Optimizing redundancy allocation problem with repairable components based on the Monte Carlo simulation
سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 53
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNAA-15-2_010
تاریخ نمایه سازی: 14 بهمن 1402
چکیده مقاله:
The optimization of reliability is crucial across various engineering domains. The redundancy allocation problem (RAP) is among the key challenges within reliability. This study introduces an RAP incorporating repairable components and a k-out-of-n sub-systems structure. The objective function aims to maximize system reliability while adhering to cost and weight constraints. The goal is to determine the optimal number of components for each subsystem, including the appropriate allocation of repairmen to each subsystem. Given that this model is classified as an Np-Hard problem, we employed a genetic algorithm (GA) to solve the proposed model. Additionally, response surface methodology (RSM) was utilized to fine-tune the algorithm parameters. To calculate the reliability of each subsystem, as well as the overall system reliability, a Monte Carlo simulation was employed. Lastly, a numerical example was solved to assess the algorithm's performance.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Mohammadreza Shahriari
Faculty of Industrial Management, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Hajizadeh Peyman
Faculty of Industrial Management, South Tehran Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
Arash Zaretalab
Department of Business Management, Shahr-e-Qods Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :