A fuzzy - neuron model of the ship propulsion risk prediction

• Autorzy: Brandowski A. , Mielewczyk A. , Nguyen H. , Frąckowiak W.

Warianty tytułu

PL

Rozmyto - neuronowy model predykcji ryzyka napędowego statku

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

A prediction model is presented of the ship propulsion risk, i.e. a risk of the consequences of loss of the ship propulsion capability. This is an expert model based on opinions elicited by the ship power plant operators. The risk level depends, among other things, on the reliability state of the ship propulsion system components. This state is defined by operators in a linguistic form. The formal risk model parameters are determined by means of a neural network.

PL

Przedstawiony został model predykcji ryzyka napędowego statku, czyli ryzyka konsekwencji utraty zdolności do realizacji przezeń funkcji napędu. Jest to model ekspertowy, oparty na opiniach uzyskanych od operatorów siłowni okrętowych. Poziom ryzyka zależy między innymi od stanów niezawodnościowych urządzeń systemu napędowego statku. Stany te wyznaczają operatorzy w formie lingwistycznej. Parametry formalnego modelu ryzyka wyznacza się siecią neuronową.

Słowa kluczowe

EN

risk; ship; fuzzy; neuron

PL

ryzyko; statek; rozmyty; neuronowy

• Wydawca: Wydawnictwo Instytutu Technicznego Wojsk Lotniczych
• Czasopismo: Journal of KONBiN
• Rocznik: 2010
• Tom: No. 1 (13)
• Strony: 117--128
• Opis fizyczny: Bibliogr. 8 poz.

Twórcy

autor

Brandowski A.

autor

Mielewczyk A.

autor

Nguyen H.

autor

Frąckowiak W.

• Gdynia Maritime University, ul. Morska 81-87, 81-225 Gdynia, Poland

Bibliografia

• 1. IMO, MSC-MEPC.3/Circ.1. Casualty-related matters. Reports on marine casualties and incidents. Revised harmonized reporting procedures. London 2005.
• 2. Brandowski et al.: Subjective propulsion risk of a seagoing ship. Proceedings of ESREL 2008 Conference. Valencia 2008.
• 3. Brandowski et al.: Risk estimation of a seagoing ship casualty as the consequence of propulsion loss. Proceedings of ESREL 2009 Confernce. Prague 2009.
• 4. Brandowski A.: Estimation of the probability of propulsion loss by a seagoing ship based on expert opinions. Polish Maritime Research 1/2009. Gdansk University of Technology. Gdansk 2009.
• 5. Saaty T. L.: The Analytic Hierarchy Process. New York. McGraw-Hill. New York et al. 1980.
• 6. Nguyen H.: Application of AHP method in the risk etimation of ship systems. Polish Maritime Research 1/2009. Gdansk University of Technology. Gdańsk 2009.
• 7. Misra K. B.: Reliability Analysis and Prediction. A Methodology Oriented Treatment. ELSEVIER. Amsterdam, Oxford, New York, Tokyo 1992.
• 8. Graham P. Casualty and World Fleet Statistics as at 31.12.2008. IUMI Facts & Figures Committee. 2009.