Researchers and practitioners in the field of reliability engineering and optimization frequently use active redundancy techniques to intensify the performance of systems. In this article, we study allocation strategies of non-matching active redundancies (spares) in coherent systems consisting of possibly dependent and identical components for achieving better system reliability. The dependence of the components is modeled through copulas using the distortion function. Sufficient conditions are derived to establish optimal allocation strategies for two heterogeneous active redundancies at the component or system levels. Moreover, the results are true for the component lifetimes following a general family of parametric distributions. The results guarantee the likelihood ratio (reversed hazard) ordering between the coherent systems at the component level (system level) active redundancies. Some aging properties are also established in this endeavor. Several examples are provided to demonstrate the theoretical results.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

《基于二元优化与图学习的多智能体行动方案自动生成》
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
一文读懂Attention机制
机器学习与推荐算法
63+阅读 · 2020年6月9日
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
VIP会员
最新内容
机器的崛起:美海军陆战队组建机器人营思考
专知会员服务
6+阅读 · 9月8日
无面之战:人工智能如何重绘权力版图
专知会员服务
4+阅读 · 9月8日
《最强大的军事网状网络》
专知会员服务
9+阅读 · 9月7日
《预测陆军征兵任务分配》110页
专知会员服务
7+阅读 · 9月7日
相关VIP内容
《基于二元优化与图学习的多智能体行动方案自动生成》
FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
35+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
一文读懂Attention机制
机器学习与推荐算法
63+阅读 · 2020年6月9日
【泡泡图灵智库】Detect-SLAM:目标检测和SLAM相互收益
泡泡机器人SLAM
14+阅读 · 2019年6月28日
深度学习中Attention Mechanism详细介绍:原理、分类及应用
深度学习与NLP
10+阅读 · 2019年2月18日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
Relation Networks for Object Detection 论文笔记
统计学习与视觉计算组
16+阅读 · 2018年4月18日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
相关基金
国家自然科学基金
20+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员