Residual life estimation based on bivariate non-stationary gamma degradation process
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
Due to the growing importance in maintenance scheduling, the issue of residual life (RL) estimation for some high reliable products based on degradation data has been studied quite extensively. However, most of the existing work only deals with one-dimensional degradation data, which may not be realistic in some cases. Here, an adaptive method of RL estimation is developed based on two-dimensional degradation data. It is assumed that a product has two performance characteristics (PCs) and that the degradation of each PC over time is governed by a non-stationary gamma degradation process. From a practical consideration, it is further assumed that these two PCs are dependent and that their dependency can be characterized by a copula function. As the likelihood function in such a situation is complicated and computationally quite intensive, a two-stage method is used to estimate the unknown parameters of the model. Once new degradation information of the product being monitored becomes available, random effects are first updated by using the Bayesian method. Following that, the RL at current time is estimated accordingly. As the degradation data information accumulates, the RL can be re-estimated in an adaptive manner. Finally, a numerical example about fatigue cracks is presented in order to illustrate the proposed model and the developed inferential method.
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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 | 0,000 | 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 | 0,001 |
| 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