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 "prognozowanie niezawodności" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Prediction of reliability – the pitfalls of using Pearson’s correlation
    Prognozowanie niezawodności – pułapki związane z używaniem współczynnika korelacji Pearsona
    Autorzy:
    Hryniewicz, O.
    Karpiński, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301026.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    measures dependence
    Kendall’s τ
    Pearson’s r.
    Spearman’s ρ
    prediction reliability
    miary zależności
    współczynnik τ Kendalla
    współczynnik ρ korelacji r Pearsona
    współczynnik korelacji ρ Spearmana
    prognozowanie niezawodności
    Opis:
    Pearson’s coefficient of linear correlation r is the measure of dependence which is the most popular among practitioners. In the paper we have shown, using comprehensive computer simulations, that its application is very limited when we search for informative variables that can be used for the prediction of reliability. We have shown that Kendall’s coefficient of association τ is much better for this purpose.
    Współczynnik korelacji liniowej r Pearsona jest najbardziej popularną wśród praktyków miarą zależności statystycznej. W artykule na podstawie wyników wyczerpujących symulacji komputerowych pokazano, że w przypadku poszukiwania zmiennych mogących służyć do prognozowania niezawodności zakres jego stosowalności jest bardzo ograniczony. Wyniki badań symulacyjnych pokazują, że temu celowi lepiej służy współczynnik asocjacji τ Kendalla.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 3; 472-483
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zmodyfikowany model prognozowania niezawodności urządzeń elektronicznych
    A modified model of electronic device reliability prediction
    Autorzy:
    Zeng, S.
    Sun, B.
    Tong, Ch.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301431.pdf
    Data publikacji:
    2009
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    prognozowanie niezawodności
    modyfikacja modelu
    fizyka uszkodzeń
    urządzenie elektroniczne
    test K-S
    testy cenzurowania losowego
    reliability prediction
    model modification
    physics of failure
    electronic device
    K-S test
    random censored tests
    Opis:
    Prognozowanie niezawodności urządzeń elektronicznych oparte na modelu fizyki uszkodzeń (PoF) jest obarczone niepewnościami. Opierając się na połączeniu testu Kołmogorowa-Smirnowa (testu K-S) i metody symulacji Monte Carlo, w niniejszej pracy zaprezentowano zmodyfikowaną metodę prognozowania niezawodności urządzeń elektronicznych, która bierze pod uwagę ograniczoną liczbę danych testowych o uszkodzeniach. Ilościową charakterystykę głównych czynników niepewności modelu stworzono na podstawie wskaźnika zdolności procesu (Cpk). W pierwszej części pracy badano stopień dopasowania pomiędzy teoretycznym rozkładem podobieństwa uszkodzeń urządzeń elektronicznych obliczanym w oparciu o PoF przy użyciu metody symulacji Monte-Carlo a empirycznym rozkładem podobieństwa uszkodzeń urządzeń elektronicznych uzyskanym na podstawie testowych lub terenowych danych o uszkodzeniach przy życiu metody K-S. W części drugiej, dokonano optymalizacji skorygowanego współczynnika modelu. Wreszcie, na podstawie przykładu modelu oceny termicznej wytrzymałości zmęczeniowej połączenia lutowanego oraz wybranych danych testowych o uszkodzeniach dokonano weryfikacji proponowanej metody. Wyniki prognoz uzyskane na podstawie zmodyfikowanego modelu są zgodne z wynikami testowymi.
    There exist uncertainties in the prediction of electronic device reliability based on PoF (physics of failure) model. Based on the combination of Kolmogorov-Smirnov test (KS-test) and Monte-Carlo simulation method, this paper presents a modified method for reliability prediction of electronic devices considering limited test failure data. The process capability index (Cpk) is used to quantitatively characterize the main factors of model uncertainties. Firstly the degree of fitting between the theoretical probability distribution of electronic device failures based on PoF by using the Monte-Carlo simulation method and the practical probability distribution of electronic device failures based on test or field failure data is tested by using K-S test method. Secondly the corrected coefficient of the model is optimized. Finally, a solder thermal fatigue life assessment model and some test failure data are used to verify the proposed method in the illustrative example. The prediction results calculated by modifi ed model are consistent with test results.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2009, 4; 4-9
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Cycle life prediction of Lithium-ion cells under complex temperature profiles
    Prognozowanie cyklu życia ogniw litowo-jonowych przy złożonych profilach temperaturowych
    Autorzy:
    Liu, T.
    Cheng, L.
    Pan, Z.
    Sun, Q
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/301978.pdf
    Data publikacji:
    2016
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    lithium-ion cells
    capacity fade
    complex temperature profiles
    life prediction
    reliability assessment
    ogniwa litowo-jonowe
    utrata pojemności
    złożone profile temperaturowe
    prognozowanie trwałości
    ocena niezawodności
    Opis:
    Nowadays, the extensive use of Lithium-ion cells requires an accurate life prediction model. Failure of Lithium-ion cells usually results from a gradual and irreversible capacity fading process. Experimental results show that this process is strongly affected by temperature. In engineering applications, researchers often use the regression-based approach to model the capacity fading process over cycles and then perform the cycle life prediction. However, because of neglecting temperature influences, this classic method may lead to significant prediction errors, especially when cells are subject to complex temperature profiles. In this paper, we extend the classic regression-based model by incorporating cell temperature as a predictor. Two effects of temperature on cell capacity are considered. One is the positive effect that high temperature lets a cell discharge more capacity in a cycle; The other is the negative effect that high temperature accelerates cell capacity fading. A cycle life test with six cells are conducted to valid the effectiveness of our method. Results show that the improved model is more suitable to capture the dynamics of cell capacity fading path under complex temperature profiles.
    Obecne szerokie zastosowanie ogniw litowo-jonowych wymaga stworzenia trafnego modelu prognozowania ich trwałości. Uszkodzenia ogniw litowo-jonowych zazwyczaj wynikają ze stopniowego i nieodwracalnego procesu utraty pojemności. Wyniki doświadczeń pokazują, że na ten proces silny wpływ wywiera temperatura. W zastosowaniach inżynieryjnych, naukowcy często wykorzystują podejście oparte na regresji do modelowania procesu utraty pojemności w poszczególnych cyklach by następnie dokonać prognozy trwałości w danym cyklu pracy. Jednakże, ta klasyczna metoda nie bierze po uwagę wpływu temperatury, co może prowadzić do znacznych błędów predykcji, w szczególności, gdy ogniwa pozostają pod wpływem złożonych profili temperaturowych. W prezentowanym artykule, rozszerzono klasyczny model oparty na regresji poprzez włączenie temperatury ogniwa jako czynnika prognostycznego. Przeanalizowano dwa rodzaje wpływu temperatury na pojemność ogniw. Z jednej strony, wysoka temperatura oddziałuje pozytywnie pozwalając ogniwu na uzyskanie większej pojemności w danym cyklu; z drugiej strony jest to wpływ negatywny, ponieważ wysoka temperatura przyspiesza utratę pojemności ogniwa. Przy użyciu sześciu ogniw, przeprowadzono badanie trwałości w danym cyklu pracy w celu potwierdzenia skuteczności naszej metody. Wyniki pokazują, że udoskonalony model pozwala lepiej uchwycić dynamikę ścieżki utraty pojemności ogniwa w warunkach złożonych profili temperaturowych.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2016, 18, 1; 25-31
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    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