Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: interaction matrix

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Relacje zdarzeń ryzyka wykonawstwa systemów kanalizacyjnych

Bondar-Nowakowska E., Rybka I.

Przegląd Naukowy Inżynieria i Kształtowanie Środowiska

2011

Vol. 20, No. 4

285--293

W każdym procesie inwestycyjnym, w tym również obejmującym wykonanie systemów kanalizacyjnych występują zdarzenia ryzyka. Zdarzenia te mogą negatywnie oddziaływać na realizację celów projektu, a w szczególności wykonanie go w założonym czasie i budżecie. Z tego względu ważne jest, aby wdrażać procedury identyfikacji i pomiaru zdarzeń ryzyka. Osobna analiza każdego ze zdarzeń może być niewystarczająca, aby zapewnić skuteczny sposób eliminowania czy minimalizowania określonego ryzyka w projekcie. Warunkiem kompleksowej oceny ryzyka jest systemowe ujęcie zdarzeń niekorzystnych w danym przedsięwzięciu. W związku z tym w pracy skupiono się na przedstawieniu wzajemnych relacji czynników będących źródłem ryzyka. W tym celu opracowano macierz oddziaływań dla rozpatrywanych czynników, a na jej podstawie stworzono graf oddziaływań. Opierając się na wynikach przeprowadzonej analizy stwierdzono, że zdarzenia generujące ryzyko tworzą złożony ciąg wzajemnych przyczyn i następstw. Relacje te powinny być uwzględnione w trakcie identyfikacji czynników ryzyka.

In every investment process, including the construction of sewerage, risk events can occur. These events can have negative effects on the realization of project targets, particularly on the prompt completion of work within budget. Because of this, it is important to implement identification procedures and measurement of risk event. Separate analysis of each event may be insufficient to ensure an efficient way to eliminate or minimalise a specific project risk. A systematic approach to risk events is the condition for complex risk evaluation. Due to this, the paper focuses on a presentation of the interactions between sources of risk. For this purpose, an interaction matrix was drawn up, and on this basis an interaction graph was created. Based on the analysis’s result, it was found that risk events make a complex sequence of interactive causes and effects. These relations should be taken into consideration during risk identification.

System Identification from Multiple-Trial Data Corrupted by Non-Repeating Periodic Disturbances

Phan M. Q., Longman R. W., Lee S. C., Lee J. W.

International Journal of Applied Mathematics and Computer Science

2003

Vol. 13, no 2

185-192

Iterative learning and repetitive control aim to eliminate the effect of unwanted disturbances over repeated trials or cycles. The disturbance-free system model, if known, can be used in a model-based iterative learning or repetitive control system to eliminate the unwanted disturbances. In the case of periodic disturbances, although the unknown disturbance frequencies may be the same from trial to trial, the disturbance amplitudes, phases, and biases do not necessarily repeat. Furthermore, the system may not return to the same initial state at the end of each trial before starting the next trial. In spite of these constraints, this paper shows how to identify the system disturbance-free dynamics from disturbance-corrupted input-output data collected over multiple trials without having to measure the disturbances directly. The system disturbance-free model can then be used to identify the disturbances as well, for use in learning or repetitive control. This paper represents the first extension of the interaction matrix approach to the multiple-trial environment of iterative learning control.