Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Huang, L.X." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
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
Tytuł:
Identification of a linear epitope in the capsid protein of goose astrovirus with monoclonal antibody
Autorzy:
Dai, G.
Huang, X.
Liu, Q.
Li, Y.
Zhang, L.
Han, K.
Yang, J.
Liu, Y.
Xue, F.
Zhao, D.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/16647377.pdf
Data publikacji:
2022
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Czasopisma i Monografie PAN
Tematy:
epitope
goose astrovirus
capsid protein
monoclonal antibody
Opis:
Goose astrovirus (GoAstV) is a novel avastrovirus that typically causes gosling gout and results in 2 to 20% mortality. GoAstV capsid protein is the sole structural protein, which is responsible for viral attachment, assembly, maturation as well as eliciting host antibodies. However, the epitopes within capsid protein have not been well studied. In this study, a monoclonal antibody, named 1D7, was generated against GoAstV capsid protein by hybridoma technology. Western blot results showed that this MAb could react with recombinant capsid protein expressed in E. coli. Also, it recognized the precursor of capsid protein, VP90 and VP70, in GoAstV-infected cells. Besides, excellent specificity of MAb 1D7 was further demonstrated in indirect immunofluorescence assay and immunohistochemical analysis. Epitope mapping results revealed that MAb 1D7 recognized the epitope 33QKVY 36 within Cap protein. Sequence alignment indicated that 33QKVY 36 is a conserved epitope among the isolates of goose astrovirus type 2 (GoAstV-2), suggesting the potential for its use in GoAstV-2 specific diagnostic assay. These findings may provide some insight into a function of the GoAstV capsid protein and further contribute to the development of diagnostic methods for GoAstV infection.
Źródło:
Polish Journal of Veterinary Sciences; 2022, 25, 4; 579-587
1505-1773
Pojawia się w:
Polish Journal of Veterinary Sciences
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