Informacja

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

Wyszukujesz frazę "failure model" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Posybilistyczna analiza niezawodnościowa systemu naprawialnego z pominiętym lub opóźnionym efektem uszkodzenia
Possibilistic reliability analysis of repairable system with omitted or delayed failure effects
Autorzy:
Pang, Y.
Huang, H. Z.
Xiao, N. C.
Liu, Y.
Li, Y. F.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301620.pdf
Data publikacji:
2012
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
pominięty lub opóźniony efekt uszkodzenia
model Markowa
pominięcie czasu naprawy
posybilistyczna gotowość chwilowa
failure effect omitted or delayed
Markov model
repair time omission
instantaneous possibilistic availability
Opis:
Przy rozwiązywaniu problemów praktycznych w inżynierii przemysłowej można czasami pominąć bądź opóźnić efekt uszkodzenia jeśli ma on niewielki wpływ na system. Ściślej, wiodące cechy systemu można opisać w następujący sposób: 1) jeżeli czas naprawy jest wystarczająco krótki (krótszy niż pewna wartość progowa), tak iż nie ma on wpływu na działanie systemu, to można pominąć negatywny efekt uszkodzenia systemu. Przy takim czasie naprawy można uznać że system nie przerwał działania. Nazywa się go wtedy systemem z pominięciem czasu naprawy (pominięty efekt uszkodzenia). 2) Jeżeli czas naprawy jest dłuższy niż dana wartość progowa i efekt uszkodzenia staje się w końcu odczuwalny, to uznajemy, że system pozostawał aktywny od początkowego etapu naprawy aż do momentu, w którym został przekroczony próg czasu naprawy. Nazywa się go wtedy systemem z opóźnionym efektem uszkodzenia. W oparciu o powyższe dwie charakterystyki, wprowadzono w prezentowanej pracy model systemu naprawialnego. Omówiono dwa scenariusze, w których, odpowiednio, przyjęto, że wartość progowa jest wartością stałą lub nieujemną zmienną losową. Sformułowano wskaźniki niezawodnościowe, takie jak posybilistyczna gotowość chwilowa, dla systemu z pominiętym lub opóźnionym efektem uszkodzenia.
Within the practical problems in industrial engineering, the failure effect sometimes can be omitted or delayed if it has less effect on the system. In detail, the prominent features of the system can be described as follows: 1) if a repair time is sufficiently short (less than some threshold value) that does not affect the system operation, i.e. the pessimistic effect of system failure could be ignored. The system can be considered as operating during this repair time. It is called the system with repair time omission (failure effect omitted). 2) if a repair time is longer than the given threshold value and the failure effect is finally suffered. Then the system can be considered to remain operating from the initial stage of the repair till the end of the repair threshold. It is called the system with delayed failure effect. Based on the above two characteristics, model for the related repairable system is introduced in this paper. Two scenarios are discussed where the threshold value is regarded as a constant and non-negative random variable, respectively. Reliability indices such as instantaneous possibilistic availability are formulated for the system with failure effect omitted or delayed.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2012, 14, 3; 195-202
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability analysis of multi-state system with common cause failure based on bayesian networks
Analiza niezawodności systemu wielostanowego z uszkodzeniem spowodowanym wspólną przyczyną w oparciu o sieci bayerowskie
Autorzy:
Mi, J.
Li, Y.
Huang, H. Z.
Liu, Y.
Zhang, X. L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/302167.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
uszkodzenie spowodowane wspólną przyczyną (CCF)
niezawodność systemu
system wielostanowy (MSS)
sieci bayesowskie (BN)
model współczynnika β
common cause failure (CCF)
system reliability
multi-state system (MSS)
Bayesian network (BN)
β-factor model
Opis:
Taking account of the influence of common cause failure (CCF) to system reliability and the widespread presence of multi-state system (MSS) in engineering practices, a method for reliability modeling and assessment of a multi-state system with common cause failure is proposed by taking the advantage of graphic representation and uncertainty reasoning of Bayesian Network (BN). The model is applied to a two-axis positioning mechanism transmission system to demonstrate its effectiveness and capability for directly calculating the system reliability on the basis of multi-state probabilities of components. Firstly, the reliability block diagram is built according to the hierarchy of structure and function of multi-state system. Then, the traditional Bayesian Networks model of the transmission system is constructed based on the reliability block diagram, failure logic between components and the failure probability distribution of them. In this paper, the β-factor model is used to analyze the CCF of the transmission system, and a new Bayesian network combining with CCF is established following by the implementation of reliability analysis. Finally, the comparison between the proposed method and the one without considering CCF is made to verify the efficiency and accuracy of the proposed method.
Uwzględniając wpływ uszkodzeń spowodowanych wspólną przyczyną (CCF) na niezawodność systemów oraz powszechne występowanie w praktyce inżynierskiej systemów wielostanowych (MSS), zaproponowano metodę modelowania i oceny niezawodności systemu wielostanowego z uszkodzeniem spowodowanym wspólną przyczyną, która wykorzystuje reprezentację graficzną sieci Bayesa (BN) i oparte na nich wnioskowanie przybliżone. Model zastosowano do analizy układu przenoszenia napędu dwu-osiowego mechanizmu pozycjonowania. Zbadano w ten sposób skuteczność modelu oraz możliwość wykorzystania go do bezpośredniego obliczania niezawodności systemu na podstawie wielostanowych prawdopodobieństw elementów składowych. W pierwszej kolejności stworzono schemat blokowy niezawodności uwzględniający hierarchię struktury i funkcji badanego systemu wielostanowego. Następnie, w oparciu o schemat blokowy niezawodności, logikę uszkodzeń komponentów oraz rozkład prawdopodobieństwa uszkodzeń tych komponentów, skonstruowano tradycyjny model bayesowski układu przenoszenia napędu. W niniejszej pracy wykorzystano model współczynnika β do analizy CCF układu przenoszenia napędu oraz opracowano nową sieć Bayesa uwzględniającą CCF, po czym przeprowadzono na ich podstawie analizę niezawodności. Skuteczność i dokładność proponowanej metody sprawdzono poprzez porównanie jej z metodą nie wykorzystującą CCF.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 169-175
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