Estudo da confiabilidade em sistemas série-paralelo com dois modos de falha

• Main Author: Schmidt, Lucas Bogdanov
• Other Authors: Anzanello, Michel José
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2017
• Subjects: Confiabilidade de sistemas série-paralelo; Algoritmos geneticos; Otimização; Reliability; Two-failures modes; Serie-parallel; K-out-of-n; Reduncancy allocation; Otimization; Genetics algorithms
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/156483

Essa dissertação propõe um conjunto de experimentos de simulação em sistemas sujeitos a dois modos de falha com vistas à otimização de confiabilidade. Para tanto, propõe a modelagem analítica e otimização via Algoritmo Genético em sistemas série-paralelo com múltipla escolha de componentes. A ocorrência de falhas em produtos e serviços pode gerar descontentamento aos clientes e até riscos à sua segurança. Em muitos casos práticos, sistemas constituídos por componentes que apresentam dois modos de falha (ou seja, que podem falhar no modo aberto ou curto) são caracterizados por elevada complexidade matemática e analítica para mensuração de sua confiabilidade e estabelecimento de arranjos ótimos. O objetivo da modelagem de estruturas com foco na otimização de confiabilidade consiste em determinar o arranjo que proporciona níveis mais elevados de confiabilidade, ao passo que problemas de alocação de redundância visam à seleção de componentes e níveis apropriados de redundância que maximizem a confiabilidade ou minimizem os custos do sistema frente a restrições de projeto. São estudados os sistemas série-paralelo k-out-of-n (em que qualquer combinação de k dentre n componentes devem operar devidamente). Esse trabalho inova ao apresentar sistemas série-paralelo l-out-of-m, onde a falha de até l dentre m subsistemas não ocasiona falha no sistema geral. Os métodos apresentados fornecem uma contribuição ao estudo de confiabilidade em sistemas com dois modos de falha. === This dissertation proposes a set of simulation experiments in series-parallel systems subject to two failure modes with a view to reliability optimization. Therefore, proposes analytical modeling and optimization by the genetic algorithms in k-out-of-n series-parallel systems and l-out-of-m series-parallel systems, with multiple choice of components. When it comes to products and services, functional errors can lead disgruntlement by customers and even security risks. In many practical cases, systems consisting of two failure modes components (ie, they can fail in open or short mode) rely on highly mathematical and analytical complexity for reliability estimation and establishment of optimal arrangements. The goal of structural modeling focused on reliability optimization is to determine the design that provides the highest reliability levels, while the redundancy allocation problem involves selecting components and appropriate levels of redundancy that either maximize reliability or minimize system costs against design constraints. The k-out-of-n series-parallel structure (any combination of k among n components must operate properly) are studied and this work innovates by presenting l-out-of-m series-parallel systems, where failure of up to l within m subsystems does not cause a overall system failure. The methods presented contribute to the study of reliability in systems with two modes of failure.