Informacja

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

Wyszukujesz frazę "model niezawodności" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
A novel reliability model for multi-component systems subject to multiple dependent competing risks with degradation rate acceleration
Nowatorski model niezawodności dla systemów wieloelementowych narażonych na liczne zależne ryzyka konkurujące uwzględniający przyspieszenie tempa degradacji
Autorzy:
Zhang, Y.
Ma, Y.
Liu, L.
Ouyang, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/300977.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
zależne ryzyka konkurujące
analiza czułości
przyspieszenie tempa degradacji
model niezawodności
metoda funkcji kopuły
dependent competing risks
degradation rate acceleration
reliability model
copula method
sensitivity analysis
Opis:
The purpose of this paper is to establish a new reliability model of the system subject to multiple dependent competing risks. For a system subject to multiple dependent competing risks, the total degradation consists of natural degradation amount and sudden degradation increments (SDIs) caused by random shocks arriving at the system. Most researchers on this topic only focus on the SDIs. However, the impact of random shocks on degradation rate is ignored. In this paper, a novel reliability model considering degradation rate acceleration (DRA) caused by random shocks is proposed, in which the degradation model is based on the degradation path. The dependence relationship between multiple degradation processes is dealt with by copula method, and the arrival time of shocks is assumed to follow a non-homogeneous Poisson process (NHPP). Finally, the effectiveness of the proposed reliability model is demonstrated by an example of a series system. Moreover, the effect of model parameters is evaluated through sensitivity analysis.
Celem niniejszej pracy było stworzenie nowego modelu niezawodności systemu narażonego na liczne zależne ryzyka konkurujące. W przypadku systemu eksponowanego na wiele zależnych ryzyk konkurujących, na wartość całkowitą degradacji składa się wartość degradacji naturalnej oraz wartość nagłych przyrostów degradacji (sudden degradation increments, SDI) powodowanych przez losowe zaburzenia systemu. Większość badaczy tej tematyki koncentruje się wyłącznie na SDI, ignorując tym samym wpływ zaburzeń losowych na tempo degradacji. W niniejszym artykule zaproponowano nowy model niezawodności uwzględniający przyspieszenie tempa degradacji powodowane zaburzeniami losowymi, w którym model degradacji opiera się na krzywej degradacji. Zależność między mnogimi procesami degradacji rozpatrywano za pomocą metody funkcji kopuły przy założeniu, że czas wystąpienia zaburzenia odpowiada niejednorodnemu procesowi Poissona. Skuteczność proponowanego modelu niezawodności zademonstrowano na przykładzie systemu szeregowego. Ponadto, wykorzystano analizę czułości do oceny wpływu parametrów modelu na niezawodność systemu.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 4; 579-589
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Reliability analysis of the products subject to competing failure processes with unbalanced data
Oparta na niezbilansowanych danych analiza niezawodności produktów podlegających procesom powstawania uszkodzeń konkurujących
Autorzy:
Li, J.
Zhang, Y.
Wang, Z.
Fu, H.
Xiao, L.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365849.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
reliability evaluation
competing failure model
unbalanced data
interval statistics
ocena niezawodności
model uszkodzeń konkurujących
dane niezbilansowane
statystyki przedziałowe
Opis:
Considering the degradation and catastrophic failure modes simultaneously, a general reliability analysis model was presented for the competing failure processes with unbalanced data. For the degradation process with highly unbalanced data, we developed a linear random-effects degradation model. The model parameters can be estimated based on a simple least square method. Furthermore, to fully utilize the degradation information, we considered the last measured times of the degradation units that had only one or two measured time points as zero-failure data or right-censored data of the catastrophic failure mode. Then the incomplete data set was composed of zero-failure data and catastrophic failure data. To analyze the incomplete data, the definition of the interval statistics was firstly given. The best linear unbiased parameter estimators of catastrophic failure were obtained based on the Gauss-Markov theorem. Then, the reliability function of the competing failure processes was given. The corresponding two-sided confidence intervals of the reliability were obtained based on a bootstrap procedure. Finally, a practical application case was examined by applying the proposed method and the results demonstrated its validity and reasonability.
W pracy przedstawiono ogólny model analizy niezawodności procesów związanych z powstawaniem uszkodzeń konkurujących, który pozwala na wykorzystanie danych niezbilansowanych oraz umożliwia jednoczesne uwzględnienie uszkodzeń wynikających z obniżenia charakterystyk i uszkodzeń katastroficznych. Opracowano liniowy model efektów losowych dla procesu degradacji o wysoce niezbilansowanych danych. Parametry tego modelu można określić na podstawie prostej metody najmniejszych kwadratów. Ponadto, aby w pełni wykorzystać informacje dotyczące obniżenia charakterystyk, dane pochodzące z ostatniego pomiaru jednostek podlegających degradacji, dla których przeprowadzono tylko jeden lub dwa pomiary, rozpatrywano jako dane o zerowym uszkodzeniu lub jako ucięte prawostronnie dane dotyczące uszkodzenia katastroficznego. W ten sposób otrzymano zbiór niepełnych danych składający się z danych o uszkodzeniach zerowych oraz danych o uszkodzeniach katastroficznych. Aby móc przeanalizować uzyskane niepełne dane, podano definicję statystyki przedziałowej. Najefektywniejszy nieobciążony estymator liniowy (BLUE) parametrów uszkodzeń katastroficznych uzyskano na podstawie twierdzenia Gaussa-Markowa. Następnie, podano wzór funkcji niezawodności procesów związanych z powstawaniem uszkodzeń konkurujących. Odpowiednie dwustronne przedziały ufności dla oszacowanej niezawodności uzyskano metodą bootstrapową. Na koniec, przedstawiono przypadek praktycznego zastosowania proponowanej metody, którego wyniki wykazały jej trafność i zasadność.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 1; 98-109
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