Informacja

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

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Huang, Y.J." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-4 z 4
    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:
    An E-Bayesian method for reliability analysis of exponentially distributed products with zero-failure data
    Metoda ba yesowskiej estymacji wartości oczekiwanej dla produktów o rozkładzie wykładniczym wykorzystująca dane o niezaistniałych uszkodzeniach
    Autorzy:
    Yin, Y.-C.
    Huang, H.-Z.
    Peng, W.
    Li, Y.-F.
    Mi, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301341.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    E-Bayesian estimation
    exponential distribution
    zero-failure data
    failure rate
    hierarchical Bayesian estimation
    estymacja bayesowska wartości oczekiwanej
    rozkład wykładniczy
    dane o niezaistniałych uszkodzeniach
    intensywność uszkodzeń
    hierarchiczna estymacja bayesowska
    Opis:
    This paper investigate an E-Bayesian estimation as a reliability analysis method for the seekers to deal with the zero-failure life testing data. Firstly, we introduce an E-Bayesian estimation for the exponential distribution, and then propose a zero-failure model with assumptions. Using the proposed model, we set up a series of life tests for the seekers, and apply the E-Bayesian estimation on the observed zero-failure data to calculate the failure rate and reliability of the seekers. Finally, the reliability estimation results of the seekers demonstrate the performance of the proposed method.
    W pracy analizowano estymację bayesowską wartości oczekiwanej jako metodę analizy niezawodności urządzeń naprowadzających w przypadkach, gdy dane z badań trwałości są danymi o uszkodzeniach niezaistniałych (zerowych). W pierwszej części pracy opisano E-estymację bayesowską dla rozkładu wykładniczego, a następnie zaproponowano model uszkodzeń niezaistniałych oraz opisano jego założenia. Wykorzystując zaproponowany model, zaprojektowano i zrealizowano serię badań trwałości urządzeń naprowadzających jak również zastosowano E-estymację bayesowską w celu obliczenia intensywności uszkodzeń oraz niezawodności badanych urządzeń. Wyniki oceny niezawodności urządzeń naprowadzających potwierdzają przydatność proponowanej metody.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 3; 445-449
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Fault tree analysis of train rear-end collision accident considering common cause failure
    Analiza drzewa uszkodzeń dla kolizji tylnej części składu pociągu z uwzględnieniem uszkodzenia spowodowanego wspólną przyczyną
    Autorzy:
    Li, Y. F.
    Mi, J.
    Huang, H. Z.
    Zhu, S. P.
    Xiao, N.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301383.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    common cause failure
    train rear-end collision accident
    fault tree analysis (FTA)
    uszkodzenie spowodowane wspólną przyczyną
    kolizja tylnej części składu pociągu
    analiza drzewa uszkodzeń
    Opis:
    Along with the development of modern design technology and the increasing complication of modern engineering systems, component dependency has become a universal phenomenon during the failure analysis of systems. Ignoring the dependency among the failure behaviors of system components may lead to a huge error or even yield faulty results. In this paper, three types of models and two kinds of modeling methods are introduced for solving the common cause failure issues. The fault tree model of the train rear-end collision accident has been proposed based on the explicit modeling method. The probability of occurrence of the train rear-end collision accident is calculated using the square root model. The result shows that common cause failure has significant influences on the system reliability.
    Wraz z rozwojem nowoczesnych technologii projektowania i rosnącej komplikacji nowoczesnych systemów inżynierskich, zależność między komponentami stała się zjawiskiem powszechnym w analizie uszkodzeń systemów. Ignorowanie zależności między zachowaniami uszkodzeniowymi komponentów systemu może doprowadzić do ogromnego błędu, a nawet dać całkowicie błędne wyniki. W niniejszej pracy, przedstawiono trzy typy modeli i dwa rodzaje metod modelowania służących do rozwiązywania typowych problemów związanych z uszkodzeniami spowodowanymi wspólną przyczyną. Zaproponowano model drzewa uszkodzeń dla kolizji tylnej części składu pociągu w oparciu o metodę modelowania bezpośredniego. Prawdopodobieństwo wystąpienia kolizji tylnej części składu pociągu obliczono przy użyciu modelu pierwiastka kwadratowego. Wynik pokazuje, że uszkodzenie spowodowane wspólną przyczyną ma znaczący wpływ na niezawodność systemu.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 4; 403-408
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    System reliability modeling and assessment for solar array drive assembly based on bayesian networks
    Modelowanie i ocena niezawodności systemu w oparciu o sieci bayesowskie na przykładzie układu napędu paneli słonecznych
    Autorzy:
    Li, Y. F.
    Mi, J.
    Huang, H. Z.
    Xiao, N. C.
    Zhu, S. P.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/302154.pdf
    Data publikacji:
    2013
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    drzewo uszkodzeń
    dynamiczne drzewo uszkodzeń
    sieć bayesowska
    niezawodność systemu
    układ napędu paneli słonecznych
    fault tree
    dynamic fault tree
    Bayesian network
    system reliability
    solar array drive assembly
    Opis:
    Along with the increase of complexity in engineering systems, there exist many dynamic characteristics within the system failure process, such as sequence dependency, functional dependency and spares. Markov-based dynamic fault trees can figure out the modeling of systems with these characteristics. However, when confronted with the issue of state space explosion resulted from the growth of system complexity, the Markov-based approach is no longer efficient. In this paper, we combine the Bayesian networks with the dynamic fault trees to model the reliability of such types of systems. The inference technique of Bayesian network is utilized for reliability assessment and fault probability estimation. The solar array drive assembly is used to demonstrate the effectiveness of this method.
    Wraz ze wzrostem złożoności w systemach technicznych, pojawia się wiele charakterystyk dynamicznych w ramach procesu awarii systemu, takich jak zależność sekwencyjna, zależność funkcjonalna czy zabezpieczające elementy zapasowe. Oparte na koncepcjach Markowa dynamiczne drzewa uszkodzeń mogą posłużyć do modelowania systemów z powyższymi charakterystykami. Jednak w konfrontacji z problemem eksplozji stanów wynikającym ze wzrostu złożoności systemu, podejście oparte na teoriach Markowa nie jest już skuteczne. W niniejszej pracy łączymy sieci bayesowskie z dynamicznymi drzewami uszkodzeń w celu modelowania niezawodności tego typu systemów. Technikę wnioskowania sieci bayesowskiej wykorzystano do oceny niezawodności i prawdopodobieństwa wystąpienia uszkodzenia. Skuteczność niniejszej metody wykazano na przykładzie układu napędu paneli słonecznych.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2013, 15, 2; 117-122
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-4 z 4

      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