Monte Carlo simulation approach to reliability analysis of complex systems

• Autorzy: Dąbrowska Ewa

Identyfikatory

DOI

10.2478/jok-2020-0010

Warianty tytułu

PL

Podejście symulacyjne Monte Carlo do analizy niezawodności złożonych systemów

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

The article presents new results concerned with general procedures and algorithms to assess the reliability of complex systems with various reliability structures. The analytical method and based on it the simulation method were used to estimate the reliability characteristics of the port grain transportation system. Finally, the general simulation algorithm was developed to evaluate the reliability characteristics of ageing complex systems. In this case, the systems operating processes were described by any distributions of sojourn times in operation states and the reliability functions of their components were modified in such a way that these components are not characterized by a "lack of memory". The application of this algorithm has been illustrated by the results for exemplary complex two-state systems.

PL

Artykuł przedstawia nowe wyniki w postaci ogólnych procedur i algorytmów symulacyjnych pozwalających oceniać niezawodność złożonych systemów o różnorodnych strukturach niezawodnościowych. Metody analityczna oraz oparta na niej metoda symulacji zostały zastosowane do oszacowania charakterystyk niezawodności portowego systemu transportu zboża. Ponadto zbudowany został ogólny algorytm pozwalający oceniać niezawodność starzejących się systemów złożonych, których procesy eksploatacyjne opisane są dowolnymi rozkładami czasów przebywania w stanach, natomiast dowolne funkcje niezawodności ich elementów są zmodyfikowane w ten sposób, że elementy te nie charakteryzują się „brakiem pamięci”. Zastosowanie tego algorytmu zostało zilustrowane wynikami dla wybranych złożonych systemów dwustanowych.

Słowa kluczowe

EN

reliability; complex system; Monte Carlo simulation

PL

niezawodność; system złożony; symulacja Monte Carlo

• Wydawca: Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONBiN
• Rocznik: 2020
• Tom: Vol. 50, iss. 1
• Strony: 155--170
• Opis fizyczny: Bibliogr. 11 poz., rys., tab.

Twórcy

autor

Dąbrowska Ewa

• Gdynia Maritime University (Uniwersytet Morski w Gdyni)

Bibliografia

• 1. Dąbrowska E.: Monte Carlo simulation approach to reliability analysis of complex systems. PhD Thesis, System Research Institute, Polish Academy of Science, Warsaw 2019.
• 2. Dąbrowska E., Soszyńska-Budny J.: Monte Carlo simulation forecasting of maritime ferry safety and resilience. Proc. International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management - IEEM, Bangkok 2018.
• 3. Grabski F., Jaźwiński J.: Funkcje o losowych argumentach w zagadnieniach niezawodności, bezpieczeństwa i logistyki. Wydawnictwa Komunikacji i Łączności, Warszawa 2009.
• 4. Kołowrocki K.: Reliability of Large and Complex Systems, Elsevier, 2014.
• 5. Kołowrocki K., Soszyńska-Budny J.: Reliability and Safety of Complex Systems and Processes: Modeling – Identification – Prediction – Optimization, Springer, 2011.
• 6. Kuligowska E.: Analysis of system operation process influence on its reliability. Journal of Polish Safety and Reliability Association, Summer Safety and Reliability Seminars, 5 (1), 2014.
• 7. Kuligowska E.: Reliability analysis of a system subjected to two-state operation process. Scientific Journals Maritime University of Szczecin, 1 (36), 2013.
• 8. Kuligowska E.: Monte Carlo Simulation of Complex System Reliability Evaluation. Chapter in Monograph: Current research in mathematical and computer sciences. Red. A. Lecko, Wydawnictwo UWM, Olsztyn 2017.
• 9. Law A.M., Kelton W.D.: Simulation Modeling and Analysis, 3rd ed., McGraw Hill, 2000.
• 10. Rao M.S., Naikan V.N.A.: Review of simulation approaches in reliability and availability modeling, International Journal of Performability Engineering, 12 (4), 2016.
• 11. Vogel C.R.: Computational Methods for Inverse Problems, SIAM, 2002.

Uwagi

Opracowanie rekordu ze środków MNiSW, umowa Nr 461252 w ramach programu "Społeczna odpowiedzialność nauki" - moduł: Popularyzacja nauki i promocja sportu (2020).