A multi‐state <i>k</i>‐out‐of‐<i>n</i>:F balanced system with a rebalancing mechanism
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
Abstract Balanced systems have extensive applications in engineering fields such as new energy storage and aeronautics. The reliability analysis of such systems has been reported in literature. However, most existing studies focus on the binary‐state situation, and research on multi‐state cases and the relevant rebalancing mechanism is still limited. To fill this gap, a multi‐state k ‐out‐of‐ n :F balanced system with a rebalancing mechanism is studied in this paper. Both components and the system have multiple states, and all the components are required to be working in similar states to ensure that the system operates in a balanced condition. It means that the difference between the maximum and minimum component states should not exceed a threshold. Otherwise, the system is out of balance and should be rebalanced by identifying the components whose states are too high and adjusting them into lower states. A continuous‐time Markov process is used to describe the component operation process and relevant reliability indices are derived accordingly. An age maintenance strategy is also proposed and an optimization model is constructed to obtain the optimal results. Finally, numerical examples based on a product line balancing problem are presented to demonstrate the application of 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 | 0,000 | 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