Approximate Reliability Evaluation of Large-Scale Multistate Series-Parallel Systems
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
Multistate series-parallel system (MSSPS) is a widely used model for representing engineering systems, whose reliability has been extensively analyzed. Universal generating function (UGF) is an efficient method for evaluating the reliability of MSSPS. However, when facing the large-scale MSSPS, where the number of system components and possible states are enormous, calclating the exact system reliability can be rather time-consuming. To evaluate the reliability of large-scale MSSPS more efficiently, this paper proposes an approximation method, named continuization discretization approximation (CDA) method. The CDA approach consists of continuization and discretization processes. The continuization process applies Gaussian approximation method based on the central limit theory and the UGF technique to evaluate parallel subsystems. While the discretization process discretizes the continuous distribution to a discrete one, and proposes an algorithm to evaluate the series subsystems efficiently. The efficiency and accuracy performance of the CDA method can be adjusted by parameters according to the computational resource and the system scale. The newly proposed method is compared to the existing methods in evaluating the large-scale MSSPS. Numerical examples show that the CDA method has evident advantage in computational efficiency with satisfactory accuracy performance.
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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 | 0,016 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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