Cuantificación de Incertidumbre Compuesta y Agregación para la Evaluación de Fiabilidad en el Mantenimiento Industrial
Autores: Grenyer, Alex; Erkoyuncu, John Ahmet; Addepalli, Sri; Zhao, Yifan
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Cuantificación de Incertidumbre Compuesta y Agregación para la Evaluación de Fiabilidad en el Mantenimiento Industrial
Categoría
Tecnología de Equipos y Accesorios
Subcategoría
Diseño de equipos y herramientas
Palabras clave
Complejidad tecnológica
Cuantificación de incertidumbre compuesta
Marco CUQA
Análisis de sensibilidad global
Fiabilidad del sistema
Predicción de incertidumbre
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 23
Citaciones: Sin citaciones
El aumento creciente en la complejidad tecnológica de los sistemas de ingeniería modernos requiere una cuantificación de incertidumbre compuesta, desde una perspectiva cuantitativa y cualitativa. Este documento presenta un marco de Cuantificación y Agregación de Incertidumbre Compuesta (CUQA) para determinar salidas compuestas junto con una determinación de la mayor contribución de incertidumbre a través de un análisis de sensibilidad global. Esto se validó en dos estudios de caso: un banco de pruebas de intercambiador de calor a medida y un motor turbofan simulado. Los resultados demostraron la medición efectiva de la incertidumbre compuesta y el impacto individual en la fiabilidad del sistema. Trabajos futuros derivarán métodos para predecir la incertidumbre en servicio y la incorporación del marco con estudios de caso más complejos.
Descripción
El aumento creciente en la complejidad tecnológica de los sistemas de ingeniería modernos requiere una cuantificación de incertidumbre compuesta, desde una perspectiva cuantitativa y cualitativa. Este documento presenta un marco de Cuantificación y Agregación de Incertidumbre Compuesta (CUQA) para determinar salidas compuestas junto con una determinación de la mayor contribución de incertidumbre a través de un análisis de sensibilidad global. Esto se validó en dos estudios de caso: un banco de pruebas de intercambiador de calor a medida y un motor turbofan simulado. Los resultados demostraron la medición efectiva de la incertidumbre compuesta y el impacto individual en la fiabilidad del sistema. Trabajos futuros derivarán métodos para predecir la incertidumbre en servicio y la incorporación del marco con estudios de caso más complejos.