Informacja

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

Wyszukujesz frazę "metoda Bayesa" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A bayesian approach for sealing failure analysis considering the non-competing relationship of multiple degradation processes
Zastosowanie metody Ba yesa do analizy uszkodzeń uszczelnień z uwzględnieniem współwystępujących procesów degradacji o charakterze niekonkurującym
Autorzy:
Yang, Y.-J.
Peng, W.
Zhu, S.-P.
Huang, H.-Z.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300694.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
Bayesian method
reliability analysis
degradation process
sealing
metoda Bayesa
analiza niezawodności
proces degradacji
uszczelnienie
Opis:
Degradation analysis is an effective method for reliability analysis when failure time data is rare or hard to observe. Multiple degradation analysis with competing risk model is often used to implement the degradation analysis. However, in reality, the failure of a system is often a result of a combination of multiple degradation processes, such as the sum of multiple degradations. To handle this non-competing relationship of multiple degradation processes, this paper presents a new reliability model for multiple degradation processes analysis. The proposed model is demonstrated through a case-study of a spool valve. In this paper, the gamma process is adopted to construct the reliability model. The Bayesian method is used to obtain the estimations of model parameters and reliability indexes by taking account of uncertainty. The results can then be further used as valuable information for further degradation analysis and decision-making considering uncertainty.
Analiza degradacji jest skuteczną metodą analizy niezawodnościowej w przypadkach gdy dane są skąpe lub trudne do zaobserwowania. W badaniach często wykorzystuje się analizę współwystępujących degradacji z zastosowaniem modelu zagrożeń konkurujących. Jednak w rzeczywistości, awaria systemu często jest wynikiem wystąpienia degradacji niekonkurujących, t.j. wynikiem sumy lub kombinacji współwystępujących procesów degradacji. Aby uwzględnić tę relacje między niekonkurującymi procesami degradacji, w artykule przedstawiono nowy model niezawodności służący do analizy współwystępujących procesów degradacji. Proponowany model zilustrowano za pomocą studium przypadku rozdzielnika suwakowego. Przedstawiony w pracy model niezawodności skonstruowano w oparciu o proces gamma. Do oszacowania parametrów modelu oraz indeksów niezawodności zastosowano metodę Bayesa z uwzględnieniem niepewności. Uzyskane wyniki można wykorzystać w przyszłości jako cenne dane do dalszej analizy degradacji i podejmowania decyzji z uwzględnieniem niepewności.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 1; 10-15
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability modelling on two-dimensional life data using bivariate weibull distribution: with case study of truck in mines
Modelowanie niezawodnościowe dwuwymiarowych danych dotyczących okresu eksploatacji z wykorzystaniem dwuwymiarowego rozkładu Weibulla z badań nad wywrotkami kopalnianymi
Autorzy:
Fuqing, Y.
Barabadi, A.
Jinmei, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300826.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
dwuwymiarowy rozkład Weibulla
dane z okresu eksploatacji
modelowanie niezawodności
metoda Bayesa
wywrotka kopalniana
bivariate Weibull
life data
reliability modeling
Bayesian method
mining trucks
Opis:
An engineering system can exhibit two- or multi-dimensions in its lifetime. As the classical univariate distribution cannot model this multi-dimensional characteristic, it is necessary to extend it to multivariate distribution in order to capture the multi-dimensional characteristics. This paper proposes a bivariate Weibull distribution that combines two classical Weibull models by a common exponent. The common exponent can represent the correlation between the two dimensions. A ratio likelihood test is proposed to test the significance of the correlation between the two dimensions. To solve the parameter estimation problem, this paper suggests a Bayesian method. Moreover, a goodness of fit test method is developed to visually check the fitness of the model. A case study considering mining trucks is presented to apply the bivariate Weibull distribution to model the two-dimensional life data.
Systemy inżynieryjne można charakteryzować za pomocą dwóch lub więcej wymiarów dotyczących okresu ich eksploatacji (np. przebieg i czas pracy pojazdu). Ponieważ klasyczny rozkład jednowymiarowy nie wystarcza do zamodelowania tej wielowymiarowej charakterystyki, konieczne jest wykorzystanie rozkładu wielowymiarowego, który pozwala uchwycić wielowymiarowość cyklu życia systemu. W artykule zaproponowano dwuwymiarowy rozkład Weibulla, który łączy w sobie dwa klasyczne modele Weibulla za pomocą wspólnego wykładnika. Wspólny wykładnik może reprezentować korelację między dwoma wymiarami. Zaproponowano test ilorazu wiarygodności, który umożliwia badanie istotności korelacji pomiędzy dwoma wymiarami. Do rozwiązania problemu estymacji parametrów zastosowano metodę bayesowską. Ponadto opracowano metodę badania dopasowania modelu do danych empirycznych służącą do wizualizacji dopasowania modelu. Przedstawiono studium przypadku dotyczące wywrotek kopalnianych, w którym dwuwymiarowy rozkład Weibulla zastosowano do modelowania dwuwymiarowych danych dotyczących okresu eksploatacji tych pojazdów.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2017, 19, 4; 650-659
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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