mới
OneOne được nhìn thấy lần cuối:
1 Tháng sáu 2013
Tin nhắn hồ sơ
Các bài đăng
Thông tin
Hiện tại không có tin nhắn trong hồ sơ của OneOne.
Show Ignored Content
Đang tải...
Xem
Tương tác
Nội dung:
Tìm tất cả nội dung bởi OneOne
Tìm tất cả chủ đề bởi OneOne
Đăng nhập bằng Facebook
Đăng nhập bằng Google
Tên tài khoản hoặc địa chỉ Email:
Bạn đã có tài khoản rồi?
Tích vào đây để đăng ký
Vâng, Mật khẩu của tôi là:
Bạn đã quên mật khẩu?
Duy trì trạng thái đăng nhập
Diễn đàn phụ nữ | Phunuvn.net
Diễn Đàn
Thành viên
>
OneOne
>
Diễn Đàn
Diễn Đàn
Liên kết nhanh
Tìm kiếm diễn đàn
Bài mới
Video
Video
Liên kết nhanh
Video ngẫu nhiên
Video
Các danh sách
Thành viên
Thành viên
Liên kết nhanh
Thành viên danh tiếng
Đang truy cập
New Profile Posts
Menu
Đăng nhập hoặc Đăng ký
Tìm kiếm
Chỉ tìm trong tiêu đề
Được gửi bởi thành viên:
Dãn cách tên bằng dấu phẩy(,).
Mới hơn ngày:
Tìm kiếm hữu ích
Bài mới
Thêm...

WARC-Type: response

Content-Type: application/http; msgtype=response

Cache-control: private, max-age=0

Connection: close

Server: Apache

X-Frame-Options: SAMEORIGIN

Vary: Accept-Encoding

Content-Type: text/html; charset=UTF-8


markdown:
# HẢI PHÒNG Tìm chị em phụ nữ ở Hải phòng
Thảo luận trong '
[Tìm bạn gái](forums/tim-ban-gai.49/)' bắt đầu bởi [shinichi_00](members/shinichi_00.6127/), [7 Tháng ba 2013](threads/tim-chi-em-phu-nu-o-hai-phong.13353/).
0 Trả lời, 1,172 Đọc
Bài viết tương tự
|Tiêu đề||Date|
|
|
Thảo luận trong '
[Tìm bạn gái](forums/tim-ban-gai.49/)' bắt đầu bởi [shinichi_00](members/shinichi_00.6127/), [7 Tháng ba 2013](threads/tim-chi-em-phu-nu-o-hai-phong.13353/).
0 Trả lời, 1,172 Đọc
|Tiêu đề||Date|
|
|


markdown:
![ Xe khách mất thắng lao vào 5 xe máy, 7 người bị thương](http://static.plo.vn/w653/Uploaded/dangtuyen/2016_07_16/xe-khach-mat-lai_GVQO.jpg)
*Hiện trường vụ việc (Ảnh: Auto Fun)*
Sự việc xảy ra vào khoảng 10 giờ ngày 16-7, tại dốc chợ Cát Bà (huyện Cát Hải, Hải Phòng). Chiếc xe bị nạn khi đang đổ dốc, di chuyển theo hướng từ thị trấn Cát Bà để ra khu du lịch. Vụ tai nạn có bảy người bị thương nặng. Nạn nhân đa số là người lớn, không có trẻ em.
Một nạn nhân bị thương nặng (nghi bị chấn thương sọ não) đã được đưa vào đất liền cứu chữa. Sáu nạn nhân còn lại bị thương nhẹ, đang điều trị tại BV Đa khoa Cát Hải.
Chiếc xe khách là của một đơn vị tư nhân kinh doanh vận tải ở Cát Bà. Thời điểm xảy ra tai nạn, trên xe đang chở rất nhiều người nhưng không có hành khách nào bị thương.
Trưa 16-7, ông Bùi Trung Nghĩa - Bí thư Huyện ủy Cát Hải xác nhận sự việc trên. Ông Nghĩa cho biết xe khách mất thắng khi di chuyển đến gần chân dốc nên rất may là chưa gây thương vong về người.
Lãnh đạo huyện cùng các ban ngành đã đến bệnh viện thăm hỏi các nạn nhân. Theo đó, huyện hỗ trợ nạn nhân bị thương nặng nhất 5 triệu đồng. Các nạn nhân còn lại, huyện hỗ trợ mỗi người 2 triệu đồng.

Cache-Control: private

Content-Type: text/html; charset=utf-8

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=jNaFIMbEy9N11bCy00teB_-K6NhMv6IFltboIwZ06NUaTD9kGopFeQlfDK91wJSWRaTUSiDqmoSJpgmMuEMLOGO9ExeNNSFbcQBxD8YSnji0nClsKFtBTQ4eao1NZwOB2mKo1oU867r0nBIJ-S_wOA2; domain=plo.vn; expires=Fri, 10-Feb-2017 20:21:53 GMT; path=/; HttpOnly

X-Cache: MISS from cache30


markdown:
![ Khám phá và nhận quà từ xứ sở bí ngô](http://static.plo.vn/w653/Uploaded/ngocchau/2016_10_22/halloween-xu-so-bi-ngo_LMYP.jpg)
Mùa Halloween năm nay, khi đến tham quan, mua sắm tại Trung tâm thương mại Crescent Mall, Phú Mỹ Hưng, quận 7, bạn không chỉ được chiêm ngưỡng xứ sở bí ngô độc đáo, tham gia tiết mục “săn bí - xí quà hàng tuần” mà còn tha hồ được trải nghiệm những hoạt động lễ hội. Chương trình kéo dài từ nay đến 31-10.
**Xứ sở Hallo - Bí ngô**
Hơn 500 thần dân bí ngô và các nhân vật Halloween đáng yêu đã xuất hiện tại Crescent Mall. Các thần dân bí ngô và các nhân vật Halloween được hóa trang theo từng tính cách riêng và màu sắc của châu lục mình đại diện: châu Mỹ phóng khoáng, nổi loạn; châu Âu quý tộc, lạnh lùng; châu Úc thân thiện; châu Phi hoang dã; châu Á hiền hòa, kỳ bí. Về đêm, dưới ánh sáng huyền ảo lung linh, xứ sở bí ngô trở thành địa điểm chụp ảnh vô cùng thú vị, không thể bỏ qua trong mùa Halloween năm nay.
Bạn sẽ lạc vào xứ sở màu nhiệm đầy phép thuật, không kém phần ma mị khi lướt qua vườn cây tự phát sáng về đêm, Dracula hào hoa bên cạnh cỗ xe bí ngô khổng lồ, lò đất luyện linh dược của phù thủy, trại lửa la lối của bộ lạc bí Phi, ngôi nhà Úc châu - nơi Kangaroo cùng những người bạn thu hoạch bí. Đặc biệt là cây linh thần vĩ đại - nơi che chở toàn bộ thần dân bí Á Đông. Ngoài việc mở cửa miễn phí, vào mỗi cuối tuần xứ sở Hallo - Bí ngô còn rất nhộn nhịp với hoạt động phát kẹo miễn phí cho các bé, selfie với bạch tuộc thông thái và bóng ma tinh nghịch, vẽ mặt hóa trang nhân vật bạn yêu thích.
Crescent Mall lần đầu tiên mang đến cho các bạn trẻ thích phiêu lưu, thử thách mô hình vui chơi Halloween mới lạ với tên gọi mê cung bí ngô. Với vé tham gia chỉ 50.000 đồng, các bạn có thể bắt đầu hành trình thoát khỏi mê cung Halloween đầy thử thách để tìm đường nhanh nhất thoát thân.
**Vui bất tận với đại tiệc bí ngô**
Để có một mùa Halloween đầy ắp niềm vui cùng gia đình, người thân, hàng loạt hoạt động chào đón Halloween vô cùng thú vị đang chờ bạn khám phá tại Crescent Mall.
Tại hội chợ Halloween thuộc khu vực sảnh trệt, du khách có thể sắm cho mình những đạo cụ độc đáo từ Pull Gift. Các bé thích mê với đồ chơi phong phú từ Andrew’s Toys và cha mẹ đừng quên sắm đồ hóa trang cho bé yêu để tham dự cuộc thi tìm kiếm
*Gương mặt Hallo - Queen nhí*. Các bé chỉ cần chụp ảnh hóa trang tại xứ sở Hallo - Bí ngô, gửi ảnh đăng ký qua Facebook của Crescent Mall là sẽ có cơ hội trở thành gương mặt nhí tỏa sáng trong đêm chung kết diễn ra ngày 30-10. Bắt đầu từ 18 giờ, Crescent Mall sẽ thực sự bùng nổ với *Đại tiệc bí ngô*. 1.000 bé đầu tiên có hóa trang hoặc vẽ mặt khi đến đây sẽ nhận một quả bí hồ lô đựng kẹo siêu xinh, tham gia cùng đoàn diễu hành “Cho kẹo hay bị ghẹo” để thu thập đủ các loại kẹo, bánh từ các cửa hàng ngay tại trung tâm.
Tại khu vực sân khấu chính, các bé và gia đình sẽ được thưởng thức những bất ngờ đến từ màn biểu diễn ảo thuật tài ba của phù thủy biết tuốt. Khép lại chuỗi chương trình sẽ là màn tranh tài của tốp 20
*Gương mặt Hallo - Queen nhí*. Các bé sẽ được tự do thể hiện bản thân, nhân vật Halloween mình yêu thích để trở thành gương mặt hóa trang xuất sắc và nhận những phần quà ý nghĩa.
Với những tiết mục cực kỳ hấp dẫn, lễ hội Halloween năm nay được đánh giá hoành tráng cả về chất lượng lẫn quy mô. Là một trong những sự kiện nằm trong chuỗi hoạt động dành cho cộng đồng, Công ty TNHH Phát triển Phú Mỹ Hưng không ngừng xây dựng, kiến tạo nhằm tạo môi trường giao lưu văn hóa lành mạnh cho cộng đồng cư dân TP.
**M.TÚ**

Set-Cookie: .ASPXANONYMOUS=sjHDi7xjGi8tB8RzvQsCjuwz0Z2ZEBos-G0-oUw1CZcX0rD9McqoQSgl96jpo4_7AenWp8pxg8ICQEk_8LXdPWIvGj-04e5oCGYt-NqtyEPKyHbT6Q1h6fRX8qm9hKVnAs7pkga-xcjXHixlB_BuHQ2; domain=plo.vn; expires=Fri, 10-Feb-2017 20:14:12 GMT; path=/; HttpOnly

X-Cache: MISS from cache13


markdown:
# Kylie Jenner bị chỉ trích vì bắt chước phong cách của Kim Kardashian
Kylie Jenner là một hot girl nổi tiếng có gu ăn mặc đẹp, tuy vậy cô nàng đang bị dân mạng tố là copy phong cách thời trang từ Kim Kardashian.
Vụ việc Kylie bị fan phanh phui khi hot girl 19 tuổi này đăng tải một bức ảnh khoe tóc màu bạch kim mới nhuộm. Cô nàng nhanh chóng bị vướng nghi vấn bắt chước phong cách của Kim Kardashian.
Nhiều người cho rằng sự giống nhau này hoàn toàn hợp lý, bởi vì nhiều lần fan đã bắt gặp không ít hình ảnh Kim và Kylie giống nhau như chị em sinh đôi.
Từ đầu tóc, phong cách trang điểm và gu ăn mặc, cô nàng đang dần tự biến mình thành bản sao của Kim Kardashian.
*Hình ảnh Kim Kardashian với mái tóc nhuộm màu bạch kim trước đó, trông Kim và Kylie giống nhau như đúc*
Kim thường xuất hiện trong những bộ trang phục bó sát ôm trọn cơ thể khoe những đường cong quyến rũ thì giờ đây bạn cũng có thể bắt gặp Kylie như vậy.
Fan hâm mộ cho rằng Kylie đang cố gắng để được như Kim. Họ không ngừng chỉ trích và chế giễu cô nàng: "
*Kylie nên tự phát triển phong cách thời trang của riêng mình thay vì trở thành một Kim Kardashian thứ 2 ".* *Kylie Jenner hứng chịu những màn chế giễu từ dân mạng, có phải cô nàng đang tham vọng lấn át luôn cả chị mình? * *Bạn có nhận ra đâu là Kim và đâu là cô nàng Kylie không?*
Tuy nhiên dù muốn hay không, các fan hâm mộ cũng khó lòng bênh vực cho thần tượng của mình bởi hàng loạt những hình ảnh giống nhau của hai người đẹp. Những bộ trang phục mà Kim đã diện trước đó sẽ được Kylie diện lại với cách tân hoàn toàn mới, trang phục được thiết kế, trau chuốt kỹ hơn nhưng nhìn chung vẫn giống bộ gốc mà Kim đã mặc.
Kim từng đùa rằng:
*" Nếu có ai có thể phế truất sự nổi tiếng và phong cách ăn mặc của tôi thì đấy chỉ có thể là Kylie mà thôi, con bé đang làm rất tốt điều đó "* *Kylie Jenner đang noi theo phong cách thời trang của chị mình* *Nguồn: elitedaily* *Theo Bun/ infornet.vn*

WARC-Truncated: length

Cache-Control: no-store, no-cache, must-revalidate, post-check=0, pre-check=0

Pragma: no-cache


markdown:
*Hua Hin Pool Villas ....Lowest Prices Guaranteed!
Khách sạn gần đó
Bagan Hotel River View
0.4 Km.
68.5 Km.
Thai Tour Info Co., Ltd. 46/26 Charoen Rat Rd, Bangklo, Bangkolaem, Bangkok 10120, Tel: +662-1641001 to 6 Fax: +662-1641010 Email: sales@choowap.com
Tất cả các quyền Thái Tour Info Co, Ltd, TAT giấy phép 11/04452
This website works best with the latest browsers: Google Chrome, Firefox, Safari

Content-Type: text/html

P3P: CP="NOI ADM DEV COM NAV OUR STP"


markdown: Công ty Cổ phần Đầu tư Du Lịch Thăng Long, chuyên cho thuê xe giá rẻ tại Hà Nội . Chúng tôi cung cấp nhiều loại xe du lịch, xe cưới với chất lượng đảm bảo , giá cả hợp lý . Đội ngũ lái xe chuyên nghiệp , nhiệt tình, sẽ đem đến sự hài lòng cho khách hàng khi sử dụng.Giá tham khảo : Cho thuê xe 45 chỗ Huyndai UniverseNội thành ( 100km/ 8h) : 2.800.000Ngoại Thành ( 200km / ngày) : Liên hệSân bay : 1.700.000 / lượtThuê tháng : Liên hệPhát sinh : 16.000/km , 200.000/hĐời xe : 2010 – 2012* Phụ Mục : – Giá thuê đã bao gồm xăng dầu, cầu phà , bến bãi , lương lái xe . – Chưa bao gồm : VAT , “boa, tip” lái xe – Lái xe ăn ngủ theo đoàn – Giá xe có thể thay đổi tùy vào từng thời điểm ( Cuối tuần, lễ , tết có thể tăng 10% – 20%), vì vậy , để có giá chính xác nhất , quý khách vui lòng gọi điện về phòng điều hành của chúng tôi theo số máy : 04.39.48.11.88 hoặc Hotline : 0912.123.666 để được hỗ trợ. Cám ơn quý khách .* Một số hình ảnh xe tham khảo :* Cách đặt xe : – Ký hợp đồng tại địa chỉ khách hàng – Ký hợp đồng tại địa chỉ công ty : 28 Ngõ Huyện , Hàng Trống, Hoàn Kiếm , Hà Nội – Chuyên chothuê xe tại Hà Nội , cho thuê xe du lịch, cho thuê xe cưới, thuê xe 4 chỗ – 45 chỗ , thuê xe hạng sang với đủ chủng loại, giá rẻ tại Hà Nội . – Đặt xe qua mail : info@xehanoi.com.vn và chuyển khoản đặt cọc , sau đó xác nhận với chúng tôi qua số điện thoại cố định, hotline hoặc số Sales : 0439.38.11.88 – 0912.123.666 – 096.888.0307 * Sự hài lòng của quý khách là niềm vui của chúng tôi . Với phương châm đó, chúng tôi đang cố gắng từng ngày để hoàn thiện chất lượng phục vụ tốt nhất có thể . Mọi ý kiến đóng góp , quý khách hàng vui lòng gửi về mail : info@xehanoi.com.vn , để chúng tôi có cơ sở và hướng phát triển tốt hơn trong tương lai . Trân trọng cảm ơn !* Mọi ý kiến xin liên hệCông ty Cổ Phần đầu tư Du lịch Thăng Long – 28 Ngõ Huyện , Hoàn Kiếm, Hà NộiTelephone : 04.39.38.11.88 – 04.39.38.11.27Hotline : 0912.123.666Email : info@xehanoi.com.vnWebsite : Xehanoi.com – Xehanoi.com.vn

Server: Apache/2.2.15 (CentOS)


markdown: Laser Toning là một trong những giải pháp được giới y khoa đánh giá cao trong ngành thẩm mỹ. Công nghệ này xóa xăm mà không gây sẹo. Khi chiếu vào da, tia laser đi xuyên qua da chỉ tác động phân hủy từng nhóm màu mực xăm phù hợp với bước sóng của tia. Laser với bước sóng 1.064 nm phù hợp với phân hủy màu mực xăm đen, xanh đen, mà không tác động vào màu vàng của da, nên không làm hư da, từ đó không gây sẹo. Ngoài việc xóa xăm, xóa các bớt trên da màu đen, xanh đen, màu cà phê sữa, các vết đồi mồi, tàn nhang..., công nghệ Laser Toning cho làn da của bạn săn chắc hơn, ngăn ngừa lão hóa, thu hẹp lỗ chân lông đem lại làn da mịn màng, tươi sáng.Gợi ý xem: cach pha hinh xam, xóa hình xăm ở đâu an toàn Thời gian điều trị xóa xăm tùy thuộc vào kích thước vết xăm, màu xăm. Nếu hình xăm có một màu đen thì chỉ cần một lần điều trị nhưng đối với các hình xăm có pha màu xanh hay đỏ thì số lần điều trị sẽ nhiều hơn có thể từ 3 đến 4 lần. Kết hợp với các mỹ phẩm chăm sóc da, bạn sẽ lấy lại làn da mong muốn trước đó mà không hề có vết sẹo nào.


markdown:
- Đăng tin ưu tiên
-
__Các dịch vụ ưu tiên trên Rồng Bay__
-
__Ưu đãi cho khách hàng thường xuyên__ [Sử dụng tài khoản chuyên nghiệp](http://rongbay.com/su-dung-tai-khoan-chuyen-nghiep.html)
-
__Ðăng tin thu hút khách hàng__ [Cách viết tiêu đề thân thiện, lôi cuốn khách hàng](http://rongbay.com/Cach-viet-tieu-de-than-thien-loi-cuon-khach-hang-fp39.html)
-
Rồng bay ra mắt ứng dụng mới cho Người đăng tin
[Từ App store](https://itunes.apple.com/us/app/rong-bay-cong-cu-quan-ly-tin/id1099691034?ls=1&mt=8) [Từ Google play](https://play.google.com/store/apps/details?id=vn.vccorp.rongbay)
-
[Hỏi & đáp](http://rongbay.com/faqs.html)
- Hỗ trợ
- Nếu bạn cần hỗ trợ, vui lòng liên hệ
-
Điện thoại : **(04) 73095555**(ext: 497 / 496 / 495) Hotline : **0936 194 226**(Dành cho cá nhân) **0926 863 922**(Dành cho doanh nghiệp) : [lienhe@rongbay.com](mailto:lienhe@rongbay.com) Skype : [cskh.rongbay](skype:cskh.rongbay?chat)
-
[Mua quảng cáo](http://rongbay.com/mua-quang-cao.html) [Đăng ký](javascript:void(0);) [Đăng nhập](javascript:void(0);)

Server: zamba

Set-Cookie: cityOtherRBName=Hoa-Binh; expires=Sun, 03-Dec-2017 10:26:18 GMT; Max-Age=31536000; path=/; domain=.rongbay.com

Cache-Control: private, max-age=0, pre-check=0


markdown:
Shopsieure.com
Baovatphongthuy.vn
Banve24.com
Hoanggiashop.com
Sakiw.vn
Giỏ hàng
Shopsieure
Điện máy
Đồ công nghệ
Thiết bị số
Phụ kiện
Điện máy gia đình
Điện máy
Quạt, thiết bị làm mát
Thiết bị chiếu sáng
Đồ gia dụng
Đồ dùng nhà bếp
Bếp điện, lẩu điện
Nồi cơm, nồi áp suất
Máy say ép
Ấm điện, phích điện
Xoong, nồi nhà bếp
Đồ gia dụng khác
Dụng cụ chế biến
Đồ dùng gia đình
Thiết bị phòng tắm
Vật dụng tiện ích
Dụng cụ phân tích, thí nghiệm
Nội Thất Gia Đình
Thang Gia Đình
Đồ nội thất, trang trí
Nội Thất Thông Minh
Mỹ phẩm, Làm đẹp
Mỹ phẩm
Mỹ phẩm trang điểm
Hỗ trợ làm đẹp
Làm đẹp
Dụng cụ tập luyên
Dụng cụ chăm sóc tóc
Dụng cụ làm đẹp, trị liệu
Thời Trang
Sức khỏe, Ẩm thực
Chăm sóc sức khỏe
Thuốc, Thực phẩm chức năng
Dụng cụ massage, trị liệu
Thiết bị y tế
Đồ ẩm thực
Thực phẩm sạch
Thực phẩm bà bầu
Đặc sản các vùng
Điểm tâm, bánh ngọt
Mẹ và Bé
Đồ dùng cho bé
Thực phẩm dinh dưỡng
Đồ dùng sơ sinh
Đồ dùng trẻ em
Đồ chơi trẻ em
Đồ chơi điều khiển
Đồ chơi tư duy
Đồ chơi mô hình
Đồ chơi vận động
Quà tặng
Quà tặng độc đáo
Quà tặng độc lạ
Đồ bông, đồ handmade
Đồ Phong Thủy
Linh Vật Phong Thuỷ
Trang sức, đá quý
Quả Cầu Phong Thuỷ
Đồ vật duy tâm
Dịch vụ
Dịch vụ hỗ trợ
Dịch Vụ Phong Thuỷ
Dịch vụ ăn uống
Dịch vụ về rau sạch
Dịch vụ hỗ trợ khác
Sản phẩm nhận Order
Mua hàng giảm giá
may phat wifi
Bộ phát wifi FH305
1,000,000 VND
599,000 VNĐ
Bộ thu,phát Wifi Tenda FH304
800,000 VND
600,000 VNĐ
SHOPSIEURE.COM
- Giới thiệu
- Quy chế hoạt động
- Chính sách bảo mật
- Chính sách giao nhận
HỖ TRỢ
- Cách thức thanh toán
- Thanh Toán Bằng BITCOIN
- Hướng dẫn mua hàng
- Câu hỏi thường gặp
- Quy định điều kiện đổi, trả hàng
HỢP TÁC
- Hợp tác kinh doanh
- Tuyển dụng
- Liên hệ
CHUYÊN MỤC
- Điện máy
- Đồ gia dụng
- Mỹ phẩm, Làm đẹp
- Sức khỏe, Ẩm thực
- Mẹ và Bé
- Quà tặng
- Dịch vụ
- Bản quyền thuộc
SHOPSIEURE.COM
- Mã số doanh nghiệp: 0106649235
- Địa chỉ: Số 45, Ngõ 116, Đường Nguyễn Xiển, Quận Thanh Xuân, TP Hà Nội.
- Điện thoại:(04)666 35 855
- Email: shopsieurehd@gmail.com

Server: Apache/2.2.26 (CentOS)


markdown:
-
[THÔNG BÁO TUYỂN ADMIN DIỄN ĐÀN 2013](http://spkt.net/threads/thong-bao-tuyen-02-admin-cho-4rum.32345/)
[Tìm kiếm nhà trọ - Ở ghép](http://www.spkt.net/forums/thong-tin-nha-tro.138/)
[THÔNG BÁO BÁN ÁO SPKT.NET CHO THÀNH VIÊN DIỄN ĐÀN](http://spkt.net/threads/thong-bao-ban-ao-dien-dan-spkt-2013.27570/)
**HÃY TÌM KIẾM Ở ĐÂY TRƯỚC KHI ĐẶT CÂU HỎI**{xen:phrase loading}
# Em cần bài điểu khiển LED matrix 8x8 ai bít chỉ giúp với thank !
Thảo luận trong '
[ĐT Cơ Bản-Mạch tương tự](forums/dt-co-ban-mach-tuong-tu.16/)' bắt đầu bởi [hoang_long_2](members/hoang_long_2.60473/), [17 Tháng hai 2012](threads/em-can-bai-dieu-khien-led-matrix-8x8-ai-bit-chi-giup-voi-thank.20244/).

Vary: Accept-Encoding,User-Agent


markdown:
**Họ đều là những ngôi sao có tài năng nhưng tính cách thì lại khiến nhiều người phải lắc đầu ngao ngán.**Trong giới điện ảnh Hollywood, nếu có những sao nổi tiếng với phong cách làm việc chuyên nghiệp lẫn tính tình ôn hòa như: Tom Cruise, Heath Ledger, Jennifer Lawrence, Will Smith, Jake Gyllenhaal, Adam Sandler, Hugh Jackman,… thì lại tồn tại những ngôi sao dù khoác lên người bộ cánh lộng lẫy, xinh đẹp nhưng tính cách và cách hành xử lại không hề đẹp.
Vì thái độ thiếu chuyên nghiệp trong công việc, nhiều diễn viên và các nhà sản xuất phim ảnh Hollywood đều ngần ngại, thậm chí là tránh hợp tác với họ.
Họ là ai? Xem hết danh sách này bạn sẽ thấy vài “người quen” đấy.
Lindsay Lohan
Sau thành công với Means Girl, Lindsay Lohan thật sự trở thành “gái hư” trong làng điện ảnh Hollywood.
Cô nàng là biểu tượng đầy tai tiếng của lối sống buông thả, vô kỉ luật với hàng loạt Scandal nghiện ngập, trộm cắp, tình ái, rượu chè lẫn đi tù. Lohan khiến rất nhiều fan phải đau lòng vì sự sa đọa của mình.
Không những được gán cho biệt danh “nữ hoàng tiệc tùng”, Lilo còn bị chỉ chỉ trích rất nhiều vì thói quen chậm trễ trong công việc.
Khi đóng phim, cô không biết lời thoại của mình là gì, hoặc không thể hiện được ý nghĩa của câu thoại. Năm 2007, Lilo suýt bị đuổi khỏi đoàn phim Georgia Rule cũng bởi thói sa lầy vô độ vào tiệc tùng.
Bruce Willis
Siêu sao loạt phim hành động Die Hard thật ra chẳng được nhiều đồng nghiệp yêu mến. Họ còn gọi Willis là “kẻ vô tâm”vì ông chỉ làm bất cứ điều gì ông thích, và không bận tâm việc ấy có ảnh hưởng đến người khác Hay không.
Marlon Brando
Dù là một trong những nam tài tử vĩ đại nhất lịch sử điện ảnh, tính cách của Brando lại không hề “vĩ đại” như tài năng của ông. Brando không thèm học lời thoại hoặc không cần nghe lời chỉ đạo của bất cứ ai.
Có lẽ, ông từng tồn tại được trong giới điện ảnh chỉ vì tài năng hiếm có của mình. Nhưng khi nhan sắc đã phai tàn, tài năng cũng không còn ở đỉnh cao, chẳng ai còn nhắc đến cái tên Marlon Brando nữa.
Edward Norton
Thế giới này rất kì lạ, nếu có kẻ hời hợt, thì lại có người quá mức nghiêm túc trong công việc. Đó là Edward Norton – chàng diễn viên điển trai một thời.
Siêu sao của Fight Club thường tỏ ra nghiêm túc một cách quá đáng trên phim trường, anh dường như bị ám ảnh việc phải phát triển kĩ năng diễn xuất, phải hoàn thành tốt vai diễn hơn mong đợi.
Thái độ nghiêm nghị, khó gần của Norton vô tình tạo áp lực cho đồng nghiệp và luôn khiến họ phải “nghẹt thở” khi làm việc với anh.
Jennifer Lopez
Trong công việc, diva danh tiếng luôn đưa ra những đòi hỏi rất “tiểu thư”, nhiều yêu cầu của J.Lo rất quá đáng, thậm chí điên rồ. Cô đòi đi máy Bay riêng đến tham gia American Idol, lại còn cho rằng mình xứng đáng nhận giải Oscar sau khi tham gia vào một bộ phim vô danh.
J.Lo hát hay, nhảy giỏi, diễn xuất không tệ, nhưng việc xem bản thân là trung tâm vũ trụ đã làm nữ diva vô tình mất đi nhiều cơ hội nâng cao tên tuổi.
Mike Myers
Myers không những là một danh hài, ông còn là đạo diễn, nhà biên kịch kiêm diễn viên tài năng.
Nhưng lắm tài thì nhiều tật; Myers bị nhiều người chỉ trích về bản tính ích kỷ lẫn thói làm việc theo cảm xúc của mình. Rất khó để hợp tác với những người như thế, dù họ tài giỏi đến mức nào.
Katherine Heigl
Mỹ nhân nóng bỏng nước Mỹ sẽ xinh đẹp gấn vạn lần hơn nếu cô không nói chuyện. Heigl khiến mọi người phải chán ngấy khi nhiều lần sỉ vả chính bộ phim đã làm nên tên tuổi của cô nàng.
Trên phim trường, cô liên tục hỏi về đủ thứ chuyện trên đời, điều này không những gây phiền phức cho các đồng nghiệp mà còn lãng phí thời gian và tiền bạc của đoàn phim.
Russel Crowe
Ngôi sao của Robin Hood nổi tiếng là người nóng tính, ưa nhậu nhẹt Say xỉn, và Hay dính vào các trận ẩu đả. Thái độ khó chịu cùng cách làm việc thiếu chuyên nghiệp dần khiến bất kì nhà làm phim nào cũng muốn tránh xa Crowe.
Dustin Hoffman
Quý ông kiêu hãnh này là mẫu người chỉ quan tâm đến cảm xúc của mình. Hoffman xem ông là người khó tính duy nhất trên quả đất này, ông chẳng bao giờ để tâm xem người khác khó chịu ra sao với cách làm việc của mình, hoặc họ có phải là mẫu người cầu toàn, khó chịu như ông grain không.
Khi được hỏi, Hoffman nói rằng bản tính khó chịu của ông là hệ quả sau nhiều năm lao tâm và cống hết mình cho nghề. Nói như Hoffman chắc các “lão tướng” trong giới điện ảnh đều có tính tình như ông.
Christian Bale
“Người Dơi” Christian Bale không bao giờ chịu “lép vế” trước một ai cả, thậm chí anh từng xảy ra xung đột với đạo diễn và nhà sản xuất phim ảnh.
Trong quá trình Quay Terminator Salvation, một đạo diễn hình ảnh lỡ dính vào khuôn hình Quay dở của Bale, thế là trong cơn thịnh nộ, anh đã la hét ỏm tỏi, sỉ vả ông trước hàng trăm Con mắt.
Đoạn video dài 4 phút Quay cảnh Bale mắng chửi xối xả ông đạo diễn rò rỉ trên Internet làm rất nhiều người ngỡ ngàng, hoang mang về hình tượng nho nhã của anh bấy lâu nay. Dù đã xin lỗi người đạo diễn, sự hung dữ của Bale khiến vài người phải “dè chừng” khi làm việc với anh sau này.
Dẫu vậy, Bale lại làm nhiều người ngạc nhiên khi bày tỏ niềm ngưỡng mộ lẫn sự quý mến với cố diễn viên Heath Ledger.
Trong The Dark Knight, Joker của Ledger xuất sắc đến mức vài người Quay mũi kiếm sang tấn công Christian Bale, chỉ trích anh diễn Batman quá nhạt, không nổi bật bằng vai phản diện.
Những tưởng anh sẽ ganh ghét với bạn diễn, nhưng không, khi được hỏi về Ledger, Bale luôn dành cho người bạn những lời có cánh.
Val Kilmer
Danh tiếng của Kilmer nhanh chóng lụi tàn, và anh không thể trách ai khác ngoài chính bản thân mình. Nhiều người “kể tội” Kilmer là người rất ngông, thô lỗ, luôn tỏ thái độ bất hợp tác với các giám đốc, trợ lý và thành viên trong ê-kíp làm phim. Thậm chí, người ta còn nói anh khá điên rồ.
Charlie Sheen
Sao nhiễm HIV từng gây xôn xao dư luận bởi hàng loạt Scandal đáng sợ. Không lâu sau tai tiếng nhiễm HIV, anh bị lộ một loạt Clip nóng với người đồng giới trong tình trạng phê thuốc.
Sau đó, bạn gái cũ Scottine Ross tố Sheen dọa thuê người mưu sát cô, không những thế, cô nàng còn nói anh “thản nhiên” giấu nhẹm căn bệnh thế kỷ suốt quãng thời gian hò hẹn.
Ngoài Ross, còn có vô số phụ nữ tố cáo Sheen về tội không thông báo tình trạng căn bệnh HIV khi quan hệ. Đây chẳng khác nào việc giết người một cách gián tiếp cả.
Tuy vậy, trước khi người ta kịp để ý đến căn bệnh của Sheen, tác phong thiếu chuyên nghiệp cùng tính khí thất thường khó đoán của anh đã khiến nhiều nhà làm phim, lẫn các đồng nghiệp, rất ngán làm việc với anh.
Sự “điên rồ” của Sheen từng làm anh bị sa thải khỏi loạt phim ăn khách Two and a half men.
William Shatner
Mặc dù Shatner là một người vô cùng phi thường trên phim hành động kinh điển Star Stek, song, ở ngoài đời ông lại không được “phi thường” như nhân vật của mình.
Theo nhiều lời đồn, Shatner thường tự ý rời khỏi phim trường, và ông sẽ không thèm diễn nếu ông không thích.
Mel Gibson
Cách hành xử “chướng tai gai mắt” lẫn tính khí khó chịu, thất thường của Mel Gibson thậm chí còn nổi tiếng hơn cả các vai diễn của ông.
Nhiều diễn viên, đạo diễn từng làm việc với Gibson đều nhận xét tài tử một thời của Patriot là một tay “sáng nắng chiều mưa”, chưa kể còn rất nóng tính
Gwyneth Paltrow
Chỉ nhìn qua ngoại hình dịu dàng của Paltrow, ít ai ngờ rằng cô là một trong những người bị ghét nhất Hollywood.
Paltrow yêu cầu nhà tắm phòng tập gym phải được lau sạch trước khi cô vào, bởi cô không muốn chạm vào nước thừa của người khách trên sàn.
Hơn nữa, người tình của Iron Man từng được cho là khoe mẽ khi cô kể lể trên trang cá nhân về những bữa ăn xa xỉ, các túi xách, đôi giày tân thời choáng lộn của mình.
Dù dưới danh nghĩa tư vấn cho người khác, hành động vừa trẻ Con vừa tiểu thư của Paltrow chỉ làm cho người ta mang cảm giác cô đang đánh bóng bản thân một cách lố bịch.
Mối quan hệ giữa Paltrow với các đồng nghiệp lẫn nghệ sĩ khác cũng rất phức tạp.
Nữ minh tinh từng là bạn thân của Madona, nhưng đột ngột họ không nhìn mặt nhau, sau đó còn dùng những lời lẽ không đẹp để nói về người kia. Paltrow còn Hay nói xấu các nữ diễn viên khác, như Reese Witherspoon và Beyoncé.
Theo Trí thức trẻ
Nguồn :
[http://vietbao.vn/The-gioi-giai-tri/15-ngoi-sao-hong-hach-va-tu-man-nhat-the-gioi/190054231/235/](http://vietbao.vn/The-gioi-giai-tri/15-ngoi-sao-hong-hach-va-tu-man-nhat-the-gioi/190054231/235/)

Link: <http://tachcaphe.com/wp-json/>; rel="https://api.w.org/", <http://tachcaphe.com/?p=3223>; rel=shortlink


markdown:
# Điểm cần chú ý trong môn Tiếng Anh THCS: Passive voice
Chia sẻ: Hoang Vi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6
793
lượt xem 490
download
lượt xem 490
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2010/20100709/hoangvi208/80x100/nhung_diem_ngu_phap_can_chu_y_trong_mon_anh_van_danh_cho_cac_khoi_thcs_0611.jpg)
##
Điểm cần chú ý trong môn Tiếng Anh THCS: Passive voice
Mô tả tài liệu
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Chủ động là người phát sinh ra hành động, bị động là người chịu tác động của hành động đó và hành động này có thể do một đối tượng nào đó gây ra. Tài liệu này các em sẽ được tham khảo và
Chủ đề:
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Set-Cookie: TLDEVNamespace=i3t36vulc99r6nvgfhtnns66q7; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly

Server: Apache/2.2.31 (CentOS)


markdown:
# Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P7
Chia sẻ: Va Line Line | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:53
lượt xem 10
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2010/20100823/vaseline/80x100/reliability_of_computer_systems_and_networks_p7_6031.jpg)
##
Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P7
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
RELIABILITY OPTIMIZATION The preceding chapters of this book discussed a wide range of different techniques for enhancing system or device fault tolerance. In some applications, only one of these techniques is practical, and there is little choice among the methods. However, in a fair number of applications, two or more techniques are feasible, and the question arises regarding which technique is the most cost-effective. To address this problem, if one is given two alternatives, one can always use one technique for design A and use the other technique for design B....
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
##
Nội dung Text: Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P7
- Reliability of Computer Systems and Networks: Fault Tolerance, Analysis, and Design Martin L. Shooman Copyright 2002 John Wiley & Sons, Inc. ISBNs: 0-471-29342-3 (Hardback); 0-471-22460-X (Electronic) 7 RELIABILITY OPTIMIZATION 7 .1 INTRODUCTION The preceding chapters of this book discussed a wide range of different tech- niques for enhancing system or device fault tolerance. In some applications, only one of these techniques is practical, and there is little choice among the methods. However, in a fair number of applications, two or more techniques are feasible, and the question arises regarding which technique is the most cost-effective. To address this problem, if one is given two alternatives, one can always use one technique for design A and use the other technique for design B. One can then analyze both designs A and B to study the trade-offs. In the case of a standby or repairable system, if redundancy is employed at a component level, there are many choices based on the number of spares and which component will be spared. At the top level, many systems appear as a series string of elements, and the question arises of how we are to distribute the redundancy in a cost-effective manner among the series string. Speciﬁcally, we assume that the number of redundant elements that can be added is limited by cost, weight, volume, or some similar constraint. The object is to determine the set of redundant components that still meets the constraint and raises the reliability by the largest amount. Some authors refer to this as redundancy opti- mization [Barlow, 1965]. Two practical works—Fragola [1973] and Mancino [1986]—are given in the references that illustrate the design of a system with a high degree of parallel components. The reader should consult these papers after studying the material in this chapter. In some ways, this chapter can be considered an extension of the material in Chapter 4. However, in this chapter we discuss the optimization approach, 331
- 332 RELIABILITY OPTIMIZATION where rather than having the redundancy apply to a single element, it is dis- tributed over the entire system in such a way that it optimizes reliability. The optimization approach has been studied in the past, but is infrequently used in practice for many reasons, such as (a) the system designer does not understand the older techniques and the resulting mathematical formulation; (b) the solu- tion takes too long; (c) the parameters are not well known; and (d) constraints change rapidly and invalidate the previous solution. We propose a technique that is clear, simple to explain, and results in the rapid calculation of a family of good suboptimal solutions along with the optimal solution. The designer is then free to choose among this family of solutions, and if the design features or parameters change, the calculations can be repeated with modest effort. We now postulate that the design of fault-tolerant systems can be divided into three classes. In the ﬁrst class, only one design approach (e.g., parallel, standby, voting) is possible, or intuition and experience points only to a sin- gle approach. Thus it is simple to decide on the level of redundancy required to meet the design goal or the level allowed by the constraint. To simplify our discussion, we will refer to cost, but we must keep in mind that all the techniques to be discussed can be adapted to any other single constraint or, in many cases, multiple constraints. Typical multiple constraints are cost, reli- ability, volume, and weight. Sometimes, the optimum solution will not satisfy the reliability goal; then, either the cost constraint must be increased or the reliability goal must be lowered. In the second class, if there are two or three alternative designs, we would merely repeat the optimization for each class as discussed previously and choose the best result. The second class is one in which there are many alternatives within the design approach because we can apply redundancy at the subsystem level to many subsystems. The third class, where a mixed strategy is being considered, also has many combinations. To deal with the complexity of the third-class designs, we will use computer computations and an optimization approach to guide us in choosing the best alternative or set of alternatives. 7 .2 OPTIMUM VERSUS GOOD SOLUTIONS Because of practical considerations, an approximate optimization yielding a good system is favored over an exact one yielding the best solution. The param- eters of the solution, as well as the failure rates, weight, volume, and cost, are generally only known approximately at the beginning of a design; moreover, in some cases, we only know the function that the component must perform, not how that function will be implemented. Thus the range of possible parameters is often very broad, and to look for an exact optimization when the parameters are known only over a broad range may be an elegant mathematical formula- tion but is not a practical engineering solution. In fact, sometimes choosing the exact optimum can involve considerable risk if the solution is very sensitive to small changes in parameters.
- OPTIMUM VERSUS GOOD SOLUTIONS 333 To illustrate, let us assume that there are two design parameters, x and y, and the resulting reliability is z. We can visualize the solution as a surface in x, y, z space, where the reliability is plotted along the vertical z-axis as the two design parameters vary in the horizontal xy plane. Thus our solution is a surface lying above the xy plane and the height (z) of the surface is our reliability that ranges between 0 and unity. Suppose our surface has two maxima: one where the surface is a tall, thin spire with the reliability zs 0.98 at the peak, which occurs at xs, ys, and the other where the surface is a broad one and where the reliability reaches zb 0.96 at a small peak located at xb, yb in the center of a broad plateau having a height of 0.94. Clearly, if we choose the spire as our design and if parameters x or y are a little different than xs, ys, the reliability may be much lower—below 0.96 and even below 0.94—because of the steep slopes on the ﬂanks of the spire. Thus the maximum of 0.96 is probably a better design and has less risk, since even if the parameters differ somewhat from xb, yb, we still have the broad plateau where the reliability is 0.94. Most of the exact optimization techniques would choose the spire and not even reveal the broad peak and plateau as other possibilities, especially if the points xs, ys and xb, yb were well-separated. Thus it is important to ﬁnd a means of calculating the sensitivity of the solution to parameter variations or calculating a range of good solutions close to the optimum. There has been much emphasis in the theoretical literature on how to ﬁnd an exact optimization. The brute force approach is to enumerate all possible combinations and calculate the resulting reliability; however, except for small problems, this approach requires long or intractable computations. An alter- nate approach uses dynamic programming to reduce the number of possible combinations that must be evaluated by breaking the main optimization into a sequence of carefully formulated suboptimizations [Bierman, 1969; Hiller, 1974; Messinger, 1970]. The approach that this chapter recommends is the use of a two-step procedure. We assume that the problem in question is a large system. Generally, at the top level of a large system, the problem can be modeled as a series connection of a number of subsystems. The process of apportionment (see Lloyd [1977, Appendix 9A]) is used to allocate the sys- tem reliability (or availability) goal among the various subsystems and is the ﬁrst step of the procedure. This process should reduce a large problem into a number of smaller subproblems, the optimization of which we can approach by using a bounded enumeration procedure. One can greatly reduce the size of the solution space by establishing a sequence of bounds; the resulting subsystem optimization is well within the power of a modern PC, and solution times are reasonable. Of course, the ﬁrst step in the process—that of apportionment—is generally a good one, but it is not necessarily an optimum one. It does, how- ever, ﬁt in well with the philosophy alluded to in the previous section that a broad, easy-to-achieve, easy-to-understand suboptimum is preferred in a prac- tical case. As described later in this chapter, allocation tends to divert more resources to the “weakest link in the chain.” There are other important practical arguments for simpliﬁed semioptimum
- 334 RELIABILITY OPTIMIZATION techniques instead of exact mathematical optimization. In practice, optimiz- ing a design is a difﬁcult problem for many reasons. Designers, often harried by schedule and costs, look for a feasible solution to meet the performance parameters; thus reliability may be treated as an afterthought. This approach seldom leads to a design with optimum reliability—much less a good sub- optimal design. The opposite extreme is the classic optimization approach, in which a mathematical model of the system is formulated along with constraints on cost, volume, weight, and so forth, where all the allowable combinations of redundant parallel and standby components are permitted and where the underlying integer programming problem is solved. The latter approach is sel- dom taken for the previously stated reasons: (a) the system designer does not understand the mathematical formulation or the solution process; (b) the solu- tion takes too long; (c) the parameters are not well known; and (d) the con- straints rapidly change and invalidate the previous solution. Therefore, clear, simple, and rapid calculation of a family of good suboptimal solutions is a sensible approach. The study of this family should reveal which solutions, if any, are very sensitive to changes in the model parameters. Furthermore, the computations are simple enough that they can be repeated should signiﬁcant changes occur during the design process. Establishing such a range of solutions is an ideal way to ensure that reliability receives adequate consideration among the various conﬂicting constraints and system objectives during the trade-off process—the preferred approach to choosing a good, well-balanced design. 7.3 A MATHEMATICAL STATEMENT OF THE OPTIMIZATION PROBLEM One can easily deﬁne the classic optimization approach as a mathematical model of the system that is formulated along with constraints on cost, vol- ume, weight, and so forth, in which all the allowable combinations of redun- dant parallel and standby components are permitted and the underlying integer programming problem must be solved. We begin with a series model for the system with k components where x 1 is the event success of element one, x 1 is the event failure of element one, and P(x 1 ) 1 − P(x 1 ) is the probability of success of element one, which is the reliability, r 1 (see Fig. 7.1). Clearly, the components in the foregoing mathematical model can be subsystems if we wish. The system reliability is given by the probability of the event in which all the components succeed (the intersection of their successes): U U U Rs P(x 1 x2 ··· xk ) (7.1a) If we assume that all the elements are independent, Eq. (7.1a) becomes
- A MATHEMATICAL STATEMENT OF THE OPTIMIZATION PROBLEM 335 x1 x2 xk r1 r2 rk Figure 7.1 A series system of k components. k Rs ∏ Ri (7.1b) i 1 We will let the single constraint on our design be the cost for illustrative purposes, and the total cost, c, is given by the sum of the individual component costs, ci : k c ci (7.2) i 1 We assume that the system reliability given by Eq. (7.1b) is below the sys- tem speciﬁcations or goals, Rg , and that the designer must improve the reli- ability of the system to meet these speciﬁcations. (In the highly unusual case where the initial design exceeds the reliability speciﬁcations, the initial design can be used with a built-in safety factor, or else the designer can consider using cheaper shorter-lifetime parts to save money; the latter is sometimes a risky procedure.) We further assume that the maximum allowable system cost, c0 , is in general sufﬁciently greater than c so that the funds can be expended (e.g., redundant components added) to meet the reliability goal. If the goal cannot be reached, the best solution is the one with the highest reliability within the allowable cost constraint. In the case where more than one solution exceeds the reliability goal within the cost constraint, it is useful to display a number of “good” solutions. Since we wish the mathematical optimization to serve a practical engineering design process, we should be aware that the designer may choose to just meet the reliability goal with one of the suboptimal solutions and save some money. Alternatively, there may be secondary factors that favor a good suboptimal solution (e.g., the sensitivity and risk factors discussed in the preceding sec- tion). There are three conventional approaches to improving the reliability of the system posed in the preceding paragraph: 1. Improve the reliability of the basic elements, r i , by allocating some or all of the cost budget, c0 , to fund redesign for higher reliability. 2. Place components in parallel with the subsystems that operate contin-
- 336 RELIABILITY OPTIMIZATION R1, n1 R2 , n2 Rk , nk . . . . . . . . . Figure 7.2 The choice of redundant components to optimize the reliability of the series system of Fig. 7.1. uously (see Fig. 7.2). This is ordinary parallel redundancy (hot redun- dancy). 3. Place components in parallel (standby) with the k subsystems and switch them in when an on-line failure is detected (cold redundancy). There are also strategies that combine these three approaches. Such com- bined approaches, as well as reliability improvement by redesign, are discussed later in this chapter and also in the problems. Most of the chapter focuses on the second and third approaches of the preceding list—hot and cold redundancy. 7 .4 PARALLEL AND STANDBY REDUNDANCY 7.4.1 Parallel Redundancy Assuming that we employ parallel redundancy (ordinary redundancy, hot redundancy) to optimize the system reliability, Rs , we employ nk elements in parallel to raise the reliability of each subsystem that we denote by Rk (see Fig. 7.2). The reliability of a parallel system of nk independent components is most easily formulated in terms of the probability of failure (1 − r i )ni . For the struc- ture of Fig. 7.2 where all failures are independent, Eq. (7.1b) becomes k Rs ∏ (1 − [1 − r i ]ni ) (7.3) i 1 and Eq. (7.2) becomes k c ni c i (7.4) i 1 We can develop a similar formulation for standby redundancy. 7.4.2 Standby Redundancy In the case of standby systems, it is well known that the probability of failure is governed by the Poisson distribution (see Section A5.4).
- HIERARCHICAL DECOMPOSITION 337 mx e− m P(x; m) (7.5) x! where x the number of failures m the expected number of failures A standby subsystem succeeds if there are fewer failures than the number of available components, x k < nk ; thus, for a system that is to be improved by standby redundancy, Eqs. (7.3) and (7.4) becomes k x k nk − 1 Rs ∏ P(x k ; m k ) (7.6) i 1 xk 0 and, of course, the system cost is still computed from Eq. (7.4). 7 .5 HIERARCHICAL DECOMPOSITION This section examines the way a designer deals with a complex problem and attempts to extract the engineering principles that should be employed. This leads to a number of viewpoints, from which some simple approaches emerge. The objective is to develop an approach that allows the designer to decompose a complex system into a manageable architecture. 7.5.1 Decomposition Systems engineering generally deals with large, complex structures that, when taken as a whole (in the gestalt), are often beyond the “intellectual span of control.” Thus the ﬁrst principle in approaching such a design is to decompose the problem into a hierarchy of subproblems. This initial decomposition stops when the complexity of the resulting components is reduced to a level that puts it within the “intellectual span of control” of one manager or senior designer. This approach is generally called divide and conquer and is presented for use on complex problems in books on algorithms [Aho, 1974, p. 60; Cormen, 1992, p. 12]. The term probably comes from the ancient political maxim divide et impera (“divide and rule”) cited by Machiavelli [Bartlett, 1968, p. 150b], or possibly early principles of military strategy. 7.5.2 Graph Model Although the decomposition of a large system is generally guided by expe- rience and intuition, there are some guidelines that can be used to guide the process. We begin by examining the structure of the decomposition. One can
- 338 RELIABILITY OPTIMIZATION Depth 0 Root Node Depth 1 Leaf Height 3 Depth 2 Leaves Leaves Depth 3 Leaves Figure 7.3 A tree model of a hierarchical decomposition illustrating some graph nomenclature. describe a hierarchical block diagram of a system in more precise terms if we view it as a mathematical graph [Cormen, 1992, pp. 93–94]. We replace each box in the block diagram by a vertex (node) and leaving the connecting lines that form the edges (branches) of the graph. Since information can ﬂow in both directions, this is an undirected graph; if information can ﬂow in only one direction, however, the graph is a directed graph, and an arrowhead is drawn on the edge to indicate the direction. A path in the graph is a continuous sequence of vertices from the start vertex to the end vertex. If the end vertex is the same as the start vertex, then this (closed) path is called a cycle (loop). A graph without cycles where all the nodes are connected is called a tree (the graph corresponding to a hierarchical block diagram is a tree). The top vertex of a tree is called the root (root node). In general, a node in the tree that corresponds to a component with subcomponents is called a parent of the subcomponents, which are called children. The root node is considered to be at depth 0 (level 0); its children are at depth 1 (level 1). In general, if a parent node is at level n, then its children are at level n + 1. The largest depth of any vertex is called the depth of the tree. The number of children that a parent has is the out-degree, and the number of parents connected to a child is the in-degree. A node that has no children is the end node (terminal node) of a path from the root node and is called a leaf node (external node). Nonleaf nodes are called internal nodes. An example illustrating some of this nomenclature is given in Fig. 7.3. 7.5.3 Decomposition and Span of Control If we wish our decomposition to be modeled by a tree, then the in-degree must always be one to prevent cycles or inputs to a stage entering from more than
- HIERARCHICAL DECOMPOSITION 339 one stage. Sometimes, however, it is necessary to have more than one input to a node, in which case one must worry about synchronization and coupling between the various nodes. Thus, if node x has inputs from nodes p and q, then any change in either p or q will affect node x. Imposing this restriction on our hierarchical decomposition leads to simplicity in the interfacing of the various system elements. We now discuss the appropriate size of the out-degree. If we wish to decom- pose the system, then the minimum size of the out-degree at each node must be two, although this will result in a tree of great height. Of course, if any node has a great number of children (a large out-degree), we begin to strain the intel- lectual span of control. The experimental psychologist Miller [1956] studied a large number of experiments related to sensory perception and concluded that humans can process about 5–9 levels of “complexity.” (A discussion of how Miller’s numbers relate to the number of mental discriminations that one can make appears in Shooman [1983, pp. 194, 195].) If we specify the out-degree to be seven for each node and all the leaves (terminal nodes) to be at level (depth) h, then the number of leaves at level h (NLh ) is given by NLh 7h (7.7) In practice, each leaf is the lowest level of replaceable unit, which is gen- erally called a line replaceable unit (LRU). In the case of software, we would probably call the analog of an LRU a module or an object. The total number of nodes, N, in the graph can be computed if we assume that all the leaves appear at level h. N NL0 + NL1 + NL2 + · · · + NLh (7.8a) If each parent node has seven children, Eq. (7.8a) becomes N 1 + 7 + 72 + · · · + 7 h (7.8b) Using the formula for the sum of the terms in a geometric progression, N a(r n − 1)/ (r − 1) (7.9a) where r the common ratio (in our case, 7) n the number of terms (in our case, h + 1) a the ﬁrst term (in our case, 1) Substitution in Eq. (7.9a) yields N (7 h + 1 − 1 )/ 6 (7.9b) If h 2, we have N (73 − 1)/ 6 57. We can check this by substitution in Eq. (7.8b), yielding 1 + 7 + 49 57.
- 340 RELIABILITY OPTIMIZATION 7.5.4 Interface and Computation Structures Another way of viewing a decomposition structure is to think in terms of two classes of structures, interfaces, and computational elements—a breakdown that applies to either hardware or software. In the case of hardware, the com- putational elements are LRUs; for software, they are modules or classes. In the case of hardware, the interfaces are analog or digital signals (electrical, light, sound) passed from one element (depth, level) to another; the joining of mechanical surfaces, hydraulics or pneumatic ﬂuids; or similar physical phe- nomena. In the case of software, the interfaces are generally messages, vari- ables, or parameters passed between procedures or objects. Both hardware and software have errors (failure rates, reliability) associated with either the com- putational elements or the interfaces. If we again assume that leaves appear only at the lowest level of the tree, the number of computational elements is given by the last term in Eq. (7.8a), NLh . In counting interfaces, there is the interface out of an element at level i and the interface to the correspond- ing element at level i + 1. In electrical terms, we might call this the output impedance and the corresponding input impedance. In the case of software, we would probably be talking about the passing of parameters and their scope between a procedure call and the procedure that is called, or else the passing of messages between classes and objects. For both hardware and software, we count the interface (information-out–information-in) pair as a single interface. Thus all modules except level 0 have a single associated interface pair. There is no structural interface at level 0; however, let us consider the system speciﬁ- cations as a single interface at level 0. Thus, we can use Eqs. (7.8) and (7.9) to count the number of interfaces, which is equivalent to the number of elements. Continuing the foregoing example where h 2, we have 72 49 computational elements and (73 − 1)/ 6 57 interfaces. Of course, in a practical example, not all the leaves will appear at depth (level) h, since some of the paths will ter- minate before level h; thus the preceding computations and formulas can only be considered upper bounds on an actual (less-idealized) problem. One can use these formulas for many interfaces and computational units to conjecture models for complexity, errors, reliability, and cost. 7.5.5 System and Subsystem Reliabilities The structure of the system at level 1 in the graph model of the hierarchical decomposition is a group of subsystems equal in number to the out-degree of the root node. Based on Miller’s work, we have decided to let the out-degree be 7 (or 5 to 9). As an example, let us consider an overview of an air trafﬁc control (ATC) system for an airport [Gilbert, 1973, p. 39, Fig. 61]. Level 0 in our decomposition is the “air trafﬁc control system.” At level 1, we have the major subsystems that are given in Table 7.1. An expert designer of a new ATC system might view things a little dif- ferently (in fact, two expert designers working for different companies might
- HIERARCHICAL DECOMPOSITION 341 TABLE 7.1 A Typical Air Trafﬁc Control System at Level 1 • Tracking radar and associated computer. • Air trafﬁc control (ATC) displays and display computers. • Voice communications with pilot. • Transponders on the aircraft (devices that broadcast a digital identiﬁcation code and position information). • Communications from other ATC centers. • Weather information. • The main computer. each come up with a slightly different model even at level 1), but the list in Table 7.1 is sufﬁcient for our discussions. We let X 1 represent the success of the tracking radar, X 2 represent the success of the controller displays, and so on up to X 7 , which represents the success of the main computer. We can now express the reliability of the system in terms of events X 1 –X 7 . At this high a level, the system will only succeed if all the subsystems succeed; thus the system reliability, Rs , can be expressed as U U U Rs P(X 1 X2 ··· X7) (7.10) If the seven aforementioned subsystems are statistically independent, then Eq. (7.10) becomes Rs P(X 1 )P(X 2 ) · · · P(X 7 ) (7.11) In all likelihood, the independent assumption at this high level is valid; it is unlikely that one could postulate mechanisms whereby the failure of the track- ing radar would cause failure of the controller displays. The common mode failure mechanisms that would lead to dependence (such as a common power system or a hurricane) are quite unlikely. System designers would be aware that a common power system is a vulnerable point and therefore would not design the system with this feature. In all likelihood, the systems will have independent computer systems. Similarly, it is unlikely that a hurricane would damage both the tracking radar and the controller displays; the radar should be designed for storm resistance, and the controller displays should be housed in a stormproof building; moreover, the occurrence of a hurricane should be much less frequent than that of other possible forms of failure modes. Thus it is a reasonable engineering assumption that statistical independence exists, and Eq. (7.11) is a valid simpliﬁcation of Eq. (7.10). Because of the nature of the probabilities, that is, they are bounded by 0 and 1, and also because of the product nature of Eq. (7.11), we can bound each of the terms. There is an inﬁnite number of values of P(X 1 ), P(X 2 ), . . . , P(X 7 ) that satisﬁes Eq. (7.11); however, the smallest value of P(X 1 ) occurs when
- 342 RELIABILITY OPTIMIZATION P(X 2 ), . . . , P(X 7 ) assume their largest values—that is, unity. We can repeat this solution for each of the subsystems to yield a set of minimum values. P(X 1 ) ≥ Rs (7.12a) P(X 2 ) ≥ Rs (7.12b) and so on up to P(X 7 ) ≥ Rs (7.12c) These minimum bounds are true in general for any subsystem if the system structure is series; thus we can write P(X i ) ≥ Rs (7.13) The equality only holds in Eqs. (7.12) and (7.13) if all the other subsystems have a reliability equal to unity (i.e., they never fail); thus, in the real world, the equality conditions can be deleted. These minimum bounds will play a large role in the optimization technique developed later in this chapter. 7 .6 APPORTIONMENT As was discussed in the previous section, one of the ﬁrst tasks in approaching the design of a large, complex system is to decompose it. Another early task is to establish reliability allocations or budgets for the various subsystems that emerge during the decomposition, a process often referred to as apportionment or allocation. At this point, we must discuss the difference between a math- ematician’s and an engineer’s approach to optimization. The mathematician would ask for a precise system model down to the LRU level, the failure rate, and cost, weight, volume, etc., of each LRU; then, the mathematician invokes an optimization procedure to achieve the exact optimization. The engineer, on the other hand, knows that this is too complex to calculate and understand in most cases and therefore seeks an alternate approach. Furthermore, the engi- neer knows that many of the details of lower-level LRUs will not be known until much later and that estimates of their failure rates at that point would be rather vague, so he or she adopts a much simpler design approach: beginning a top–down process to apportion the reliability goal among the major subsystems at depth 1. Apportionment has historically been recognized as an important reliability system goal [AGREE Report, 1957, pp. 52–57; Henney, 1956, Chapter 1; Von Alven, 1964, Chapter 6]; many of the methods discussed in this section are an outgrowth of this early work. We continue to assume that there are about 7 subsystems at depth 1. Our problem is how to allocate the reliability goal among the subsystems, for which several procedures exist on which to base such an allocation early in the design process; these are listed in Table 7.2.
- APPORTIONMENT 343 TABLE 7.2 Approaches to Apportionment Approach Basis Comments Equal weighting All subsystems should have Easy ﬁrst attempt. the same reliability. Relative difﬁculty Some knowledge of relative Heuristic method requiring cost or difﬁculty to only approximate improve subsystem ordering of cost reliability. of difﬁculty. Relative failure Requires some knowledge of Easier to use than the rates the relative subsystem relative difﬁculty failure rates. method. Albert’s method Requires an initial estimate of A well-deﬁned algorithm the subsystem reliabilities. is used that is based on assumptions about the improvment-effort function. Stratiﬁed Requires detailed model of Discussed in Section 7.6.5. optimization the subsystem. 7.6.1 Equal Weighting The simplest approach to apportionment is to assume equal subsystem reli- ability, r. In such a case, Eq. (7.11) becomes Rs P(X 1 )P(X 2 ) · · · P(X 7 ) r7 (7.14a) For the general case of n independent subsystems in series, Rs rn (7.14b) Solving Eq. (7.14a) for r yields r (Rs )1/ 7 (7.15a) r (Rs )1/ n (7.15b) This equal weighting apportionment is so simple that it is probably one of the ﬁrst computations made in a project. System engineers typically “whip out” their calculators and record such a calculation on the back of an envelope or a piece of scrap paper during early discussions of system design. As an example, suppose that we have a system reliability goal of 0.95, in which case Eq. (7.15a) would yield an apportioned goal of r 0.9927. Of course, it is unlikely that it would be equally easy or costly to achieve the apportioned goal of 0.9927 for each of the subsystems. Thus this method gives a ballpark estimate, but not a lot of time should be spent using it in the design before a better method replaces it.
- 344 RELIABILITY OPTIMIZATION 7.6.2 Relative Difﬁculty Suppose that we have some knowledge of the subsystems and can use it in the apportionment process. Assume that we are at level 1, that we have seven subsystems to deal with, and that we know for three of the subsystems achiev- ing a high level of reliability (e.g., the level required for equal apportionment) will be difﬁcult. We envision that these three systems could meet their goals if they can be realized by two parallel elements. We then would have reliability expressions similar to those of Eq. (7.14b) for the four “easier” systems and a reliability expression 2r − r 2 for the three “harder systems.” The resultant expression is Rs r 4 (2r − r 2 )3 (7.16) Solving Eq. (7.16) numerically for a system goal of 0.95 yields r 0.9874. Thus the four “easier” subsystems would have a single system with a reliabil- ity of 0.9874, and the three harder systems would have two parallel systems with the same reliability. Another solution is to keep the goal of r 0.9927, calculated previously for the easier subsystems. Then, the three harder systems would have to meet the goal of 0.95/ 0.99274 0.9783. The three harder sys- tems would have to meet a somewhat lower goal: (2r − r 2 )3 0.9783, or r 0.953. Other similar solutions can easily be obtained. The previous paragraph dealt with unequal apportionments by considering a parallel system for the three harder systems. If we assume that parallel sys- tems are not possible at this level, we must choose a solution where the easier systems exceed a reliability of 0.9927 so that the harder systems can have a smaller reliability. For convenience, we could rewrite Eq. (7.11) in terms of unreliabilities, r i 1 − ui , obtaining Rs (1 − u1 )(1 − u2 ) · · · (1 − u7 ) (7.17a) Again, suppose there are four easier systems with a failure probability of u1 u2 u3 u4 u. The harder systems will have twice the failure proba- bility u5 u6 2u, and Eq. (7.17a) becomes Rs (1 − u)4 (1 − 2u)3 that yields a 7th-order polynomial. The easiest way to solve the polynomial is through trial and error with a calculator or by writing a simple program loop to calculate a range of values. The equal reliability solution was r 0.9927 1 − 0.0073. If we try r easy 0.995 1 − 0.005, r hard 0.99 1 − 0.01, and substitute in Eq. (7.17a), the result is 0.951038 (0.995)4 (0.99)3 (7.17b)
- APPORTIONMENT 345 Trying some slightly larger values of u results in a solution of 0.950079 (0.9949)4 (0.9898)3 (7.17c) The accuracy of this method depends largely on how realistic the guesses are regarding the hard and easy systems. The method of the next section is similar, but the calculations are easier. 7.6.3 Relative Failure Rates It is simpler to use knowledge about easier and harder systems during appor- tionment if we work with failure rates. We assume that each subsystem has a constant-failure rate l i and that the reliability for each subsystem is given by ri e−li (7.18a) and substitution of Eq. (7.18a) into Eq. (7.11) yields Rs P(X 1 )P(X 2 ) · · · P(X 7 ) e−l1 e−l2 · · · e−l7 (7.18b) and Eq. (7.18b) can be written as Rs e−ls (7.19) where ls l1 + l2 + · · · + l7 Continuing with our example of the previous section, in which the goal is 0.95, the four “easier” systems have a failure rate of l, and the three harder ones have a failure rate of 5 l, Eq. (7.19) becomes Rs 0.95 e − 19l t (7.20) Solving for l t, we obtain l t 0.0026996, and the reliabilities are e − 0.0026996 0.9973, and e − 5 × 0.0026996 0.9865. Thus our apportioned goals for the four easier systems are 0.9973; for the three harder systems, 0.9865. As a check, we see that 0.99734 × 0.98653 0.9497. Clearly, one can use this procedure to achieve other allocations based on some relative knowledge of the nomi- nal failure rates of the various subsystems or on how difﬁcult it is to achieve various failure rates. 7.6.4 Albert’s Method A very interesting method that results in an algorithm rather than a design procedure is known as Albert’s method and is based on some analytical prin-
- 346 RELIABILITY OPTIMIZATION ciples [Albert, 1958; Lloyd, 1977, pp. 267–271]. The procedure assumes that initially there are some estimates of what reliabilities can be achieved for the subsystems to be apportioned. In terms of our notation, we will say that P(X 1 ), P(X 2 ), . . . , P(X 7 ) are given by some nominal values: R1 , R2 , . . . , R7 . Note that we continue to speak of seven subsystems at level 1; however, this clearly can be applied to any number of subsystems. The fact that we assume nominal values for the Ri implies that we have a preliminary design. However, in any large system there are many iterations in system design, and this method is quite useful even if it is not the ﬁrst one attempted. Adopting the terminology of government contracting (which generally has parallels in the commercial world), we might say that the methods of Sections 7.6.1–7.6.3 are useful in for- mulating the request for proposal (RFQ) (the requirements) and that Albert’s method is useful during the proposal preparation phase (speciﬁcations and pro- posed design) and during the early design phases after the contract award. A properly prepared proposal will have some early estimates of the subsystem reliabilities. Furthermore, we assume that the system speciﬁcation or goal is denoted by Rg , and the preliminary estimates of the subsystem reliabilities yield a system reliability estimate given by Rs R 1 R 2 · · · R7 (7.21) If the design team is lucky, Rs > Rg , and the ﬁrst concerns about reliability are thus satisﬁed. In fact, one might even think about trading off some reli- ability for reduced cost. An experienced designer would tell us that this almost never happens and that we are dealing with the situation where Rs < Rg . This means that one or more of the Ri values must be increased. Albert’s method deals with ﬁnding which of the subsystem reliability goals must be increased and by how much so that Rs is increased to the point where Rs Rg . Based on the bounds developed in Eq. (7.13), we can comment that any sub- system reliability that is less than the system goal, Ri < Rg , must be increased (others may also need to be increased). For convenience in developing our algorithm, we assume that the subsystems have been renumbered so that the reliabilities are in ascending order: R1 < R2 < · · · < R7 . Thus, in the special case where R7 < Rg , all the subsystem goals must be increased. In this case, Albert’s method reduces to equal apportionment and Eqs. (7.14) and (7.15) hold. In the more general case, j of the i subsystems must have the reliability increased. Albert’s method requires that all the j subsystems have their reli- ability increased to the same value, r, and that the reliabilities of the (i − j ) subsystems remain unchanged. Thus, Eq. (7.21) becomes Rg R1 R2 · · · Rj Rj + 1 · · · R7 (7.22) where R1 R2 ··· Rj r (7.23)
- APPORTIONMENT 347 Substitution of Eq. (7.23) into Eq. (7.22) yields Rg (r j )(Rj + 1 · · · R7 ) (7.24) We solve Eq. (7.24) for the value of r (or, more generally, r i ): rj Rg / (Rj + 1 · · · R7 ) (7.25a) 1/ j r (Rg / [Rj + 1 · · · R7 ]) (7.25b) Equations (7.22)–(7.25) describe Albert’s method, but an important step must still be discussed: how to determine the value of j. Again, we turn to Eq. (7.13) to shed some light on this question. We can place a lower bound on j and say that all the subsystems having reliabilities smaller than or equal to the goal, Ri < Rg , must be increased. It is possible that if we choose j equal to this lower bound and substitute into Eq. (7.25b), the computed value of r will be >1, which is clearly impossible; thus we must increase j by 1 and try again. This process is repeated until the values of r obtained are Rj . More succinctly, the optimum value for j is the largest value for j, where r > Rj . Clearly it is not too hard to formulate a computer program for this algorithm; however, since we are assuming about seven systems and have bounded j from below and above, the most efﬁcient solution is probably done with paper, pencil, and a scientiﬁc calculator. The reader may wonder why we have spent quite a bit of time explain- ing Albert’s method rather than just stating it. The original exposition of the method is somewhat terse, and the notation may be confusing to some; thus the enhanced development is warranted. The remainder of this section is devoted to an example and a discussion of when this method is “optimum.” The reader will note that some of the underlying philosophy behind the method can be summarized by the following principle: “The most efﬁcient way to improve the reliability of a series structure (sometimes called a chain) is by improving the weakest links in the chain.” This principle will surface a few more times in later portions of this chapter. A simple example should clarify the procedure. Suppose that we have four subsystems with initial reliabilities R1 0.7, R2 0.8, R3 0.9, and R4 0.95, and the system reliability goal is Rg 0.8. The existing estimates predict a system reliability of Rs 0.7 × 0.8 × 0.9 × 0.95 0.4788. Clearly, some or all of the subsystem goals must be raised for us to meet the system goal. Based on Eq. (7.13), we know that we must improve subsystems 1 and 2, so we begin
- 348 RELIABILITY OPTIMIZATION our calculations at this point. The system reliability goal, Rg 0.8, and Eq. (7.25b) yields r (Rg / [Rj + 1 · · · R7 ])1/ j (0.8/ 0.9 × 0.95)1/ 2 (0.93567)0.5 0.96730 (7.26) Since 0.96730 > 0.9, we continue our calculation. We now recompute for subsystems 1, 2, and 3, and Eq. (7.25b) yields r (0.8/ 0.95)1/ 3 0.9443 (7.27) Now, 0.9443 < 0.95, and we choose the previous value of j 2 as our optimum. As a check, we now compute the system reliability. 0.96730 × 0.96730 × 0.9 × 0.95 0.7999972 Rg which equals our goal of 0.8 when rounded to one place. Thus, the conclusion from the use of Albert’s method is that the apportionment goals for the four systems are R1 R2 0.96730; R3 0.90; and R4 0.95. This solution assumes equal effort for improving the reliability of all subsystems. The use of Albert’s method produces an optimum allocation policy if the following assumptions hold [Albert, 1958; Lloyd, 1977, pp. 267–271]: 1. Each subsystem has the same effort function that governs the amount of effort required to raise the reliability of the ith subsystem from Ri to r i . This effort function is denoted by G(Ri , r i ), and increased effort always increases the reliability: G(Ri , r i ) ≥ 0. 2. The effort function G(x, y) is nondecreasing in y for ﬁxed x, that is, given an initial value of Ri , it will always require more effort to increase r i to a higher value. For example, G(0.35, 0.65) ≤ G(0.35, 0.75) The effort function G(x, y) is nonincreasing in x for ﬁxed y, that is, given an increase to r i , it will always require less effort if we start from a larger value of Ri . For example, G(0.25, 0.65) ≥ G(0.35, 0.65) 3. If x ≤ y ≤ z, then G(x, y) + G(y, z) G(x, z). This is a superposition (linearity) assumption that states that if we increase the reliability in two steps, the sum of the efforts for each step is the same as if we did the increase in a single step. 4. G(0, x) has a derivative h(x) such that xh(x) is strictly increasing in (0 < x < 1).
- APPORTIONMENT 349 The proof of the algorithm is given in Albert [1958]. If the assumptions of Albert’s method are not met, the equal effort rule is probably violated, for which the methods of Sections 7.6.2 and 7.6.3 are suggested. 7.6.5 Stratiﬁed Optimization In a very large system, we might consider continuing the optimization to level 2 by applying apportionment again to each of the subsystem goals. In fact, we can continue this process until we reach the LRU level and then utilize Eqs. (7.3) or (7.6) (or else improve the LRU reliability) to achieve our system design. Such decisions require some intuition and design experience on the part of the system engineers; however, the foregoing methods provide some engineering calculations to help guide intuition. 7.6.6 Availability Apportionment Up until now, the discussion of apportionment has dealt entirely with system and subsystem reliabilities. Now, we discuss the question of how to proceed if system availabilities are to be apportioned. Under certain circumstances, the subsystem availabilities are essentially independent, and the system availabil- ity is given by the same formula as for the reliabilities, with the availabili- ties replacing the reliabilties. A discussion of availability modeling in general, and a detailed discussion of the circumstances under which such substitutions are valid appears in Shooman [1990, Appendices F]. One situation in which the availabilities are independent is where each subsystem has its own repair- man (or repaircrew). This is called repairman decoupling in Shooman [1990, Appendices F-4 and F-5]. In the decoupled case, one can use the same sys- tem structural model that is constructed for reliability analysis to compute sys- tem availability. The steady-state availability probabilities are substituted in the model just as the reliability probabilities would be. Clearly, this is a convenient situation and is often, but not always, approximately valid. Suppose, however, that the same repairman or repaircrew serves one or more subsystems. In such a case, there is the possibility that a failure will occur in subsystem y while the repairman is still busy working on a repair for subsystem x. In such a case, a queue of repair requests develops. The queuing phenomena result in dependent coupled subsystems that can be denoted as being repair- man coupling. When repairman coupling is signiﬁcant, one should formulate a Markov model to solve for the resulting availability. Since Markov modeling for a large subsystem can be complicated, as the reader can appreciate from the analytical solutions of Chapter 3, a practical designer would be happy to use a decoupled solution even if the results were only a good approximation. Intuition tells us that the possibility of a queue forming is a function of the ratio of repair rate to failure rate (l / m). If the repair rate is much larger than the failure rate, the approximation should be quite satisfactory. These approxima- tions were explored extensively in Section 4.9.3, and the reader should review
- 350 RELIABILITY OPTIMIZATION the results. We can explore the decoupled approximation again by considering a slightly different problem than that in Chapter 4: two series subsystems that are served by the same repairman. Returning to the results derived in Chapter 3, we can compute the exact availability using the model given in Fig. 3.16 and Eqs. (3.71a–c). This model holds for two identical elements (series, paral- lel, and standby). If we want the model to hold for two series subsystems, we must compute the probability that both elements are good, which is Ps0 . We can compute the steady-state solution by letting s 0 in Eqs. (3.71a–c), as was discussed in Chapter 3, and solving the resulting equations. The result is m ′m ′′ A∞ Ps 0 (7.28a) ll ′ + l ′m ′′ + m ′m ′′ This result is derived in Shooman [1990, pp. 344–346]. For ordinary (not standby) two-element systems, l ′ 2l and m ′ m ′′ m. Substitution yields m2 A∞ (7.28b) 2l 2 + 2lm + m 2 The approximate result is given by the probability that both elements are up, which is the product of the steady-state availability for a single element m / (l + m): m . m A∞ ≈ (7.29) m +l m +l We can compare the two expressions for various values of (m / l) in Table 7.3, where we have assumed that the values of m and l for the two elements are identical. From the third column in Table 7.3, we see that the ratio of the approximate unavailability (1 − A≈) to the exact unavailability (1 − A ) approaches unity and is quite acceptable in all the cases shown. Of course, one might check the validity of the approximation for more complex cases; however, the results are quite encouraging, and we anticipate that the approx- imation will be applicable in many cases. TABLE 7.3 Comparison of Exact and Approximate Availability Formulas Approximate Exact Ratio of Formula: Formula: Unavailability: Ratio m / l Eq. (7.30), A ≈ Eq. (29b), A (1 − A ≈)/ (1 − A ) 1 0.25 0.20 0.94 10 0.826496 0.819672 0.96 100 0.9802962 0.980199961 0.995
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD
-
Ebook Các hệ thống vệ tinh định vị toàn cầu và ứng dụng - GS. Trần Mạnh Tuấn, ThS. Đào Thị Hồng Điệp
144 p |
453 |
272
-
Chương 1: Tín hiệu và hệ thống rời rạc
42 p |
289 |
120
-
công nghệ chuyển mạch nhãn đa giao thức, chương 1
6 p |
109 |
47
-
bài giảng môn học kỹ thuật truyền tin, chương 18
14 p |
115 |
38
-
SO SÁNH TỶ SỐ CÔNG SUẤT ĐỈNH TRUNG BÌNH CỦA HỆ THỐNG FOURIER OFDM VÀ WAVELET OFDM
5 p |
134 |
36
-
Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P1
29 p |
106 |
24
-
Chương 2: Hệ Thống Tuyến Tính và Bất Biến
35 p |
143 |
23
-
Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P2
53 p |
92 |
23
-
Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P3
0 p |
68 |
18
-
Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P4
57 p |
65 |
17
-
công nghệ chuyển mạch nhãn đa giao thức, chương 5
7 p |
61 |
15
-
Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P5
81 p |
40 |
12
-
Độ tin cậy của hệ thống máy tính và mạng P6
48 p |
61 |
11
-
Bài giảng Xử lý số tín hiệu - Chương 3: Các hệ thống thời gian rời rạc
29 p |
21 |
5
-
Tính toán độ nhạy thu của tuyến thông tin quang M-QAM có sử dụng khuếch đại quang
5 p |
9 |
3
-
Tối ưu mạng máy tính theo độ tin cậy và chi phí
10 p |
20 |
2
-
So sánh hiệu suất của các kế hoạch kiểm soát lỗi trong mạng truyền thông máy tính.
10 p |
24 |
2

Set-Cookie: TLDEVNamespace=kucbsgflhkm2jt0o3io8ie9tr2; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly


markdown:
# Lịch lãm cùng màu trắng
Chia sẻ: Sieusao Sieusao | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3
lượt xem 17
download
![](http://image.tlvnimg.com/document/thumbnail/2010/20100105/sieusaobanhang/80x100/lich_lam_cung_mau_trang_706.jpg)
##
Lịch lãm cùng màu trắng
[Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ](javascript:void(0);)
Download
![](images/down16x21.png)
Quần jean và áo trắng - không bao giờ lỗi mốt. Nếu mặc nguyên trang phục màu trắng, may đơn điệu từ trên xuống dưới trông bạn sẽ rất giống một... nữ y tá! Nhưng nếu bạn biết cách kết hợp màu trắng cùng một số màu sắc, hoa văn khác, bạn sẽ phát hiện ra sức mạnh sang trọng, lịch lãm của sắc màu tưởng chừng rất đơn điệu và rất "khó chơi" này! Những sọc kẻ Quần trắng đi cùng áo sọc (hoặc ngược lại, áo trắng đi cùng quần sọc) sẽ cho bạn một vẻ ngoài trẻ trung và...
Bình luận(0)
[Đăng nhập để gửi bình luận!](javascript:void(0);)
CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

Set-Cookie: TLDEVNamespace=9j27qv9ta1o17jdplbvlf6v824; path=/; domain=.tailieu.vn; HttpOnly