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疲劳寿命预测技术的进展
特定客户，由美国材料与试验协会为在版权许可中心 (CCC) 交易报告服务中注册的用户提供，前提是基本费用为每份 2.50 美元，外加每页 0.50 美元，直接支付给 CCC，地址：27 Congress St., Salem, MA 01970；电话：(508) 744-3350。对于已获得 CCC 复印许可的组织，已安排了单独的付款系统。交易报告服务用户的费用代码为 0-8031-1874-0/93 $2.50 + .50。
疲劳寿命预测技术的进展
美国材料与试验协会授权在版权许可中心 (CCC) 交易报告服务处注册的用户，可以复印用于内部或个人用途，或特定客户的内部或个人用途的资料，但必须直接向 CCC 支付每份 2.50 美元的基本费用，外加每页 0.50 美元，地址为 27 Congress St., Salem, MA 01970；电话为 (508) 744-3350。对于已获得 CCC 复印许可的组织，已安排了单独的付款系统。交易报告服务用户的费用代码为 0-8031-1423-0 92 $2.50 + .50。
预测安全管理系统开发
管理安全风险。本文描述并解释了航空领域的安全管理系统。本文介绍了三种航空安全管理方法：被动、主动和预测。目的是展示安全管理系统在三种方法中的运作方式。本文的重点是预测安全管理方法、其优势和潜在用途。还概述了航空业使用的预测方法。该研究收集了有关每种安全管理方法的信息，并揭示了它们之间的相关性，从而提高了我们对安全管理系统的总体理解。根据本文所述研究，作者建议开发一种更先进的安全管理系统，即预测性安全管理系统，该系统将需要开发一个扩展且组织良好的安全数据库，以及使用预测（预报）方法来识别潜在和新出现的危险、趋势和行为模式。
基于信号的预测可靠性分析元模型...
测试结果的预测对于非常昂贵的测试尤其重要，例如航空航天工业应用，例如高升力系统的测试。出于成本和可管理性考虑，测试样本通常仅代表部分系统。通过软件驱动的执行器对剩余系统的反应进行真实的反馈，可以提高测试结果的代表性。可以使用复杂的程序对物理系统进行真实的建模，例如多体动力学模拟算法，但它们需要大量的计算时间，并且缺乏实时性能。因此，需要降低计算成本，同时保持高保真度建模。可以建立纯数学模型，这些模型计算速度快，但结果准确。作者的方法最初在 [1] 中提出，产生了近似测试对象动态响应的元模型。修改
预测安全管理方法的开发...
我要向我的导师 Sanja Steiner 教授表示最深切的谢意。感谢她无价的耐心和反馈，以及她不仅是在博士学习期间，而且在我的本科和研究生学习期间的指导。如果没有我的论文答辩委员会，我也不可能踏上这段旅程，他们慷慨地提供了知识和专业知识。此外，如果没有我的雇主交通和交通科学学院的支持，我也不可能踏上这段旅程，他们通过大学项目“航空运营管理中风险预测和客观化的创新方法”部分资助了我的研究。此外，我要向我以前的雇主表示感谢，在那里我获得了航空安全管理领域的宝贵知识、经验和运营专业知识。特别感谢斯普利特机场为这项研究提供了实际的安全性能数据，没有他们，这项研究就不可能实现。最后，也是最重要的，我要感谢我的家人和朋友，他们在这个过程中给了我动力和情感支持。
块状硫化物潜力的预测图...
缺乏全面的块状硫化物潜力图是阻碍 Escambray 地形中块状硫化物勘探和采矿投资和开发的主要因素。为了解决这个问题，新技术和方法被应用于完整的地理勘探数据集，以预测研究区域的潜力。矿床识别标准是基于研究区域和其他地区块状硫化物矿床特征从地理数据集中提取空间证据的基础。使用 Crósta 技术、软件脱叶剂技术和矿物成像技术来检测 Escambray 地形中的褐铁矿和粘土蚀变带。使用面积关联系数对这些技术的结果进行比较，表明矿物成像技术是检测与植被茂盛的地形中的块状硫化物矿床相关的粘土蚀变带的最佳方法。应用河流沉积物样品的主成分分析绘制地球化学异常区。研究了磁场分析信号和第一垂直梯度，以绘制现有地质图中缺少的结构和岩性特征。航空磁数据被证明分别可用于检测镁铁质/超镁铁质和断层/线性构造。为了量化地质特征与块状硫化物矿床之间的空间关联，使用了证据权重法。它产生了具有统计意义的结果，并表明几个地质特征（例如地球化学证据、与断层/裂缝的接近度、与超镁铁质/镁铁质岩的接近度、热液蚀变带和围岩）在空间上与块状硫化物矿床相关。证据权重建模也被证明对该地区进行预测建模是有效的。由此产生的预测图表明，埃斯坎布雷地形约 28% 具有形成块状硫化物矿床的潜力。预测图的预测率至少为 71%。预测图可用于指导该地区的进一步勘探工作。
预测性维护框架：本地实施...
专注于机器健康状况的多阶段预测。为了实现这种多阶段预测，所提出的方法包括两个预测层：云预测层和局部预测层。每一层都提供不同时间尺度上的机器健康状况预测。基于数据分析技术的局部预测层负责预测机器在短时间内的健康状况。因此，此预测可用作警报，旨在防止意外故障。基于数字物理模型的云预测层负责使用预测和健康管理 (PHM) 技术提供更全面的机器健康状况概述，这对于长期策略定义很有用。本文介绍了所提出的方法，并描述和讨论了其优点。所提出的方法将在 PROGRAMS 项目中实施。
预测性维护在制造业中的优势...
本案例研究中涉及的真正挑战是预测性维护的实施取决于几个因素，例如数据可靠性、实时数据处理和其他技术挑战。另一个挑战是如何为没有技术和财政资源实施 PdM 的中小型企业 (SME) 提供简化的预测性维护模型。进一步的研究可以解决这些挑战，以提出一种新的简化 PdM 模型。