Optimizing the Periodic Inspection Interval for a 1‐out‐of‐2 Cold Standby System Using the Delay‐Time Concept
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract In this article, we deal with a 1‐out‐of‐2 system with a cold‐standby component. The failure process of these two components is statistically identical and characterized by the delay‐time concept, which divides the component's life into a two‐stage process with a normal stage from new to a defect initiation point and a following failure delay stage from this point to failure. A fixed interval periodic inspection is carried out to check whether the working component is defective or not. If a defect is identified, the working component is shut down and sent to be repaired. The repair shop capacity is limited for repairing one component only. If the repair shop is occupied by the standby component (under repair) when the working one is failed, the system is shut down. There are five scenarios of the state of the system at an inspection epoch, which are derived analytically. The expected total cost per unit time of the system consists of the expected cost caused by preventive repair, unplanned failure repair, and system downtime. In this article, these three costs are determined and the optimal inspection interval with respect to the minimum of the expected total cost per unit time is found. To incorporate a nonexponential distribution for the normal time, delay stages, and repair time of the components, the elapsed time in the normal time, delay stages, and repair time at inspection is taken into consideration. A stationary distribution of the elapsed time exists, and it is calculated by an iteration method. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle