MOST CITED
Update: 2021-07-01
Task „Implementation of procedures ensuring the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.
Xisheng JIA
Optymalna strategia kontroli elementów składowych z możliwością odroczenia naprawy
Niniejszy artykuł przedstawia zintegrowaną metodologię optymalizacji kontroli i eksploatacji elementów składowych z uwzględnieniem możliwości odroczonej naprawy jako jednej z kilku istniejących opcji. Modele uszkodzeń, ryzyka i kosztu cyklu życia utworzono wykorzystując pojęcia prawdopodobieństwa, procesu stochastycznego i czasu zwłoki. Model ma na celu optymalizację częstotliwości kontroli i czasu odroczenia naprawy a następnie stworzenie optymalnej strategii eksploatacji dla części składowych w ramach kontroli nieokresowej. Działanie zaproponowanego modelu zilustrowano przykładem oraz przedstawiono wpływ kontroli oraz czasu zwłoki w wykonaniu naprawy na koszt cyklu życia.
An optimal policy of inspection for a component with delayed repair
In this paper, an integrated methodology is developed for optimising inspection and maintenance of a component where delayed repair is considered to be one of a few feasible options. The models of failures, risk and life cycle cost are developed using probability, stochastic process and the delay time concept. The model is intended to optimise the inspection intervals and the delay of repair together and then develop an optimal maintenance policy for a component under non-periodic inspection regime. The performance of the proposed model is illustrated by an example, and the effects of inspection and time of delay for repair on life cycle cost are shown.
Modele optymalizacji grupowej dla złożonych zadań obsługowych dotyczących systemów wieloskładnikowych
W ostatnich latach prowadzi się coraz więcej badań w zakresie optymalizacji eksploatacji systemów wieloskładnikowych, czego wynikiem są licznie proponowane metody optymalizacji oraz modele matematyczne. Jednakże najczęściej bada się proste zadania obsługowe, a rzadko występujące w praktyce zadania złożone, wymagające kilku rodzajów obsługi. W artykule przedstawiono strategię obsługi grupowej służącą optymalizacji przerw na złożone czynności obsługowe w systemach wieloskładnikowych oraz zaproponowano etapy i metody optymalizacji. Przeprowadzono analizę struktury kosztów utrzymania systemu oraz wyznaczono modele kosztów w celu optymalizacji przerw na złożone czynności obsługowe. Wydajność proponowanych modeli zilustrowano przykładem numerycznym.
Group optimization models for multi-component system compound maintenance tasks
More and more researches have been made on maintenance optimization of multi-component system in recent years, and a lot of optimization methods and mathematical models have been proposed. However, the maintenance tasks in present researches are mostly simplex, while the compound maintenance tasks integrating several kinds of maintenance types that exist in practice are seldom studied. To optimize the compound maintenance intervals of multi-component system, the group maintenance strategy is introduced in this paper, and the optimization steps and methods are proposed. The maintenance cost structure and composition are analyzed from system point of view, and the cost models to optimize the compound maintenance intervals are established. Finally, a numerical example is presented to illustrate the efficiency of the proposed models.
Optymalizacja alokacji części zamiennych w wieloszczeblowym systemie wsparcia na podstawie metody wielokryterialnej optymalizacji rojem cząstek
Optymalizacja alokacji części zamiennych w wieloszczeblowym systemie wspomagania stanowi trudne zagadnienie, które wymaga optymalizacji nieliniowej funkcji celu oraz zmiennych całkowitych. W niniejszej pracy, opracowano wielokryterialny model optymalizacyjny, który maksymalizuje prawdopodobieństwo wsparcia i minimalizuje jego koszty. W celu rozwiązania problemu optymalizacyjnego, wykorzystano ulepszoną metodę wielokryterialnej optymalizacji rojem cząstek (MOPSO). W metodzie tej wykorzystano techniki redukcji wymiarów oraz wielokryterialnej optymalizacji algorytmowej, które mogą poprawić efektywność metody MOPSO. Zasady proponowanej metody zilustrowano przykładem numerycznym.
Spare parts allocation optimization in a multi-echelon support system based on multi-objective particle swarm optimization method
Spare parts allocation optimization in a multi-echelon support system presents a difficult problem which involves non-linear objective function and integer variables to be optimized. In this paper, a multi-objective optimization model was developed, which maximizes support probability and minimizes support costs. In order to solve the optimization problem, an improved multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) method was utilized. In this method, techniques of dimensions reduction and rules-based multi-objective optimization were employed, which can improve the efficiency of MOPSO method. A numerical example was given to show the performance of proposed method.