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ChatGPTとPMHFの問答 (6) |
ChatGPTが確認を求めてきました。これは素晴らしい態度です。
人間:
はい。従って、2nd SMの検出、非検出のシナリオの確率を足し合わせて車両寿命で割ると、$\frac{1}{2} \lambda_\text{M,MPF} (\lambda_\text{SM,MPF,l} T_\text{ifetime} + \lambda_\text{SM,MPF,d} \tau)$となります。
ChatGPT: その通りです。2nd SMが検出可能なシナリオと検出不可能なシナリオの確率を足し合わせて車両寿命で割ると、以下のDPF項が得られます:
$$\frac{1}{2} \lambda_\text{M,MPF} (\lambda_\text{SM,MPF,l} T_\text{ifetime} + \lambda_\text{SM,MPF,d} \tau)$$
ここで、
- $ \lambda_\text{M,MPF}$はIFのフォールトによるVSGが抑止された故障率を表します。
- $\lambda_\text{SM,MPF,l}$はSMのフォールトによる、2nd SMで検出できない故障率を表します。
- $\lambda_\text{SM,MPF,d}$はSMのフォールトによる、2nd SMで検出できる故障率を表します。
- $T_\text{lifetime}$は車両寿命を表します。
- $\tau$は2nd SMの検査周期を表します。
このDPF項は、1st SMがレイテントフォールト(潜在的な故障)となっている状態で、その後にIFのフォールトが発生するというシナリオの確率を時間当たりの平均値として表現しています。
所感: DPF項を与えたため、ChatGPTはあたかも理解しているような回答でした。逆にDPF項を与えずに確率の2乗を時間平均すると与えたところ、故障率と確率を間違えることがあったので、実は良くわかっていないかもしれません。
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