Lista czasopism punktowanych MNiSzW 2019:
100 punktów w dyscyplinach:
- architektura i urbanistyka
- automatyka, elektronika i elektrotechnika
- inżynieria biomedyczna
- inżynieria lądowa i transport
- inżynieria materiałowa
- inżynieria mechaniczna
- inżynieria środowiska, górnictwo
i energetyka
- nauki o zarządzaniu i jakości
MOST CITED
Update: 2021-07-01
Zadanie „Wdrożenie procedur zabezpieczających oryginalność publikacji naukowych w kwartalniku „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” finansowane w ramach umowy 532/P-DUN/2018 ze środków Ministra Nauki i Szkolnictwa Wyższego przeznaczonych na działalność upowszechniającą naukę.
Modelowanie i ocena niezawodności systemu w oparciu o sieci bayesowskie na przykładzie układu napędu paneli słonecznych
System reliability modeling and assessment for solar array drive assembly based on bayesian networks
Wraz ze wzrostem złożoności w systemach technicznych, pojawia się wiele charakterystyk dynamicznych w ramach procesu awarii systemu, takich jak zależność sekwencyjna, zależność funkcjonalna czy zabezpieczające elementy zapasowe. Oparte na koncepcjach Markowa dynamiczne drzewa uszkodzeń mogą posłużyć do modelowania systemów z powyższymi charakterystykami. Jednak w konfrontacji z problemem eksplozji stanów wynikającym ze wzrostu złożoności systemu, podejście oparte na teoriach Markowa nie jest już skuteczne. W niniejszej pracy łączymy sieci bayesowskie z dynamicznymi drzewami uszkodzeń w celu modelowania niezawodności tego typu systemów. Technikę wnioskowania sieci bayesowskiej wykorzystano do oceny niezawodności i prawdopodobieństwa wystąpienia uszkodzenia. Skuteczność niniejszej metody wykazano na przykładzie układu napędu paneli słonecznych.
Along with the increase of complexity in engineering systems, there exist many dynamic characteristics within the system failure process, such as sequence dependency, functional dependency and spares. Markov-based dynamic fault trees can figure out the modeling of systems with these characteristics. However, when confronted with the issue of state space explosion resulted from the growth of system complexity, the Markov-based approach is no longer efficient. In this paper, we combine the Bayesian networks with the dynamic fault trees to model the reliability of such types of systems. The inference technique of Bayesian network is utilized for reliability assessment and fault probability estimation. The solar array drive assembly is used to demonstrate the effectiveness of this method.
117-122