Informacja

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

Wyszukujesz frazę "hierarchical system structure" wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Zastosowanie metody dekompozycji hierarchicznej do alokacji niezawodności w dużych systemach
A hierarchical decomposition approach for large system reliability allocation
Autorzy:
Zhang, X. L.
Huang, H. Z.
Liu, Y.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301697.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
hierarchiczna struktura systemu
optymalna alokacja niezawodności
projektowanie systemów złożonych
kaskadowanie celów
dekompozycja systemu
hierarchical system structure
optimal reliability allocation
large system design
target cascading
system decomposition
Opis:
Niezawodność stała się w ostatnich latach ważkim problemem, zwłaszcza w odniesieniu do dużych systemów składających się z wielu podsystemów, modułów i komponentów. Dążenie do osiągania niezawodności już na etapie projektu sprawiło, że coraz więcej uwagi zwraca się na alokację niezawodności. Jednakże poszukiwanie optymalnego programu alokacji niezawodności dla systemu o dużej liczbie podsystemów i części składowych nie jest sprawą prostą i problem ten należy do klasy problemów trudnych. Przeprowadzono wiele prac badających przydatność wydajnych obliczeniowo metod, np., algorytmu dokładnego, algorytmu heurystycznego czy algorytmu meta-heurystycznego, itp., do optymalizacji alokacji niezawodności systemu złożonego. I chociaż zaproponowane w dotychczasowych badaniach metody sprawdzają się w przypadku systemów składających się z umiarkowanej liczby elementów składowych, to wciąż jednak ciąży na nich "przekleństwo wymiarowości," które nie pozwala na ich łączenie w przypadku systemów składających się z dziesiątek/setek podsystemów i części składowych jakie znajdują zastosowanie w inżynierii przemysłowej. Aby zminimalizować ten niedostatek, zaproponowano strategię dekompozycji, w której problem alokacji niezawodności dla systemu o dużej liczbie komponentów jest rozkładany na zespół mniejszych, skoordynowanych podproblemów, które dają się rozwiązać w sposób obliczeniowo wydajny za pomocą tradycyjnego algorytmu optymalizacyjnego. W niniejszej pracy zastosowano metodę kaskadowania celów, jako wydajną metodę dekompozycji hierarchicznej, której użyto do rozkładu problemu alokacji niezawodności dużego systemu na zespół hierarchicznie uporządkowanych problemów optymalizacyjnych zgodnie z konfiguracją systemu. Wydajność i efektywność proponowanej metody ilustruje przykład numeryczny oraz studia porównawcze.
Reliability has become a great concern in recent years, especially for large system consisting of a large number of subsystems, modules and components. To achieve the reliability goal in design stage, reliability allocation, a method to apportion the system target reliability amongst subsystems and components in a well-balanced way, has since received increasing attention. However, seeking the optimal reliability allocation scheme for a system with bunch of subsystems and components is not straightforward, and it is known as an NPhard problem. An abundance of work has been carried out to investigate the computational effi cient methods, e.g. exact algorithm, heuristic algorithm and meta-heuristic algorithm etc., to handle the optimization of reliability allocation for the complex system. Even though the proposed methods in past research work well for system consisting of a moderate set of components, they will still suffer "curse of dimensionality" and be impossible to converge if the system consisting of tens/hundreds of subsystems and components which maybe exist in industrial engineering. To mitigate the defi ciency, a decomposition strategy is proposed, in which the reliability allocation problem for the system with a large number of components is decomposed into a set of smaller, coordinated sub-problems which can be solved via traditional optimization algorithm in an computational effi cient manner. Target cascading method, as an effi cient hierarchical decomposition method, is employed in this paper to decompose the large system reliability allocation problem into a set of hierarchical optimization problems in according with the system confi guration. To illustrate the effi ciency and effectiveness of the proposed method, a numerical example is presented, as well as some comparative studies.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2009, 3; 32-37
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Main aspects of system hierarchy in ecological landscape research
Autorzy:
Richling, Andrzej
Lechnio, Jerzy
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/2036161.pdf
Data publikacji:
2013-12-30
Wydawca:
Uniwersytet Warszawski. Wydział Geografii i Studiów Regionalnych
Tematy:
Landscape
hierarchical system
landscape structure
scale
landscape dynamics
landscape classification systems
Opis:
At present, geoecology-related discussions are focused on the ability to provide systematic and universal landscape description in a variety of space and time scales, as well as in different functional systems. This requires the development of landscape schemes in the form of hierarchical structural and functional systems. This paper has therefore focused on concepts of crucial importance for landscape system description, such as scale, spatial range and structure and landscape functioning. The definition of these concepts and their characteristics are crucial for the ability to describe a landscape system, in terms of its structural and functional composition and valuation, as well as assessment of landscape and ecosystem functions and services. Therefore, the analysis allows a demonstration of approaches discussed in the subject literature and the authors’ opinions.
Źródło:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development; 2013, 17, 4; 5-12
0867-6046
2084-6118
Pojawia się w:
Miscellanea Geographica. Regional Studies on Development
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
A hierarchical inferential method for indoor scene classification
Autorzy:
Jiang, J.
Liu, P.
Ye, Z.
Zhao, W.
Tang, X.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/330842.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
indoor scene classification
semantic hierarchical structure
rule based inference
Markov logic network
struktura hierarchiczna
regułowy system wnioskowania
sieć logiczna Markova
Opis:
Indoor scene classification forms a basis for scene interaction for service robots. The task is challenging because the layout and decoration of a scene vary considerably. Previous studies on knowledge-based methods commonly ignore the importance of visual attributes when constructing the knowledge base. These shortcomings restrict the performance of classification. The structure of a semantic hierarchy was proposed to describe similarities of different parts of scenes in a fine-grained way. Besides the commonly used semantic features, visual attributes were also introduced to construct the knowledge base. Inspired by the processes of human cognition and the characteristics of indoor scenes, we proposed an inferential framework based on the Markov logic network. The framework is evaluated on a popular indoor scene dataset, and the experimental results demonstrate its effectiveness.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2017, 27, 4; 839-852
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Two-level stochastic control for a linear system with nonclassical information
Autorzy:
Duda, Z.
Brandys, W.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/907409.pdf
Data publikacji:
2004
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
sterowanie stochastyczne
informacja nieklasyczna
struktura hierarchiczna
stochastic control
nonclassical information
hierarchical structure
Opis:
A problem of control law design for large scale stochastic systems is discussed. Nonclassical information pattern is considered. A two-level hierarchical control structure with a coordinator on the upper level and local controllers on the lower level is proposed. A suboptimal algorithm with a partial decomposition of calculations and decentralized local control is obtained. A simple example is presented to illustrate the proposed approach.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2004, 14, 2; 161-166
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
An Expert System Coupled With a Hierarchical Structure of Fuzzy Neural Networks for Fault Diagnosis
Autorzy:
Calado, J. M. F.
Costa, I. S.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/908283.pdf
Data publikacji:
1999
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
rozpoznanie błędu
wykrywanie błędu
system ekspertowy
sieć neuronowa rozmyta
fault diagnosis
fault detection
fault isolation
shallow knowledge
deep knowledge
expert system
fuzzy neural network
abrupt faults
incipient faults
Opis:
An on-line fault diagnosis system, designed to be robust to the normal transient behaviour of the process, is described. The overall system consists of an expert system cascade with a hierarchical structure of fuzzy neural networks, corresponding to a multi-stage fault detection and isolation system. The fault detection is performed through the expert system by means of fault detection heuristic rules, generated from deep and shallow knowledge of the process under consideration. If a fault is detected, the hierarchical structure of fuzzy neural networks starts and it performs the fault isolation task. The structure of this diagnosis system was designed to allow for the diagnosis of single and multiple simultaneous abrupt and incipient faults from only single abrupt fault symptoms. Also, it combines the advantages of both fuzzy reasoning and neural networks learning capacity. A continuous binary distillation column has been used as a test bed of the current approach. Single, double and triple simultaneous abrupt faults, as well as incipient faults, have been considered. The preliminary results obtained show a good accuracy, even in the case of multiple faults.
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 1999, 9, 3; 667-687
1641-876X
2083-8492
Pojawia się w:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Novel intuitive hierarchical structure for condition monitoring system of wind turbines
Nowatorska intuicyjna struktura hierarchiczna systemu monitorowania stanu turbin wiatrowych
Autorzy:
Barszcz, T.
Strączkiewicz, M.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/328414.pdf
Data publikacji:
2013
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
Tematy:
data fusion
condition monitoring
fault detection
fault identification
vibration
wind turbines
integracja danych
monitorowanie stanu
wykrywanie uszkodzenia
identyfikacja uszkodzenia
analiza drgań
turbina wiatrowa
Opis:
The field of condition monitoring (CM) systems has developed significantly in recent decade. Due to constant improvement of embedded computing, complex vibration data processing can be now implemented for a much larger group of machines, e.g. wind turbines. One of the key outcomes of this process is increase in the number of signal features calculated online. Instead of a dozen of broadband values, we now have more than a hundred for a typical wind turbine. Such a situation creates information overload for the operators. On one hand, it is now possible to detect machine failure at an early stage, but on the other – a person monitoring a few dozens of turbines, each generating over a hundred features is not able to properly organize all the information from CM systems. Therefore, we have proposed the hierarchical informational structure for condition monitoring system of wind turbines, based on the data fusion methods. The information about feature values and statuses is combined into higher levels, e.g. main bearing, gearbox and generator together with the information about its severity and novelty.
Na przestrzeni ostatniego dziesięciolecia zaobserwować można było szczególny rozwój na polu monitorowania stanu maszyn i urządzeń. Stało się tak dzięki wykorzystaniu bardziej zaawansowanych systemów wbudowanych oraz skomplikowanych algorytmów przetwarzania sygnałów drgań, które obecnie mogą być zastosowane do oceny stanu znacznie większej grupy maszyn, takich jak np. turbiny wiatrowe. Jednym z najważniejszych efektów tego procesu jest zwiększenie ilości wskaźników diagnostycznych, które mogą zostać obliczone w czasie rzeczywistym – zamiast kilkunastu wartości szerokopasmowych, obecnie otrzymuje się ich ponad sto dla typowej turbiny wiatrowej. W rezultacie prowadzi to do przeciążenia ilością informacji, jakie jest stanie przetworzyć wykwalifikowany pracownik utrzymania ruchu. Z jednej strony, istnieje obecnie możliwość wykrycia uszkodzenia maszyny w najwcześniejszym jego stadium, z drugiej natomiast – inżynier utrzymania ruchu monitorujący kilkadziesiąt turbin, z których każda generuje ponad sto wskaźników informujących o stanie maszyny, nie jest zdolny do właściwej oceny wszystkich informacji z systemu diagnostycznego. W związku z tym, zaproponowana została hierarchiczna struktura informacyjna dla systemów monitorowania stany turbin wiatrowych oparta na metodach integracji danych. Informacja o wartościach oraz stanach wskaźników diagnostycznych łączy się na wyższych poziomach, tj. łożyska głównego, przekładni oraz generatora razem z informacją o ich o ważności oraz aktualności.
Źródło:
Diagnostyka; 2013, 14, 3; 53-60
1641-6414
2449-5220
Pojawia się w:
Diagnostyka
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    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