Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Milisavljević, V." wg kryterium: Wszystkie pola


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Approach to solving mining machine selection problem by using grey theory
Autorzy:
Milisavljevic, V.
Martinetti, A.
Cvjetic, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/111264.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
machine selection
grey theory
multiple-attribute
uncertain information
mining industry
Opis:
The selection of a mining machine is a multiple-attribute problem that involves the consideration of numerous parameters of various origins. A common task in the mining industry is to select the best machine among several alternatives, which are frequently described both with numerical variables as well as linguistic variables. Numerical variables are mostly related to the technical characteristics of the machines, which are available in detail in most cases. On the other hand, some equally important parameters such as price, reliability, support for service and spare parts, operating cost, etc., are not available at the required level for various reasons; hence, these can be considered uncertain information. For this reason, such information is described with linguistic variables. This paper presents research related to overcoming this problem by using grey theory for selecting a proper mining machine. Grey theory is a well-known method used for multiple-attribute selection problems that involves a system in which parts of the necessary information are known and parts are unknown.
Źródło:
Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering; 2018, 56, 3; 59-64
2450-7326
2449-6421
Pojawia się w:
Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Investigation of the relationship between reliability of track mechanism and mineral dust content in rocks of lignite open pits
Badanie związku między niezawodnością podwozia gąsienicowego a zawartością pyłów mineralnych w skałach kopalni odkrywkowych węgla brunatnego
Autorzy:
Djurić, R.
Milisavljević, V.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/301558.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
maintenance engineering
reliability function
abrasive wear
mineral dust
bulldozer
track mechanism
inżynieria utrzymania ruchu
funkcja niezawodności
ścieranie
pył mineralny
spychacz
podwozie gąsienicowe
Opis:
This paper describes a mathematical relation which is developed to estimate the occurrence of track mechanism failure in function on the mineral dust (SiO2) content, i.e. wear intensity. This relation is based on actual data of track-type machine (bulldozers) failures, the properties of rocks and measurements of wear intensity on the upper rollers of track mechanism. Failures of bulldozers were recorded during the period of 12 months on six open pits in Serbia, together with their location which is correlated rock type and SiO2 content. This enabled establishment of the reliability indicators using two-parameter Weibull distribution. Further on, correlation is interpreted based on the linearization model using the method of least square. This research has impact on proper management of track-type machines operating on lignite open pits, in the sense of predicting time to failures and cost of maintenance of these machines. This approach provided guidelines for the establishment of reliability centered maintenance model.
Artykuł opisuje relację matematyczną, która pozwala oszacować czas do wystąpienia uszkodzenia podwozia gąsienicowego w funkcji zawartości pyłu mineralnego (SiO2), czyli intensywności zużycia. Relacja ta została oparta na rzeczywistych danych o uszkodzeniach maszyn gąsienicowych (spycharek) i właściwościach skał oraz na pomiarach intensywności zużycia rolek podtrzymujących (górnych) podwozia gąsienicowego. Uszkodzenia koparek rejestrowano przez okres 12 miesięcy w sześciu kopalniach odkrywkowych w Serbii. Obserwacje prowadzono w kopalniach o lokalizacji podobnej pod względem występujących typów skał i zawartości SiO2. Pozwoliło to na wyznaczenie wskaźników niezawodności przy pomocy dwuparametrycznego rozkładu Weibulla. Omawianą korelację interpretowano na podstawie modelu liniowego z zastosowaniem metody najmniejszych kwadratów. Przedstawione badania mają znaczenie dla właściwego zarządzania maszynami gąsienicowymi pracującymi w kopalniach odkrywkowych węgla brunatnego, jako że pozwalają na przewidywanie czasu do uszkodzenia oraz kosztów utrzymania tych maszyn. Prezentowana metoda zawiera wytyczne do opracowania niezawodnościowego modelu utrzymania ruchu.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 1; 142-150
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Metoda rozwiązywania problemów związanych z doborem maszyn górniczych na podstawie teorii szarych systemów
Autorzy:
Milisavljevic, V.
Martinetti, A.
Cvjetic, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/111278.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Akademia Górniczo-Hutnicza im. Stanisława Staszica w Krakowie. Wydawnictwo AGH
Tematy:
wybór maszyn
teoria szarych systemów
wielokryteriowy
informacje niepewne
przemysł wydobywczy
Opis:
Wybór maszyn górniczych to złożony problem, wymagający rozważenia wielu różnych parametrów. Jednym z najważniejszych zadań w przemyśle górniczym jest wybór najlepszych spośród kilkunastu dostępnych maszyn, które często opisywane są zarówno za pomocą zmiennych numerycznych, jak i zmiennych lingwistycznych. Zmienne numeryczne zwykle są związane z charakterystyką techniczną maszyn, która w większości przypadków jest dostępna w szczegółach. Z drugiej strony niektóre równie ważne parametry, takie jak cena, niezawodność, serwis i części zamienne, koszty operacyjne itd., z wielu przyczyn nie są dostępne na wymaganym poziomie, stąd należy je uważać za informacje niepewne. Dlatego też informacje te opisywane są za pomocą zmiennych lingwistycznych. Niniejszy artykuł przedstawia badania mające na celu przezwyciężenie tego problemu z wykorzystaniem teorii szarych systemów do wyboru odpowiednich maszyn górniczych. Teoria szarych systemów to dobrze znana metoda stosowana w przypadku problemów wyboru wielokryteriowego, gdzie część informacji jest znana, a część pozostaje nieznana.
Źródło:
Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering; 2018, 56, 3; 65-70
2450-7326
2449-6421
Pojawia się w:
Mining – Informatics, Automation and Electrical Engineering
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    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