MTTR and MTBSF are two representative quantitative maintainability and reliability requirements for railway systems. we deal with the redundancy allocation problem to satisfy the two requirements. The redundancy increases MTBSF and changes MTTR. Parallel redundancy and the exponential lifetime distribution of components are considered for the series systems. Mathematical model and example are presented for the redundancy optimization problem of minimizing the cost subjecting to MTTR and MTBSF requirements.
Journal of Advanced Marine Engineering and Technology
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제38권2호
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pp.225-232
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2014
The traditional RAP (Redundancy Allocation Problem) of complex systems has considered only the redundancy of subsystem with homogeneous components. In this paper we extend it as a RAP of complex systems with heterogeneous components which is more flexible than the case of homogeneous components. We model this problem as a nonlinear integer programming problem, find its optimal solution by tabu search, and suggest an example of the efficient reliability design with heterogeneous components. In order to improve the quality of the solution of the tabu search, we suggest a modified tabu search to employ an adaptive procedure (1-opt or 2-opt exchange) to generate the efficient neighborhood solutions. Computational results show that our modified procedure obtains better solutions as the size of problem increases from 30 to 50, even though it requires rather more computing time. With some adjustment of the parameters of the proposed method, it can be applied to the optimal reliability designs of complex systems of ships.
This paper presents the first known application of a meta-heuristic algorithm, variable neighbourhood descent (VND), to the redundancy allocation problem (RAP). The RAP, a well-known NP-hard problem, has been the subject of much prior work, generally in a restricted form where each subsystem must consist of identical components. The newer meta-heuristic methods overcome this limitation and offer a practical way to solve large instances of the relaxed RAP where different components can be used in parallel. The variable neighbourhood descent method has not yet been used in reliability design, yet it is a method that fits perfectly in those combinatorial problems with potential neighbourhood structures, as in the case of the RAP. A variable neighbourhood descent algorithm for the RAP is developed and tested on a set of well-known benchmark problems from the literature. Results on 33 test problems ranging from less to severely constrained conditions show that the variable neighbourhood descent method provides comparable solution quality at a very moderate computational cost in comparison with the best-known heuristics. Results also indicate that the VND method performs with little variability over random number seeds.
International Journal of Reliability and Applications
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제12권2호
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pp.79-94
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2011
Redundancy-reliability allocation problems in multi-stage series-parallel systems are addressed in this study. Fuzzy programming techniques are proposed for finding satisfactory solutions. First, a multi-objective programming model is formulated for simultaneously maximizing system reliability and minimizing system total cost. Due to the nature of uncertainty in the problem, the fuzzy set theory and technique are used to convert the deterministic multi-objective programming model into a fuzzy nonlinear programming problem. A heuristic method is developed to get satisfactory solutions for the fuzzy nonlinear programming problem. A Pareto optimal solution is found with maximal degree of satisfaction from the interception area of fuzzy sets. A case study that is related to the electronic control unit installed on aircraft engine over-speed protection system is used to implement the developed approach. Results suggest that the developed fuzzy multi-objective programming model can effectively resolve the fuzzy and uncertain problem when design goals and constraints are not clearly confirmed at the initial conceptual design phase.
VLSI(Very Large Scale Integration)와 WSI(Wafer Scale Integration)와 같은 통합기술로 인해 큰 용량의 메모리 대량생산이 가능 하게 된 지금 Redundancy는 메모리 칩의 제조와 결함이 있는 셀을 지닌 디바이스를 치료하는데 광범위하게 사용되어져왔다. 메모리칩의 밀도가 증가함에 따라 결함의 빈도 또한 증가한다. 많은 결함이 있다면 어쩔 수 없겠지만 적은 결함이 발생한 경우에는 해당 다이를 reject 시키는 것 보다는 수선해서 사용하는 것이 메모리생산 업체 입장에서는 보다 효율적이고 원가 절감 차원에서 필수적이다. 이와 같은 이유로 laser repair라는 공정이 필요하고 laser repair공정의 정확한 타깃을 설정하기 위해 redundancy analysis가 필요하게 되었다. CRA시뮬레이션은 기존의 redundancy analysis 알고리즘의 개념에서 벗어나 결함 유형별로 시뮬레이션한 후 RA를 진행함으로써 RA에 소요되는 시간을 절약함으로써 원가 경쟁력 강화를 할 수 있다.
Generally, parallel redundancy is used to improve reliability in many systems. However, redundancy increases system cost, weight, volume, power, etc. Due to limited availability of these resources, the system designer has to maximize reliability subject to various constraints or minimize resources while satisfying the minimum requirement of system reliability. This paper presents GAs (Genetic Algorithms) to solve redundancy allocation in series-parallel systems. To apply the GAs to this problem, we propose a genetic representation, the method for initial population construction, evaluation and genetic operators. Especially, to improve the performance of GAs, we develop heuristic operators (heuristic crossover, heuristic mutation) using the reliability-resource information of the chromosome. Experiments are carried out to evaluate the performance of the proposed algorithm. The performance comparison between the proposed algorithm and a pervious method shows that our approach is more efficient.
In this paper, we consider a wireless multiple path network in which a transmitting node would like to send a message to the receiving node with a certain probability of success. These two nodes are separated by N erasure paths, and we devise two algorithms to determine minimum redundancy and optimal symbol allocation for this setup. We discuss the case with N = 3 and then extend the case to an arbitrary number of paths. One of the algorithms minimum redundancy algorithm in exponential time is shown to be optimal in several cases, but has exponential running time. The other algorithm, minimum redundancy algorithm in polynomial time, is sub-optimal but has polynomial worstcase running time. These algorithms are based off the theory of maximum-distance separable codes. We apply the MRAET algorithm on maximum-distance separable, Luby transform, and Raptor codes and compare their performance.
Redundancy allocation problems have been considered at single-level systems and it may be the best policy in some specific situations, but not in general. With regards to reliability, it is most effective to allocate the lowest objects, because parallel-series systems are more reliable than series-parallel systems. However, the smaller and tower in the system an object is, the more time and accuracy are needed for duplicating it, and so, the cost can be decreased by using modular redundancy. Therefore, providing redundancy at high levels like as modules or subsystems, can be more economical than providing redundancy at low levels or duplicating components. In this paper, the problem in which redundancy is allocated at all level in a series system is addressed, a mixed integer nonlinear programming model is presented and genetic algorithm is proposed. An example illustrates the procedure.
MTBF(Mean Time Between Failure)와 MTBSF(Mean Time Between Service Failure) are two representative quantitative reliability requirements for railway systems. There are the case that both of the two requirements are presented and the case that only one of them is presented in the specification of railway systems. we deal with the redundancy allocation problem to meet the two reliability requirements. The redundancy increases MTBSF while it decreases MTBF. Parallel redundancy and the exponential lifetime distribution of components are considered for the series systems. Mathematical model and example are presented for the redundancy optimization problem of minimizing the cost subjecting to MTBF and MTBSF requirements.
지금까지 대부분의 리던던시 할당문제(RAP: redundancy allocation problems) 관련 연구들에서는 최상위 수준에서의 시스템 리던던시보다는 최하위 수준인 부품의 리던던시를 고려하였다. 이는 최하위 수준에서의 리던던시가 최상위 수준의 리던던시보다 효과적이라고 알려진 일반적 원리 때문이었다. 최근 한 연구에서는 동일하지 않은 예비부품을 사용하여 리던던시를 실시하는 경우 직렬구조의 시스템에서도 일반적 원리와 다른 결과가 나타날 수 있음을 보이고, 시스템을 구성하는 모든 수준에서 리던던시가 가능한 다수준 리던던시 할당문제(MRAP: multi-level RAP)를 제시하였다. 그러나 MRAP는 모든 수준에서의 리던던시를 고려하지만 단지 한 수준을 선택하여 리던던시를 할 수 있다는 가정사항을 포함하고 있다. 본 연구에서는 MRAP의 이러한 가정사항을 완화하여 시스템을 구성하는 모든 수준에서 리던던시를 위한 수준을 복수로 선택 가능한 혼합 다수준 리던던시 할당문제(MMRAP: multiple MRAP)를 제시하고 모형화하며, 문제의 해법을 위한 유전자 알고리듬(GA: genetic algorithm)을 제시한다. 제시한 GA를 활용한 몇 가지 수치실험을 통해 모형이 기존의 RAP 경우보다 효과적임을 입증한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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