Optimal Inspection Interval for a Two-Component System with Failure Dependency
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, optimization of periodic inspection interval for a twocomponent system with failure dependency is presented. Failure of the first component is soft, namely, it does not cause the system stop, but it increases the system operating costs. The second component’s failure is hard, i.e. as soon as it occurs, the system stops operating. Any failure of the second component increases the first component’s failure rate. Failure of the first component is only detected if inspection is performed. Thus, the first component is periodically inspected and if found failed, it is perfectly repaired and it is restored to as good as new. Failure of the second component is detected as soon as it occurs. Since this failure causes the system stop, it is immediately replaced. It is assumed that the time for replacement or repaired is negligible. We model the first component’s failure as a non-homogeneous Poisson process (NHPP) with increasing failure rate and the second component’s failure as a homogeneous Poisson process (HPP) with constant failure rate. The objective is to find the optimal inspection interval for the first component such that the expected total cost per unit time is minimized. A simplified numerical example along with sensitivity analysis on cost parameters is given.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».