Journal of Korea Society of Digital Industry and Information Management
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v.6
no.1
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pp.55-67
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2010
Decision problem called an optimal release policies, after testing a software system in development phase and transfer it to the user, is studied. The applied model of release time exploited infinite non-homogeneous Poisson process. This infinite non-homogeneous Poisson process is a model which reflects the possibility of introducing new faults when correcting or modifying the software. The failure life-cycle distribution used generalized gamma type distribution which has the efficient various property because of various shape and scale parameter. Thus, software release policies which minimize a total average software cost of development and maintenance under the constraint of satisfying a software reliability requirement becomes an optimal release policies. In a numerical example, after trend test applied and estimated the parameters using maximum likelihood estimation of inter-failure time data, estimated software optimal release time.
There are customer services jointly provided by two facilities so that each customer will complete the course made up of both facilities' sub-services. The two facilities are assumed invested respectively by an infrastructure owner and one subordinate facility owner, whose partnership is built on their capital investments. This paper presents a mathematical model of Stackelberg competition between the two facility owners to derive their optimal Nash equilibrium. In this study, each facility owner's profit is consisted of fixed revenue fractions of sold services, operating costs (including depreciation cost) and maintenance costs of her facility. The maintenance costs of one facility are incurred both by failures and deterioration due to usage. Moreover, for both facilities, failures are rectified immediately by minimal repairs and preventive maintenance is carried out at a fixed time epoch. Additional assumptions are also employed to develop the model such as customer arrivals are manipulated to follow a Poisson process, and each facility's lifetime is independently Weibull-distributed. The Stackelberg game proceeds as follows. At the first stage of decision making process, the infrastructure owner (acting as a leader) decides the allocation of revenue shares based on her self-interest. After observing the allocation of revenue shares, the subordinate facility owner determines her own optimal price of services. This paper investigates actions and reactions of the two partners in the system. Then analytical conditions are proposed to achieve a unique optimal Nash equilibrium. Finally, some suggestions for further research are discussed.
Communications for Statistical Applications and Methods
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v.13
no.1
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pp.191-204
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2006
This paper develops a Bayesian method to derive the optimal sequential preventive maintenance(PM) policy by determining the PM schedules which minimize the mean cost rate. Such PM schedules are derived based on a general sequential imperfect PM model proposed by Lin, Zuo and Yam(2000) and may have unequal length of PM intervals. To apply the Bayesian approach in this problem, we assume that the failure times follow a Weibull distribution and consider some appropriate prior distributions for the scale and shape parameters of the Weibull model. The solution is proved to be finite and unique under some mild conditions. Numerical examples for the proposed optimal sequential PM policy are presented for illustrative purposes.
Journal of Korean Society of Coastal and Ocean Engineers
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v.28
no.2
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pp.63-72
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2016
An expected-discounted cost model based on RRP(Renewal Reward Process), referred to as a stochastic decision model, has been developed to estimate the optimal period of in-depth inspection which is one of critical issues in the life-cycle maintenance management of harbor structures such as rubble-mound breakwaters. A mathematical model, which is a function of the probability distribution of the service-life, has been formulated by simultaneously adopting PIM(Periodic Inspection and Maintenance) and CBIM(Condition-Based Inspection and Maintenance) policies so as to resolve limitations of other models, also all the costs in the model associated with monitoring and repair have been discounted with time. From both an analytical solution derived in this paper under the condition in which a failure rate function is a constant and the sensitivity analyses for the variety of different distribution functions and conditions, it has been confirmed that the present solution is more versatile than the existing solution suggested in a very simplified setting. Additionally, even in that case which the probability distribution of the service-life is estimated through the stochastic process, the present model is of course also well suited to interpret the nonlinearity of deterioration process. In particular, a MCS(Monte-Carlo Simulation)-based sample path method has been used to evaluate the parameters of a damage intensity function in stochastic process. Finally, the present stochastic decision model can satisfactorily be applied to armor units of rubble mound breakwaters. The optimal periods of in-depth inspection of rubble-mound breakwaters can be determined by minimizing the expected total cost rate with respect to the behavioral feature of damage process, the level of serviceability limit, and the consequence of that structure.
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers
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v.21
no.3
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pp.91-100
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2017
The solution was developed for the maintenance decision support of combined cycle power plant gas turbine. The developed solution was applied to MHI501G gas turbine and is, in present, on the process of field test at GUNSAN combined cycle power plant, South Korea. The developed solution provides the calculated result of optimal overhaul maintenance period through following modules: Real Time Performance Monitoring, Model-Based Diagnostics, Performance Trend Analysis, Optimal Overhaul Maintenance Interval, Compressor Washing Period Management, and Blade Path Temperature Analysis. Model-Based Diagnostics module analyzed the differences between the data of gas turbine performance model and the online measurement. Compressor washing management module suggests the optimal point of balancing between the compressor performance and the maintenance cost.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.63
no.2
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pp.205-210
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2014
The micro grid considered in this paper consists of a diesel generator, a photovoltaic array, a wind turbine, a fuel cell, and a energy storage system. This paper explains and simulates the micro grid components in terms of accuracy and efficiency of having a system model based on the costs of fuel as well as operation and maintenance. For operational efficiency, the objective function in a diesel generator consists of the fuel cost function similar to the cost functions used for the conventional fossil-fuel generating plants. The wind turbine generator is modeled by the characteristics of variable output. The optimization is aimed at minimizing the cost function of the system while constraining it to meet the customer demand and safety of micro grid. The operating cost in fuel-cell system includes the fuel costs and the efficiency for fuel to generate electric power. To develop the overall system model gives a possibility to minimize of the total cost of micro grid. The application of optimal operation can save the interruption costs as well as the operating costs, and improve reliability index in micro grid.
Due to a growing demand for the second-hand product, especially for the expensive one, the warranty and maintenance policies for such products have been studied to improve the product reliability of late. In this paper we study a periodic maintenance model for the second-hand product which is purchased by the customer at the age of $x$. When purchased, the dealer provides a warranty of a fixed length during which the product is maintained periodically to reduce the failure rate of the product and thus, to improve the reliability after each maintenance is served. If a failure occurs between two successive maintenances, only minimal repair is conducted. As for the warranty policy, we adopt free non-renewing repair action on each failure, in addition to the periodic maintenance service during the warranty period. Thus, under the given warranty policy, all the maintenance and repair costs incurred during the warranty period are charged to the dealer. For the proposed periodic maintenance scheme, we formulate a cost model to evaluate the expected total cost charged to the dealer during the warranty period and derive an optimal upgrade level of the failure rate at each maintenance to minimize the expected total warranty cost from the perspective of the dealer. We also present numerical results for an optimal upgrade level based on the proposed methods.
The composite blades of offshore wind turbines accumulate structural damage such as fatigue cracking due to harsh operation environments during their service time, leading to premature structural failures. This paper investigates various fatigue crack models for reproducing crack development in composite blades and proposes a stochastic approach to predict fatigue crack evolution and to analyse failure probability for the composite blades. Three typical fatigue models for the propagation of fatigue cracks, i.e., Miner model, Paris model and Reifsnider model, are discussed to reproduce the fatigue crack evolution in composite blades subjected to cyclical loadings. The lifetime probability of fatigue failure of the composite blades is estimated by stochastic deterioration modelling such as gamma process. Based on time-dependent reliability analysis and lifecycle cost analysis, an optimised maintenance policy is determined to make the optimal decision for the composite blades during the service time. A numerical example is employed to investigate the effectiveness of predicting fatigue crack growth, estimating the probability of fatigue failure and evaluating an optimal maintenance policy. The results from the numerical study show that the stochastic gamma process together with the proper fatigue models can provide a useful tool for remaining useful life predictions and optimum maintenance strategies of the composite blades of offshore wind turbines.
The paper presents a Life-Cycle Cost-based optimization framework for wind-excited tall buildings equipped with Tuned Mass Dampers (TMDs). The objective is to minimize the Life-Cycle Cost that comprises initial costs of the structure, the control system and costs related to repair, maintenance and downtime over the building's lifetime. The integrated optimization of structural sections and mass ratio of the TMDs is carried out, leading to a set of Pareto optimal solutions. The main advantage of the proposed methodology is that, differently from the traditional optimal design approach, it allows to perform the unified design of both the structure and the control system in a Life Cycle Cost Analysis framework. The procedure quantifies wind-induced losses, related to structural and nonstructural damage, considering the stochastic nature of the loads (wind velocity and direction), the specificity of the structural modeling (e.g., non-shear-type vibration modes and torsional effects) and the presence of the TMDs. Both serviceability and ultimate limit states related to the structure and the TMDs' damage are adopted for the computation of repair costs. The application to a case study tall building allows to demonstrate the efficiency of the procedure for the integrated design of the structure and the control system.
In this paper, it is assumed that a system is composed of an essential unit and a nonessential unit. During the running of the system, an essential unit is replaced at periodic replacement time T or at nth failure of essential unit whichever occurs first. Nonessential unit is replaced at its failure and at the replacement of essential unit. This paper derive optimal replacement period which minmises the total expected cost for replacement. The unimodality of totoal maintenance cost function is proved under the assumption that hazard rate of each component is continuous and monotone increasing failure rate(IFR). Based on this condition, it is shown that the optimal replacement period is finite and unique.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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