Joint maintenance and inspection optimization of a k-out-of-n 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
Redundantly-configured k-out-of-n systems have wide applications in various industries. Even though the reliability and availability of k-out-of-n systems have been studied in the literature, not many models have been proposed for inspection and maintenance optimization of such systems. In addition, for majority of k-out-of-n systems, it is assumed that a failed component is always rectified by replacement, which is not a realistic assumption for many systems in the real world. In this paper, we consider a k-out-of-n system with components whose failures follow a non-homogeneous Poisson process with power law intensity function. The system is periodically inspected, and if the number of failed components in an inspection interval does not exceed n-k+1, the failed components are detected and rectified only at a periodic inspection. However, if the number of failures reaches n-k+1, the system fails and this is when all the failed components are detected and fixed. When a failure is detected, we should decide whether to minimally repair the component or replace it. Thus, two types of optimal decisions should be made simultaneously: obtaining the optimal maintenance action for a failed component and finding the optimal periodic inspection interval for the entire system. We formulate a model to obtain jointly the optimal maintenance actions and the periodic inspection interval which results in the minimum total expected cost of the system over a finite planning horizon. The optimal maintenance decision is the optimal number of minimal repairs that should be performed before a component is replaced. The total cost includes the cost of periodic inspections, the penalty cost for system failures, minimal repairs and replacements of the components, and the penalty cost for the downtime of the components before they get rectified. We then develop a simulation model to obtain the required model parameters. The application of the proposed model is shown in case studies of a 1-out-of-5 (parallel), 2-out-of-5 and 5-out-of-5 (series) systems. The 1-out-of-5 system incurs the smallest optimal total expected cost of inspection and maintenance, while the 5-out-of-5 system incurs the highest optimal cost. The optimal inspection period is the longest for the 5-out-of-5 system, since the greater number of failures provides a greater number of opportunistic inspections, which reduces the need for frequent periodic inspections.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 découle