Informacja

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

Wyszukujesz frazę "bayesian network" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Risk analysis of maritime accidents in an estuary: a case study of Shenzhen Waters
Autorzy:
Chen, P.
Mou, J.
Li, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/135412.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
Tematy:
maritime accident
risk analysis
Bayesian network
fault tree analysis (FTA)
estuarine waters
maritime safety
Opis:
Due to the unique geographic location, complex navigation environment and intense vessel traffic, a considerable number of maritime accidents occurred in estuarine waters during recent years which caused serious loss of life, property and environmental contamination. Based on the historical data of maritime accidents from 2003 to 2012, which is collected from Shenzhen Maritime Safety Administration, this paper conducted a risk analysis of maritime accidents by applying Bayesian network and fault tree analysis. First a Bayesian network model was introduced to describe the consequence of accidents based on the accident investigation report. Then fault tree analysis was applied to estimate the probability on the basis of accident statistics and ship traffic flow. Finally the risk of maritime accidents in Shenzhen Waters was depicted through the consequence multiplied by the probability of an accident.
Źródło:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2015, 42 (114); 54-62
1733-8670
2392-0378
Pojawia się w:
Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
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