Modelo de degradación de incertidumbre para dispositivos explosivos iniciadores basado en ecuaciones diferenciales inciertas
Autores: Ma, Changli; Jia, Li; Wen, Meilin
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Modelo de degradación de incertidumbre para dispositivos explosivos iniciadores basado en ecuaciones diferenciales inciertas
Categoría
Matemáticas
Subcategoría
Análisis matemático
Palabras clave
Rendimiento
Degradación
Dispositivos explosivos
Incertidumbres
Confiabilidad
Tiempo de retardo de ignición
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 21
Citaciones: Sin citaciones
La degradación del rendimiento al iniciar dispositivos explosivos está influenciada por diversos factores internos y externos, lo que conduce a incertidumbres en sus predicciones de confiabilidad y vida útil. Este documento propone un modelo de degradación incierto basado en ecuaciones diferenciales inciertas, utilizando el proceso de Liu para caracterizar la volatilidad en las tasas de degradación. El tiempo de retardo de ignición se selecciona como el parámetro de rendimiento principal, y se derivan las distribuciones inciertas, los valores esperados y los intervalos de confianza para el modelo. Se emplean técnicas de estimación de momentos para estimar los parámetros desconocidos dentro del modelo. Un análisis de datos reales de los tiempos de retardo de ignición bajo condiciones de almacenamiento acelerado demuestra la aplicabilidad práctica del método propuesto.
Descripción
La degradación del rendimiento al iniciar dispositivos explosivos está influenciada por diversos factores internos y externos, lo que conduce a incertidumbres en sus predicciones de confiabilidad y vida útil. Este documento propone un modelo de degradación incierto basado en ecuaciones diferenciales inciertas, utilizando el proceso de Liu para caracterizar la volatilidad en las tasas de degradación. El tiempo de retardo de ignición se selecciona como el parámetro de rendimiento principal, y se derivan las distribuciones inciertas, los valores esperados y los intervalos de confianza para el modelo. Se emplean técnicas de estimación de momentos para estimar los parámetros desconocidos dentro del modelo. Un análisis de datos reales de los tiempos de retardo de ignición bajo condiciones de almacenamiento acelerado demuestra la aplicabilidad práctica del método propuesto.