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J-GLOBAL ID：202002215525977494   整理番号：20A0454095

マルチシステム多成分ネットワークのための予測グループ保守【JST・京大機械翻訳】

Predictive group maintenance for multi-system multi-component networks

著者 (3件)： Liang Zhenglin (Industrial Engineering, Tsinghua University, Shunde Lou 605, 100084, China) ,  Liang Zhenglin (Institute for Manufacturing, Cambridge University, 17 Charles Babbage Road, CD3 0FS, United Kingdom) ,  Parlikad Ajith Kumar (Institute for Manufacturing, Cambridge University, 17 Charles Babbage Road, CD3 0FS, United Kingdom)
資料名： Reliability Engineering & System Safety  (Reliability Engineering & System Safety)
巻： 195  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0980B  ISSN： 0951-8320  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 予測保全は,新しい状態監視とデータ解析技術の出現のため,近年非常に人気がある。しかし,ネットワークレベルでの予測保全の応用は,文献において多くの注目を集めていない。本論文は,マルチシステムマルチコンポーネントネットワーク(MSMCN)のための予測グループ保全のためのモデルを提示した。これらのネットワークは,複数の構成要素からなる複数のシステムから構成されている。特に,MSMCNの階層構造は,ネットワークとシステムレベルでの依存性の異なる表現を可能にする。本論文における重要な新規性は,設計されたアプローチが,MSMCNに対する予測グループ保全方針を最適化するために,解析的および数値的手法を組み合わせることである。さらに,予測グループ保全政策のより効果的な進化を可能にする凝集突然変異(GA-A)を持つ遺伝的アルゴリズムを導入した。23の異なる構成要素で作られた2ブリッジネットワークの事例研究に関するこのモデルの適用は,保全コストにおける潜在的11.27%減少を示し,モデルの実用的重要性を強調した。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *保全 ,  凝集 ,  *ネットワーク ,  最適化 ,  突然変異 ,  保全費 ,  データ解析 ,  階層構造 ,  事例研究 ,  遺伝的アルゴリズム
準シソーラス用語： 状態監視 ,  予測保守 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 保全 ,  意思決定支援 ,  マルチシステムマルチコンポーネントネットワーク ,  予測グループ保守 ,  依存性

分類 (1件)： 設備管理  (KB02020X)

タイトルに関連する用語 (4件)： マルチ ,  予測 ,  グループ ,  保守