Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "optymalizacja układu" wg kryterium: Wszystkie pola

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    Tytuł:
    System reliability optimisation of Cooling-cum-Condensate-Extraction system
    Optymalizacja niezawodności układu chłodzenia z systemem odprowadzania skroplin
    Autorzy:
    Biswal, G. R.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/302113.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    cooling-cum-condensate-extraction system
    fault tree analysis
    system reliability
    system safety
    machine health monitoring
    układ chłodzenia z odprowadzeniem skroplin
    analiza drzewa błędów
    niezawodność systemu
    bezpieczeństwo systemu
    monitorowanie stanu maszyn
    Opis:
    A novel methodology is presented for condensation in power generation plants; this section is the main intersection of heat loss, typically 40% thermal efficiency of a plant. Condensate section is interfaced with the generating section to enhance the active contribution of the system. Both the cooling section and the condensate section are integrated and interfaced through the low-pressure and high-pressure cycles to attain the improved electrical efficiency, which affects the heat transfer capability of the power generation plants. This paper proposess a Cooling-cum-Condensate-Extraction System (CCES), to dedicate a 36-MW- captive power plant. The paper is dedicated for the design and development of an effective CCES, analyzing its impact over the systems in terms of system reliability optimization, and the role of real-time optimization. The designed model also contributes in discharging lesser amount of flu gases as against existing technologies with its improved active operation hours.
    W artykule przedstawiono nowatorską metodologię procesu skraplania do zastosowania w części kondensacyjnej elektrowni, gdzie dochodzi do największych strat ciepła – przeważnie aż 40% wydajności termicznej elektrowni. W proponowanym rozwiązaniu instalację kondensacyjną sprzężono z częścią prądotwórczą aby zwiększyć aktywny wkład systemu. Część chłodzącą zintegrowano i sprzężono z częścią kondensacyjną poprzez cykle nisko- i wysokociśnieniowe, uzyskując w ten sposób lepszą wydajność elektryczną, co ma wpływ na zdolność wymiany ciepła w elektrowni. W artykule przedstawiono układ chłodzenia z systemem odprowadzania skroplin (CCES) przeznaczony dla elektrowni potrzeb własnych o mocy 36 MW. Pracę poświęcono projektowaniu i konstrukcji efektywnego CCES, analizując jego wpływ na systemy elektrowni w zakresie optymalizacji niezawodności systemów oraz roli optymalizacji w czasie rzeczywistym. Zaprojektowany przez nas model, w porównaniu z istniejącymi technologiami, przyczynia się również do zmniejszenia emisji gazów odlotowych dzięki zoptymalizowanemu czasowi pracy.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 1; 117-122
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Reliability modeling and maintenance optimization of the diesel system in locomotives
    Modelowanie niezawodności i optymalizacja utrzymania ruchu układu samoczynnego zapłonu w lokomotywach
    Autorzy:
    Zhang, Z.
    Gao, W.
    Zhou, Y.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301930.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    lokomotywowy silnik Diesla
    model konkurujących zagrożeń oparty na wielokrotnym rozkładzie Weibulla
    optymalizacja utrzymania ruchu
    metoda przybliżonego łączenia parametrów (ACPM)
    diesel engine of locomotive
    multiple Weibull competing risk model
    maintenance optimization
    approximately combined parameter method(ACPM)
    Opis:
    Engine system is a prone-fault part in diesel locomotive and its malfunctions always occur regularly in different seasons in practice. However, the current maintenance policy in China has not attached deserving importance to seasonal influence, which is considered as one of the main causes for over/under-maintenance. To assess the current maintenance, in this study a double-fold Weibull competing risk model for summer and winter is developed using the real failure data (2008-2011) of locomotives from Urumqi Railway Bureau. Meanwhile, a new approach, termed as Approximately Combined Parameter Method (ACPM), is proposed to combine the initially estimated parameters into different folds, which can avoid a subjective determination of the model's parameters fold. After that, the combined parameters are used as initial values for maximum likelihood estimate (MLE) to achieve an accurate model. Necessary optimizations are introduced based on the chosen models. Results show that the maintenance period differs a lot between winter and summer, and the optimized maintenance can increase the availability and decrease cost more than the existing Policy.
    Układ silnikowy stanowi podatną na uszkodzenia część lokomotywy spalinowej, a w praktyce jego awarie występują zawsze regularnie w zależności od pory roku. Pomimo tego, obecna polityka obsługowa w Chinach nie przywiązuje wystarczającej wagi do wpływu pór roku, co uważa się za główną przyczynę nadmiernych lub niedostatecznych działań obsługowych. Aby ocenić bieżące działania obsługowe, w niniejszym artykule opracowano model zagrożeń konkurujących dla lata i zimy, oparty na połączeniu dwóch rozkładów Weibulla, wykorzystujący rzeczywiste dane o uszkodzeniach (2009-2011) lokomotyw używanych przez Agencję Kolejową Urumqui. Jednocześnie zaproponowano nowe podejście, o nazwie Approximately Combined Parameter Method (Metoda Przybliżonego Łączenia Parametrów, ACPM), które polega na łączeniu wstępnie obliczonych parametrów w różne wielokrotności, co pozwala na uniknięcie subiektywnego wyznaczania liczby parametrów modelu. W celu otrzymania dokładnego modelu, połączone parametry wykorzystuje się jako wstępne wartości w estymacji metodą największej wiarygodności. Konieczne optymalizacje wprowadza się na podstawie wybranych modeli. Wyniki pokazują, że letni okres obsługowy różni się zasadniczo od zimowego, a zoptymalizowana obsługa może zwiększyć gotowość systemu i zmniejszyć koszty utrzymania ruchu w większym stopniu niż dotychczasowa polityka obsługowa.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 4; 302-311
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The probabilistic analysis and optimal design of a bevel gear transmission system with failure interaction
    Probabilistyczna analiza i optymalne projektowanie układu przekładni stożkowej z uwzględnieniem interakcji między uszkodzeniami
    Autorzy:
    Hao, L.
    Zhencai, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300925.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    kopuła
    analiza czułości
    niezawodność systemu
    przekładnia stożkowa
    optymalizacja
    copula
    sensitivity analysis
    system reliability
    bevel gear
    optimization
    Opis:
    Modelowanie wspólnych rozkładów prawdopodobieństwa układu konstrukcyjnego, w którym zachodzą interakcje między uszkodzeniami, oraz oparte na niezawodności optymalne projektowanie takiego układu przy niekompletnych danych na temat prawdopodobieństwa pozostaje wyzwaniem dla badaczy tej tematyki. Niniejszy artykuł ma na celu zbadanie możliwości wykorzystania kopuł (funkcji powiązań) do modelowania struktury zależności pomiędzy poszczególnymi przyczynami uszkodzeń układu przekładni stożkowej w warunkach niepełnej informacji na temat prawdopodobieństwa. W pierwszej kolejności zaproponowano opartą na funkcjach kopułach metodę oceny niezawodności układu przekładni stożkowej z ustalonymi funkcjami stanu granicznego dla różnych przyczyn uszkodzeń. Wspólne prawdopodobieństwo uszkodzenia szacowano za pomocą wybranych kopuł w oparciu o rozkłady brzegowe poszczególnych przyczyn uszkodzeń aproksymowane opartą na znajomości momentów statystycznych metodą punktów siodłowych. Następnie sformułowano problem czułości niezawodności oraz przedstawiono wzory na obliczanie czułości niezawodności w odniesieniu do parametrów rozkładu badanych zmiennych losowych. Wreszcie, omówiono zagadnienie opartego na niezawodności optymalnego projektowania odpornego na działanie zakłóceń oraz opracowano odpowiedni optymalny model. Odporność i niezawodność systemu zapewniono poprzez wprowadzenie do opartego na niezawodności modelu optymalizacji projektowania, parametru czułości niezawodności. Poprawność metody zweryfikowano na przykładzie układu przekładni stożkowej. Proponowaną metodę wspólnej estymacji prawdopodobieństwa uszkodzenia oraz optymalizacji projektowania odpornego zilustrowano za pomocą przykładu Prawdopodobieństwo uszkodzenia systemu może się znacznie różnić w zależności od zastosowanej kopuły. Kopuły Gaussa i Claytona dają wyniki najbardziej zbliżone do wyników symulacji Monte Carlo. Projektowanie odporne oparte na czułości niezawodności wykonano na bazie modelu niezawodności opartego na kopule Claytona. Proponowana metoda opiera się na analizie porównawczej z użyciem wybranych kopuł. Otrzymane wyniki mogą stanowić punkt odniesienia dla optymalnego projektowania układu przekładni zębatej.
    The modelling of joint probability distributions of structural system with failure interaction and the reliability-based optimal design of system reliability under incomplete probability information remains a challenge that has not been studied extensively. This article aims to investigate the impacts of copulas for modelling dependence structures between each failure mode of a bevel gear transmission system under incomplete probability information. Firstly, a copula-based reliability method is proposed to evaluate the system reliability of the bevel gear transmission system with established performance functions for different failure modes. The joint probability of failure is estimated with selected copula functions based on the marginal distributions of each failure mode that are approximated by moment-based saddlepoint technology. Secondly, a reliability sensitivity problem is formulated and the formulas for calculating the reliability sensitivity with respect to the distribution parameters of the random variables are presented. Finally, the reliability-based robust optimal design problem is discussed and the optimal model is established. The robustness of the system reliability is ensured by involving the reliability sensitivity into the reliability-based design optimization model. A practical example of the bevel gear transmission system is given to verify the validity of the method. The proposed methods for joint failure probability estimation and robust design optimization are illustrated in the example. The failure probabilities of the system under different copulas can differ considerably. The Gaussian and Clayton copula produce the results that mostly close to the Monte Carlo simulation results. The reliability sensitivity-based robust design is performed based on the Clayton copula-based reliability model. The proposed method is based on the comparative analysis with selected copulas, the results obtained could be supplied as a reference for the optimal design of the gear transmission system.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 2; 220-228
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Electronic System Fault Diagnosis with Optimized Multi-kernel SVM by Improved CPSO
    Diagnoza uszkodzeń układu elektronicznego z wykorzystaniem Wielojądrowej Maszyny Wektorów Nośnych (SVM) zoptymalizowanej przy pomocy poprawionego algorytmu CPSO
    Autorzy:
    Guo, Y. M.
    Wang, X. T.
    Liu, C.
    Zheng, Y. F.
    Cai, X. B.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/300922.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    układ elektroniczny
    diagnoza uszkodzeń
    maszyna wektorów nośnych
    optymalizacja metodą chaosu-roju cząstek
    funkcja wielojądrowa
    electronic system
    fault diagnosis
    support vector machine (SVM)
    chaos particles swarm optimization
    multi-kernel
    Opis:
    Bezpieczeństwo pracy układów elektronicznych stało się kluczowym zagadnieniem w odniesieniu do złożonych układów o wysokiej niezawodności. Obecnie coraz większy nacisk kładzie się na trafność diagnozy uszkodzeń układów elektronicznych. Na podstawie charakterystyki diagnozy uszkodzeń układów elektronicznych, opracowaliśmy model wielokryterialnej klasyfikacji SVM pozwalający osiągnąć lepszą trafność diagnozy uszkodzeń. Model wykorzystuje funkcję wielojądrową składającą się z kilku bazowych funkcji jądrowych pozwalającą na zwiększenie interpretowalności modelu klasyfikacyjnego. Aby zoptymalizować działanie modelu wielokryterialnej klasyfikacji SVM wykorzystującego funkcję wielojądrową, udoskonaliliśmy algorytm Optymalizacji Metodą Chaosu-Roju Cząstek (CPSO), co pozwoliło osiągnąć optymalne parametry SVM i funkcji wielojądrowej. W poprawionym algorytmie CPSO wzmocniono różnorodność wyszukiwania poprzez wykorzystanie chaotycznej sekwencji generowanej przez zmodyfikowaną mapę tent, a także włączono do standardowego algorytmu PSO efektywną metodę pozwalającą uniknąć przedwczesnej stagnacji oraz uzyskać globalne wartości optymalizacji. Wyniki symulacji diagnozy uszkodzeń systemu elektronicznego pokazują, że proponowany system optymalizacji może być wykorzystywany jako skuteczna metoda umożliwiająca znaczne zwiększenie trafności diagnozy uszkodzeń z wykorzystaniem wielojądrowej SVM.
    Electronic systems’ safety operation has become a key issue to complex and high reliability systems. Now more emphasis has been laid on the accuracy of electronic system fault diagnosis. Based on the characteristics of the electronic system fault diagnosis, we design a multi-classification SVMs model to attain better fault diagnosis accuracy, which utilizes multi-kernel function consisting of several basis kernel functions to enhance the interpretability of the classification model. In order to optimize the performance of multi-classification SVMs with multi-kernel, we improve the Chaos Particles swarm Optimization (CPSO) algorithm to achieve the optimum parameters of SVMs and the multi-kernel function. For the improved CPSO algorithm, a modified Tent Map chaotic sequence is used to strengthen the search diversity, and an effective method is embedded to the stander PSO algorithm which can ensure to avoid premature stagnation and obtain the global optimization values. The fault diagnosis simulation results of an electronic system show the proposed optimization scheme is a feasible and effective method and it can significantly improve the fault diagnosis accuracy of the multi-kernel SVM.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 1; 85-91
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies