|
|
|
APPLICATIONS DE SIMULATION MATHÉMATIQUE POUR LA FIABILITÉ ET LA DISPONIBILITÉ DES SYSTÈMES COMPLEXES.Résumé: En raison des limites présentées par des méthodes analytiques pour déterminer la fiabilité et la disponibilité dans les systèmes complexes, ce travail est né avec l'objectif de mettre au point des algorithmes mathématiques basés sur des techniques de simulation, afin d'aider les ingénieurs et responsables des systèmes dans la tâche de concevoir des systèmes plus fiables et d'une Plus grand degré de disponibilité, les deux questions sont étroitement liées à la qualité et la sécurité du service offert. Les deux questions soulevées (déterminée d'une part, la fiabilité d'un système complexe et, deuxièmement, si disponible) sont traités de façon originale avec l'utilisation des concepts de domaines aussi divers que la simulation de Monte CarIo et manifestations Discretos La théorie mathématique De fiabilité et de disponibilité des systèmes, l'inférence statistique et de la programmation en C / C + +. Par conséquent, trois algorithmes sont obtenus, SREMS_AI, SAEDES_AI et SAEDES_A2, qui offrent dans leur ensemble une solution efficace à ces deux problèmes. Le processus de développement a nécessité des quatre chapitres qui constituent le noyau des travaux:. Dans le chapitre 2 passe en revue l'état actuel des techniques de simulation et présente les principaux concepts qui sont ensuite utilisés dans la mise au point d'algorithmes. Il traite de leurs avantages par rapport aux méthodes d'analyse, et présente les principaux concepts liés à des techniques de simulation Mount CarIo (SCM) et de l'événement Discretos (SED). . Le chapitre 3 est consacré à des techniques et des problèmes liés à la génération de pseudo-aléatoire valeurs dans le chapitre élabore et met en oeuvre C / C + + algorithme générant des numéros pseudo- lecuyer_88B. De même, les fonctions sont développées en C / C + + destinées à la génération aléatoire des observations depuis plusieurs distributions continues (uniforme, exponentielle, k ErIang, Weibull, normale et logarithmique normale Gamma), qui donnent lieu à la bibliothèque randomVariates. Cette bibliothèque fait partie des logiciels associés à SREMS_AI, SAEDES_Al et SAEDES_A2, responsable de la génération des événements aléatoires de la simulation. . Au chapitre 4 procède à l'examen des principaux concepts liés à la théorie de la fiabilité et la disponibilité des systèmes: structures de base des systèmes, les concepts fondamentaux sur les mêmes, et les différentes questions qui sont essentielles pour la poursuite du développement d'algorithmes (introduction de l'admission temporaire Variable accession à l'indépendance, la disponibilité dans les structures de base, etc.). Ce chapitre contient également un examen des articles publiés dans lequel les points à l'opportunité de recourir à des méthodes de simulation pour l'étude de la fiabilité et de disponibilité dans des systèmes complexes. . Enfin, dans les chapitres 5 et 6 est de développer des modèles et des algorithmes qui sont proposées dans la thèse. Il expose les hypothèses de chaque modèle fait allusion, il formalise l'idée maîtresse de ces méthodes sont expliquées et avec différents niveaux de détail (pseudo code et le code source en C / C + +) de chacune des trois propositions d'algorithmes (SREMS_AI, SAEDES_AI et SAEDES_A2). Pour chaque algorithme, a effectué une série de tests qui permitien validation et la vérification de la même, ainsi que la vérification de leur efficacité. Outre ce qui précède, le rapport comprend également plusieurs annexes qui contribuent à l'achèvement des travaux. Nous avons conclu, enfin, que les solutions matemático -i 8 nformáti 2a9 case décrites dans le rapport représentent une proposition originale que résolu de manière efficace et efficiente à double problème dans les buts, contribuant ainsi à surmonter les limitations des méthodes d'analyse et offrant une valeur ajoutée à la teneur De ce travail.
DÉTECTION DES PANNES ET DE L'ISOLEMENT PAR LE BIAIS DE STATISTIQUES EN TEMPS CONTINUAuteur: CASTILLO LOPEZ ANGELA. Année: 2005. Université: POLITÉCNICA DE MADRID [ www.upm.es]. Lieu de l'exposition: E.T.S. ING. INDUSTRIALES. Lieu de préparation: E.T.S. ING. INDUSTRIALES. Résumé: Le problème de détection et le diagnostic de pannes dans les plantes modélisés en utilisant des systèmes dynamiques en temps continu est traité par différentes procédures qui peuvent généralement être classées en déterministes et stochastiques. Les méthodes mises au point dans cette thèse correspondent à la ligne stochastiques, sont fondées sur l'analyse statistique des temps continu, alors que l'effort dans ce domaine a toujours été orientée vers le développement et l'étude des statistiques en temps discret. Bien que l'utilisation de l'ordinateur médias vigueur discrétisation des signaux, il est plus naturel pour faire face au problème de la détection et de diagnostic de défauts sur des modèles statistiques avec continuum continuité dans le temps pour obtenir la détection et le diagnostic en temps réel (en ligne). Régimes de détection et le diagnostic présenté ici essentiellement pour la production de déchets à partir du modèle du système, qui est censé disponibles, et de son analyse ultérieure. Les outils statistiques utilisés pour extraire des informations sur les résidus de l'échec sont contrastées hypothèses; contraste peut être construit de différentes statistiques différentes, ce qui donne lieu à différents modes de détection et le diagnostic, qui se caractérise, du point de vue de leur commodité pour la Détection des différents types de bugs. La règle de Bayes, couramment utilisés dans les modes de classification, il est également utile dans la phase de diagnostic, d'isolement du bogue. La validation des méthodes présentées sont données par le biais de divers exemples de simulation, en particulier, considère le cas de bugs dans le code source de tension d'un circuit.
|
|
|
