Periodic Inspection Optimization of a k-Out-of-n Load-Sharing System
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, we consider a k-out-of-n load-sharing system with n identical components sharing a certain amount of load. Each time a component fails, its load is distributed to the remaining components; we assume an increase in load increases the hazard rates of the remaining components. The system is periodically inspected to detect failed components. Two cases may occur in an inspection interval: if the number of failed components is less than n-k+1, then the failed components are only rectified at periodic inspections; if the number of failures reaches n-k+1, then the system fails, and at this time, all the failed components are inspected and rectified. A failed component is replaced or minimally repaired according to a probability which depends on its age at the failure time. The components' failures follow a Non-Homogenous Poisson Process (NHPP), and their intensity functions depend on their ages and the loads to which they are exposed at any moment. In this paper, we develop a model to find the optimal inspection interval for such a system, which minimizes the total expected cost incurred over the system lifecycle. We derive the analytical solution for the special case of a 1-out-of-2 system, and discuss its computational difficulties. We then present a simulation algorithm to find the required expected values in the objective function. Several numerical examples are presented to illustrate the proposed model.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».