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Bin Liu, Xiujie Zhao, Yiqi Liu, Phuc Do Van. 多维退化和不完善检查系统的维护优化。Inter
在本文中，我们为经历多个相关退化过程的系统开发了一个维护模型，其中使用多元随机过程来建模退化过程，并使用协方差矩阵来描述过程之间的相互作用。当任何退化特征达到预先指定的阈值时，系统即被认为发生故障。由于基于退化的故障具有休眠性，因此需要进行检查以检测隐藏的故障。检查后将更换发生故障的系统。我们假设检查不完善，因此只有特定的概率才能检测到故障。基于退化过程，以系统可靠性评估为基础，然后建立维护模型以减少经济损失。我们提供了成本最优检查间隔的理论边界，然后将其集成到优化算法中以减轻计算负担。最后，以疲劳裂纹扩展过程为例，说明了所开发的维护策略的有效性和稳健性。研究了退化依赖性和检查精度的影响，以获得更多管理见解。数值结果表明，检查不准确性对运营成本有重大影响，建议应付出更多努力来提高检查精度。
JSP 418元素7：设备设计，制造和维护
10。CADMID/T LIFECYCLE方法遵守HMT绿书（该手册为政府部门提供了有关如何评估政策，计划和项目的指导）。特别是Mod的首席收购组织（DE＆S）拥有了由环境管理计划（EMP）2支持的EMS。应针对关键阶段对方设定要求，以评估和考虑设备对批准的性能信封的适用性和目的。padmid/t生命周期中的批准点对应于设备的整体所有权，以及关键信息可交付成果（例如环境案例报告）与这些批准点保持一致。应在环境管理的关键阶段考虑环境管理，尤其是在移交阶段。
工程系统的可靠性和维护
第一部分以可靠性建模为中心，特别是故障树（FT）模型的自动推断。传统上，基于图形的模型（例如FTS）是通过系统专家和FT Mod-Ellers之间的迭代协作手动构建的。但是，这种手动方法容易出现人为错误，可能导致模型不完整。随着数据可用性的增加，试图自动化此过程的方法论，发现模式并减少对手动干预的依赖性已获得显着相关性。因此，在本文的第一部分中，我们关注如何以强大而可扩展的方式从失败数据集中获取有效而紧凑的故障树模型。
维护在太阳能扩展中的关键作用
从安装到运行：维护在太阳能扩展中的关键作用 Mohamed Faadhil Liyaff 和 Sita Rahmani 摘要 要实现雄心勃勃的太阳能光伏安装目标，就需要制定一个全面的战略来管理已安装电池板的整个使用寿命期间的运营和维护。尽管安装量增长迅速，但光伏系统的维护往往被忽视。现有的太阳能光伏电站的功率损耗和设备驱动的性能不佳呈上升趋势，导致发电量和收入大幅下降。包括定期检查、定期清洁和性能监控的结构化维护计划可以解决这一问题。优先考虑维护不仅可以提高系统性能，还可以创造绿色就业机会，从而加速能源转型。本文研究了影响性能的因素，并强调了系统性维护在光伏系统中的重要性。
37。维持国际和平与安全的维护
1165 S/PV.9392（阿尔巴尼亚，瑞士，巴西，加蓬，马耳他，中国，厄瓜多尔，阿尔及利亚，列希滕斯坦，德国和墨西哥）；和S/PV.9392（恢复1）（阿曼，南非，斯洛伐克，西班牙，爱沙尼亚，卡塔尔和欧盟）。 1166 S/PV.9392，（阿尔巴尼亚，厄瓜多尔和墨西哥）； S/PV.9392（恢复1）（泰国，欧盟，也门，罗马尼亚，委内瑞拉玻利瓦尔共和国，南非和葡萄牙）。 1167 S/PV.9392（日本，阿尔巴尼亚，加纳，马耳他，中国，波兰，阿尔及利亚，埃及，列支敦士登，德国和墨西哥）； S/PV.9392（恢复1）（阿曼，斯洛文尼亚，埃塞俄比亚，也门，新加坡，斯洛伐克，印度尼西亚，布基纳法索，沙特阿拉伯，葡萄牙和突尼斯）。 1168年8月28日（S/2023/621/Rev.1）的信件散发了概念票据。 1169参见S/PV.9418和S/PV.9418（恢复1）。1165 S/PV.9392（阿尔巴尼亚，瑞士，巴西，加蓬，马耳他，中国，厄瓜多尔，阿尔及利亚，列希滕斯坦，德国和墨西哥）；和S/PV.9392（恢复1）（阿曼，南非，斯洛伐克，西班牙，爱沙尼亚，卡塔尔和欧盟）。1166 S/PV.9392，（阿尔巴尼亚，厄瓜多尔和墨西哥）； S/PV.9392（恢复1）（泰国，欧盟，也门，罗马尼亚，委内瑞拉玻利瓦尔共和国，南非和葡萄牙）。1167 S/PV.9392（日本，阿尔巴尼亚，加纳，马耳他，中国，波兰，阿尔及利亚，埃及，列支敦士登，德国和墨西哥）； S/PV.9392（恢复1）（阿曼，斯洛文尼亚，埃塞俄比亚，也门，新加坡，斯洛伐克，印度尼西亚，布基纳法索，沙特阿拉伯，葡萄牙和突尼斯）。1168年8月28日（S/2023/621/Rev.1）的信件散发了概念票据。1169参见S/PV.9418和S/PV.9418（恢复1）。
ThinkStation P360 Ultra 硬件维护手册
第 7 章 硬件拆卸和安装 . ... . . . 54 机箱. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 内置扬声器 . ...
线粒体棕色脂肪组织维护因子NIPSNAP1直接与β-氧化蛋白机械接口
线粒体棕色脂肪组织维持因子NIPSNAP1接口1直接与β-氧化蛋白机械。2 3 pei-yin tsai 1，Yue Qu 1，Claire Walter 1，Yang Liu 1，Chloe Cheng 2，Joeva J Barrow 1 * 4 5 1营养科学司，康奈尔大学，康奈尔大学，纽约州，14850年
人工智能驱动的预测性维护 - ijrpr
人工智能 (AI) 的进步已经将世界上许多行业彻底改变了不同的创新形式 (Rashid 和 Kausik，2024)。在这种情况下，各行各业的物流凭借其变革潜力而成为一项关键优势 (Kern，2021)。因此，在人工智能的许多最流行和最可靠的应用中，预测性维护是一种主动方法，它影响机器学习算法、实时数据分析和预测分析，以在设备故障发生之前进行预先预测 (Çinar 等人，2020；Keleko 等人，2022)。从被动和预防性维护到预测性维护的转变通过减少停机时间来改革物流功能 (Carvalho 等人，2019a)。此外，它还增强了资源配置，降低了供应链网络的相关成本 (Molęda 等人，2023)。由于预测性维护提高了重要资产（例如运输车辆、存储系统和物料处理设备）的可靠性，因此它以效率和可持续性增强了最终供应链目标。