Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: zarządzanie czasem życia

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Application of stochastic models and genetic algorithms for finding optimal investment strategies for large industrial machines and systems

Sakowicz B.

Zeszyty Naukowe. Elektryka / Politechnika Łódzka

2008

z. 113

99-105

This thesis compares and analyses the economics of alternative maintenance plans for generating stations. The usual life cycle investment decisions for power plant equipment involve definition of alternative scenarios with specified refurbishment dates. The aim of this work is to present a method for the selection of optimal investment dates that minimize the life cycle cost of the analyzed equipment. The system is introduced as a distributed web-based software application. The methodology based on combining genetic algorithms with Monte Carlo simulations is described.

Celem pracy było opracowanie efektywnego programu do budowy i weryfikacji planu remontów generalnych dużych urządzeń przemysłowych. Opracowano długoterminowy, stochastyczny model kosztowy z zależnościami pomiędzy listą potencjalnych awarii a listą wykonywanych remontów zdefiniowanych przez użytkownika. Kolejnym elementem pracy był moduł optymalizacji planów remontów generalnych. Stosowane dotychczas metody ograniczają się na ogół do wyboru planu spośród kilku dostępnych wariantów. Autor zdecydował się na wykorzystanie algorytmów genetycznego i Gaussa-Seidela łącząc zalety obu technik uzyskując program efektywnie odnajdujący minimum globalne. Dzięki autorskiemu rozwiązaniu wykorzystującemu geny aktywacyjne udało się zmieniać wymiarowość funkcji celu, a w konsekwencji znajdować optymalną liczbę remontów bez konieczności testowania wszystkich możliwości. W pracy zamieszczono przykład obliczeniowy oparty na danych pochodzących z rzeczywistej elektrowni atomowej.