Periodic Inspection Optimization of a k-Out-of-n Load-Sharing System
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
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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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