Informacja

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

Wyszukujesz frazę "minimalny" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Ustalanie harmonogramu obsługi dla systemu wieloelementowego: podejście oparte na stochastycznych sieciach Petriego oraz algorytmie genetycznym
Maintenance scheduling for multi-unit system: a stochastic Petri-net and genetic algorithm based approach
Autorzy:
Zhang, T.
Cheng, Z.
Liu, Y. J.
Guo, B.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301668.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
ustalanie harmonogramu obsługi
system wieloelementowy
sieć Petriego
algorytm genetyczny
minimalny przekrój niezdatności
maintenance scheduling
multi-unit system
Petri net
genetic algorithm
deterioration
minimal cut set
Opis:
Częste czynności obsługowe prowadzą do niskiej gotowości systemu oraz wymagają dużych nakładów pieniężnych. W systemie wieloelementowym całkowity czas i koszt obsługi można obniżać łącząc ze sobą czynności obsługowe niektórych elementów. Dlatego też konieczne jest planowanie zoptymalizowanego harmonogramu czynności obsługowych. W artykule zaproponowano model symulacyjny optymalizacji harmonogramu obsługi oparty na stochastycznych sieciach Petriego uwzględniający niepewność zarówno procesu deterioracji jak i procesu obsługi elementów systemu. Algorytm genetyczny wykorzystano do opracowania terminarza czynności obsługowych, który pozwalałby na minimalizację kosztów całkowitych w przyjętym horyzoncie planowania przy uwzględnieniu całkowitego czasu obsługi, stanu elementów, strat wynikających z cyklu życia oraz wykonalności rozwiązania. Ponadto opisano techniki zastosowane w celu zmniejszenia wysiłku obliczeniowego potrzebnego do wykonania analizy. W końcowej części pracy przedstawiono studium przypadku.
Frequent maintenance activities would cause low system availability and require large sums of money. For a multi-unit system, maintenance activities of some units can be combined together to reduce the total maintenance possession time and cost. Therefore, an optimized timetable of the maintenance activities is needed to be planned. Considering the uncertainties in both the deterioration and maintenance process of the units in a system, this paper advances a stochastic Petri-net based simulation optimization model for maintenance scheduling. The genetic algorithm is used to get the solution of the timetable of the maintenance activity schedule such that the overall cost is minimized in a planning horizon taking into account total maintenance possession time, unit condition, life cycle loss and solution feasibility. Some techniques used to reduce the computational effort required to perform the analysis are also described. A case study is given in the end.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 3; 256-264
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Ekonomiczny model badań niezawodnościowych goi
Economic design for goi reliability tests
Autorzy:
Yang, S. F.
Chien, K. W-T
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301087.pdf
Data publikacji:
2010
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
minimalny rozmiar próbki
badanie V-Ramp
GOI (Nienaruszony Stan Tlenku Bramkowego)
gęstość defektów
próbkowanie losowe
rozkład dwumianowy
granice przedziału ufności
minimum sample size
V-Ramp test
GOI (Gate Oxide Integrity)
defect density
random sampling
binomial distribution
confidence bounds
Opis:
This paper studies the methods and guidelines in minimum sample size determination provided by JEDEC/ FSA joint publication and points out their drawbacks, inconsistency, and misguidance. We provide an exact method and easy-to-use numerical solution by extending JEDEC's formula to any allowed failure number, target defect density, and confi dence level. Important guidelines are also provided for reliability practitioners to reduce possible errors resulting from imperfect sampling procedures and to avoid mistakes in defect density evaluation against a target defect density (D0). Our proposed method can be applied to any reliability tests with the binomial distribution to determine a minimum sample size to save wafers and testing resources.
Niniejsza praca analizuje metody i wytyczne dotyczące wyznaczania minimalnego rozmiaru próbki podane we wspólnej publikacji JEDEC/ FSA, wskazując na ich wady, niekonsekwencje i błędne wskazówki. W artykule podajemy dokładne i łatwe w użyciu rozwiązanie, które rozciąga wzór JEDEC na wszelką dozwoloną liczbę uszkodzeń, dopuszczalną gęstość defektów i poziom ufności. Przedstawiamy również ważne wytyczne dla specjalistów w zakresie niezawodności pozwalające zredukować możliwe błędy wynikające z niedoskonałych procedur próbkowania oraz uniknąć pomyłek w ocenie gęstości defektów względem dopuszczalnej gęstości defektów (D0). Proponowana przez nas metoda może być stosowana we wszelkich testach niezawodnościowych z rozkładem dwumianowym do wyznaczania minimalnego rozmiaru próbki przy oszczędnym użyciu płytek i środków badawczych.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2010, 2; 79-82
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