4、APM Microelectronics Semiconductor CO., LTD. 致力于提供高质量、高可靠性的产品。然而,任何半导体产品都存在一定的故障概率。这些概率性故障可能会引发事故或事件,危及人身安全,导致烟雾或火灾,或造成其他财产损失。在设计设备时,应采取安全措施,以防止此类事故或事件发生。这些措施包括但不限于安全设计的保护电路和防错电路、冗余设计和结构设计。
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摘要:全球贸易中航运业务的重要性要求全面了解其可持续性。这取决于船舶结构和重要系统(如船舶推进发动机)的完整性/性能。本研究论文介绍了一种自适应机器学习形式——贝叶斯网络在考虑非线性和非连续故障相互作用的船舶推进发动机故障评估中的应用。该模型捕捉关键故障影响因素及其复杂的相互作用,以预测船舶能源系统的故障概率。进行了敏感性和不确定性分析,以确定关键故障影响因素对船舶推进发动机可靠性的影响程度以及先前数据处理中的相关不确定性。该模型在远洋船舶的推进发动机上进行了测试,以根据故障原因之间的逻辑依赖关系预测故障可能性。基于规范概率算法分析了两种情景,结果表明,基于三种关键故障模式的证据,船舶推进发动机故障可能性分别增加了 11.8%、8.2% 和 9.4%。该模型表现出自适应/动态能力,能够捕捉新的故障信息并更新系统的故障概率。所提出的方法为关键船舶能源系统的完整性管理提供了状态监测工具和预警指南。
4、APM Microelectronics Semiconductor CO., LTD. 致力于提供高质量、高可靠性的产品。然而,任何半导体产品都存在一定的故障概率。这些概率性故障可能会引发事故或事件,危及人身安全,导致烟雾或火灾,或造成其他财产损失。在设计设备时,应采取安全措施,以防止此类事故或事件发生。这些措施包括但不限于安全设计的保护电路和防错电路、冗余设计和结构设计。
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