平均无错误时间英文解释翻译、平均无错误时间的近义词、反义词、例句

英语翻译：

【计】 mean free error time

分词翻译：

平均的英语翻译：

average; counterpoise; equilibration; evenness
【医】 Av.; average
【经】 avg.

无错误的英语翻译：

inerrancy
【计】 no error

时间的英语翻译：

hour; time; when; while
【化】 time
【医】 tempo-; time
【经】 time

专业解析

在汉英词典视角下，“平均无错误时间”（Píngjūn Wú Cuòwù Shíjiān）对应的标准英文术语是Mean Error-Free Time (MEFT)。以下是其详细解释，结合专业定义与应用场景：

一、术语定义

核心含义
平均无错误时间（MEFT）指系统或组件在连续运行中，首次出现可记录错误之前的平均工作时长。它衡量的是系统在无故障状态下的持续可靠性，常用于软件、通信系统或高精度电子设备领域。

英文对照：Mean Error-Free Time refers to the average duration a system operates without any detectable errors before the first failure occurs.
与相关术语的区别
- MTBF（平均故障间隔时间）：统计多次故障之间的平均时间，适用于可修复系统（如硬件设备）。
- MEFT：聚焦于首次错误发生前的时长，强调初始无缺陷运行的稳定性（常见于软件或算法验证）。

二、技术场景与应用

典型领域
- 软件工程：评估代码在测试阶段的健壮性（例如：自动驾驶系统的感知算法平均无错误运行时长为 500 小时）。
- 通信系统：衡量数据传输的可靠性（如 5G 基站的信号处理单元 MEFT 标准需 ≥ 10,000 小时）。
- 工业控制系统：用于高精度传感器或 PLC（可编程逻辑控制器）的可靠性认证。
计算逻辑
若测试中系统在时间点 $t_1, t_2, ldots, tn$ 首次出现错误，则 MEFT 计算公式为：

$$ text{MEFT} = frac{1}{n} sum{i=1}^{n} t_i $$

（$n$ 为测试样本数，$t_i$ 为第 $i$ 个样本的首次错误发生时间）

三、权威参考来源

国际标准
- IEEE 610.12：软件工程术语标准（定义错误相关度量指标）
  IEEE Xplore: IEEE Standard Glossary of Software Engineering Terminology
- ISO/IEC 2382: 信息技术词汇（涵盖系统可靠性术语）
  ISO Online Browsing Platform
学术文献
- 《Reliability Engineering and System Safety》期刊对 MEFT 在安全关键系统中的应用有详细分析（例如：核电站控制软件验证）。

四、实际意义

MEFT 是可靠性工程的核心指标之一，尤其适用于：

制定系统维护周期（如航天器软件的定期更新依据）；
合规性认证（如医疗设备需满足 IEC 62304 标准中的 MEFT 要求）；
优化开发流程（通过 MEFT 数据定位软件模块的薄弱环节）。

注：因专业术语的标准化定义主要来源于国际组织与学术文献，建议优先参考 IEEE/ISO 等权威机构原文。

网络扩展解释

“平均无故障时间”对应的英文术语是MTBF（Mean Time Between Failure），其定义和解释如下：

1.基本定义

MTBF是衡量产品可靠性的核心指标，表示可维修产品在两次相邻故障之间的平均工作时间，单位为小时。它反映产品在规定时间内保持正常功能的能力，属于统计平均值，而非单个产品的实际使用时长。

2.计算方法

MTBF通过总运行时间与故障次数的比值得出： $$ text{MTBF} = frac{text{总运行时间}}{text{故障次数}} $$ 例如，某设备累计运行10万小时发生5次故障，则MTBF为2万小时。

3.适用性与意义

适用对象：仅适用于可维修产品（如工业设备、服务器等），不可维修产品（如灯泡）通常用“寿命”或“MTTF”（失效前平均时间）描述。
实际意义：用于评估产品可靠性，指导维护周期设计。MTBF越高，产品故障率越低。

4.常见误解

误区：将MTBF等同于“产品寿命”。例如，宣称MTBF为100万小时（约114年）并非指产品能持续工作百年，而是统计模型下的平均故障间隔。
注意：MTBF是大量样本的统计结果，单个产品可能因使用环境、操作方式等差异而表现不同。

MTBF是工业与电子领域的关键指标，用于量化可靠性，但需结合实际场景理解其统计属性。如需具体产品的MTBF数据，建议参考厂商提供的测试报告或行业标准。