This paper is concerned with preventive maintenance model for the items whose failures are dependent on their wear level. The previous maintenance models have used time as their decision variable, but it is not appropriate for the case which have wear dependent processes for their failures. In this paper, we consider an operating item which is under periodic review and which is subject to degradation. The scheduled maintenance (overhaul ) is based on the level of item degradation rather time. A functional equation for the total expected cost over an infinite horizon period is formulated and solved.
This study deals with the derivative adverse minimum for inferiority system depends on continuose operating under infinite planning horizon. This planning will be accomplished by maintenance limit renewal policy in consideration of opportunity cost which affects system by failure during operation periods and expected cost under nomal operation states. By the results, we will be expected incresing total efficiency for the system by optimal renewal policy.
This paper describes an optimal scheduling for ice slurry systems for energy cost saving. The optimization technique applied in the study is the dynamic programming method, for which the state variable is the storage in the ice storage tank and the control variable is the state of chiller's on-off switching. Though the costs during charge period is included in optimization by taking the average cost of ice per hour for slurry making, the time horizon for the simulation is limited building cooling period because accurate charge rate from the ice maker into the ice storage tank cannot be estimated during the charge period. In the operating simulation after optimizing procedure, energy consumption and operating cost for the optimal control are calculated and compared with them for a conventional control with one case of cooling load profile.
Recently, in FMS composing of various automatic equipments, the machines with lower operating costs, and with higher operating costs and replacement costs resulting from deterioration have been appearing successively as a result of rapidly advances in technology. "Control Limit Policy" [1] by using Markov decision policy, a kind of optimal economic replacement decision, well reflects and represents this environment. In this paper, it is reviewed that the decision method of the forecasted replacement alternatives in planning horizon under technological advances is derived. The proposed method is applied to a numerical example and some characteristics are examined by sensitivity. It is clarified that the method is relatively insensitive to changes of parameters at the present decision. decision.
In the daily multi-reservoir operating problem, monthly storage targets can be used as principal operational guidelines. In this study, we tested the use of a simple back-propagation Artificial Neural Network (ANN) model to derive monthly storage guideline for daily Coordinated Multi-reservoir Operating Model (CoMOM) of the Han-River basin. This approach is based on the belief that the optimum solution of the daily CoMOM has a good performance, and the ANN model trained with the results of daily CoMOM would produce effective monthly operating guidelines. The optimum results of daily CoMOM is used as the training set for the back-propagation ANN model, which is designed to derive monthly reservoir storage targets in the basin. For the input patterns of the ANN model, we adopted the ratios of initial storage of each dam to the storage of Paldang dam, ratios of monthly expected inflow of each dam to the total inflow of the whole basin, ratios of monthly demand at each dam to the total demand of the whole basin, ratio of total storage of the whole basin to the active storage of Paldang dam, and the ratio of total inflow of the whole basin to the active storage of the whole basin. And the output pattern of ANN model is the optimal final storages that are generated by the daily CoMOM. Then, we analyzed the performance of the ANN model by using a real-time simulation procedure for the multi-reservoir system of the Han-river basin, assuming that historical inflows from October 1st, 2004 to June 30th, 2007 (except July, August, September) were occurred. The simulation results showed that by utilizing the monthly storage target provided by the ANN model, we could reduce the spillages, increase hydropower generation, and secure more water at the end of the planning horizon compared to the historical records.
A multiobjective analysis technique was applied for the optimum operation of pumps and reservoirs in service water transmission systems. Three major objectives were identified and assessed on the normally operating service water transmission systems. They are, 1) stability of pump operation; 2) economic point of view in minimizing the energy cost for pumping; 3) reliability in meeting the stochasticaly varying demands. The measures of these objectives were required times of pump on-offs in stability, required total energy cost in economics, and minimum required storage during the operating horizon in reliability. In order to find the best meeting solution to the decision maker, a set of non-dominated solutions which show the tradeoff relationships between the considering objectives were generated. The DM selects the best solution from this explicit tradeoff relationships using his heuristic decision rules or experience. The theory was verified by applying to the Kumi Service Water System. A combined technique of the ${\varepsilon}-constraint$ and the weighting methods was used to generate the nondominated solutions, and the dynamic programming algorithm was applied to find the optimal solution for the discretized multi-objective analysis problems.
This paper is concerned with a branched pipe network system which transports some fluids or gas from multiple sources to multiple demand nodes. A nonlinear programming model is proposed for determining junction locations simultaneously with selection of pipe sizes and pump capacities such that the capital and operating costs of the system are minimized over a given planning horizon. To solve the model, a hierarchical decomposition method is developed with the junction location being the primary variable. With some values fixed for the primary, the other decision variables are found by linear programming. Then, using the postoptimality analysis of LP, junction locations are adjusted. We repeat this process until an optimum is approached. A simple example of designing a water distribution network is solved to illustrate the optimization procedure developed.
HFC-134a is currently used as the refrigerant in automobile air-conditioner, replacing the ozone depleting refrigerant CFC-12. Although HFC-l34a has no ozone depletion potential, it has a relatively high global warming potential, approximately 1300 tins that of CO$_2$ over a 100 year time horizon. Therefore, HFC- l34a does not seem to be a perfect alternative refrigerant due to high GWP. For this reason, non-azeotrope refrigerant mixture have been proposed as a long-term and drop-in alternative to HFC-l34a in the automobile air-conditioning system which has variable operating conditions with changes in RPM and pressure ratio. In this study,OS-l2a of which thermodynamic properties are similar to those of HFC-l34a is selected among the mixed refrigerant. HFC-l34a and OS-l2a are examined experimently by the performance test in the same automobile air-conditioning system.
This paper presents a new generating unit maintenance scheduling algorithm considering regional reserve margin and transfer capability. Existing researches focused on reliability of the overall power systems have some problems that adequate reliability criteria cannot be guaranteed in supply shortage regions. Therefore specific constraints which can treat regional reserve ratio have to be added to conventional approaches. The objective function considered in this paper is the variance (second-order momentum) of operating reserve margin to levelize reliability during a planning horizon. This paper focuses on significances of considering regional reliability criteria and an advanced hybrid optimization method based on PSO algorithm. The proposed method has been applied to IEEE reliability test system(1996) with 32-generators and a real-world large scale power system with 291 generators. The results are compared with those of the classical central maintenance scheduling approaches and conventional PSO algorithm to verify the effectiveness of the algorithm proposed in this paper.
This paper deals with the design problem of a man-on-board(MOB) storage and retrieval warehousing system which is suitable for storing items of small size and light weight. It is assumed that the operator carries out a sequence of retrieving(or storing) operations traveling on a specially designed truck. Considering the operating characteristics of the man-on-board system, an optimal design model is developed in which the investment and maintenance costs of the system are minimized over a time horizon satisfying a set of constructional restrictions. The model is formulated as a nonlinear integer program and a search algorithm is proposed to find an optimum solution.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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