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 "Li, Guo" wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Nonlinear degradation modeling and maintenance policy for a two-stage degradation system based on cumulative damage model
    System charakteryzujący się dwuetapowym procesem degradacji: nieliniowe modelowanie degradacji oraz wyznaczanie strategii eksploatacji systemu na podstawie modelu sumowania uszkodzeń
    Autorzy:
    Ni, X.
    Zhao, J.
    Song, W.
    Guo, C.
    Li, H.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301523.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    two-stage
    nonlinear
    degradation modeling
    cumulative damage model
    maintenance policy
    dwu-etapowy
    nieliniowy
    modelowanie degradacji
    model sumowania uszkodzeń
    strategia eksploatacji
    Opis:
    This paper attempts to take into account a two-stage degradation system which degradation rate is non-stationary and change over time. The system degradation is thought to be caused by shocks, and system degradation model is established based on cumulative damage model. The nonlinear degradation process is expressed by different shock damage and shock counting. And shock damage and shock counting are assumed to be Gamma distribution and non-homogeneous Poisson process, respectively. On the basis of these, system reliability model and nonlinear degradation model are given. In order to optimal maintenance policy for considered system, adaptive maintenance policy and time-dependent maintenance policy are studied, and mean maintenance cost rate is established to evaluate the maintenance policies. Numerical examples are given to analyze the influences of degradation model parameters and find optimal maintenance policy for considered system.
    W przedstawionym artykule badano system, w którym proces degradacji zachodzi dwuetapowo, a szybkość degradacji jest zmienna w czasie. Przyjęto, że do degradacji systemu dochodzi w wyniku wstrząsów. Model degradacji systemu oparto na modelu sumowania uszkodzeń. Nieliniowy proces degradacji określono jako taki, w którym uszkodzenie powodowane wstrząsem oraz częstotliwość wstrząsów są wartościami zmiennymi. Przyjęto, że uszkodzenie powodowane wstrząsem ma rozkład gamma a częstotliwość wstrząsów jest niejednorodnym procesem Poissona. Na tej podstawie utworzono model niezawodności systemu oraz model degradacji nieliniowej. W celu opracowania optymalnej strategii eksploatacji dla rozpatrywanego systemu, rozważono dwa typy strategii utrzymania ruchu: strategię adaptacyjną oraz strategię czasowo-zależną. Strategie te oceniano określając średni poziom kosztów eksploatacji. Przykłady numeryczne posłużyły do analizy wpływu parametrów modelu degradacji oraz pozwoliły określić optymalną strategię utrzymania dla rozpatrywanego systemu.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 2; 171-180
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    A numerical simulation method for a repairable dynamic fault tree
    Autorzy:
    Xu, Zhixin
    Guo, Dingqing
    Wang, Jinkai
    Li, Xueli
    Ge, Daochuan
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1841835.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    repairable dynamic fault tree
    numerical simulation
    Monte Carlo
    sequential failure region
    minimal cut sequence set
    Opis:
    Dynamic fault trees are important tools for modeling systems with sequence failure behaviors. The Markov chain state space method is the only analytical approach for a repairable dynamic fault tree (DFT). However, this method suffers from state space explosion, and is not suitable for analyzing a large scale repairable DFT. Furthermore, the Markov chain state space method requires the components’ time-to-failure to follow exponential distributions, which limits its application. In this study, motivated to efficiently analyze a repairable DFT, a Monte Carlo simulation method based on the coupling of minimal cut sequence set (MCSS) and its sequential failure region (SFR) is proposed. To validate the proposed method, a numerical case was studied. The results demonstrated that our proposed approach was more efficient than other methods and applicable for repairable DFTs with arbitrary time-to-failure distributed components. In contrast to the Markov chain state space method, the proposed method is straightforward, simple and efficient.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2021, 23, 1; 34-41
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Weighted prediction method with multiple time series using multi-kernel least squares support vector regression
    Metoda ważonej predykcji wielokrotnych szeregów czasowych z wykorzystaniem wielojądrowej regresji wektorów wspierających metodą najmniejszych kwadratów (LS-SVR)
    Autorzy:
    Guo, Y. M.
    Ran, C. B.
    Li, X. L.
    Ma, J. Z.
    Zhang, L.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/302067.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    szereg czasowy
    predykcja ważona
    regresja wektorów wspierających metodą najmniejszych kwadratów (LS-SVR)
    uczenie wielojądrowe (MKL)
    time series
    weighted prediction
    least squares support vector regression (LS-SVR)
    multiple kernel learning (MKL)
    Opis:
    Least squares support vector regression (LS-SVR) has been widely applied in time series prediction. Based on the case that one fault mode may be represented by multiple relevant time series, we utilize multiple time series to enrich the prediction information hiding in time series data, and use multi-kernel to fully map the information into high dimensional feature space, then a weighted time series prediction method with multi-kernel LS-SVR is proposed to attain better prediction performance in this paper. The main contributions of this method include three parts. Firstly, a simple approach is proposed to determine the combining weights of multiple basis kernels; Secondly, the internal correlative levels of multiple relevant time series are computed to present the different contributions of prediction results; Thirdly, we propose a new weight function to describe each data's different effect on the prediction accuracy. The experiment results indicate the effectiveness of the proposed method in both better prediction accuracy and less computation time. It maybe has more application value.
    Regresja wektorów wspierających metodą najmniejszych kwadratów (LS-SVR) jest szeroko stosowana w predykcji szeregów czasowych. Opierając się na fakcie, że jeden rodzaj niezdatności może być reprezentowany przez wiele relewantnych szeregów czasowych, w niniejszej pracy wykorzystano wielokrotne szeregi czasowe do wzbogacenia informacji predykcyjnych ukrytych w szeregach czasowych oraz posłużono się metodą uczenia wielojądrowego (multi-kernel) w celu mapowania informacji do wysoko wymiarowej przestrzeni cech, a następnie zaproponowano metodę ważonej predykcji wielokrotnych szeregów czasowych z wykorzystaniem wielojądrowej regresji LS-SVR służącą osiągnięciu lepszej wydajności prognozowania.Metoda składa się z trzech głównych części. Po pierwsze, zaproponowano prosty sposób określania łącznej wagi wielu jąder podstawowych. Po drugie, obliczono wewnętrzne poziomy korelacyjne wielokrotnych szeregów czasowych w celu przedstawienia różnego udziału wyników prognozowania. Po trzecie, zaproponowano nową funkcję wagi do opisu różnego wpływu poszczególnych danych na trafność predykcji. Wyniki doświadczenia wskazują na skuteczność proponowanej metody zarówno jeśli chodzi o lepszą trafność predykcji jak i krótszy czas obliczeniowy. Proponowane rozwiązanie ma potencjalnie dużą wartość aplikacyjną.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 188-194
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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