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2023 conference-paper

Reliability Evaluation for Diesel Generator Cold-Redundancy System Based on a Self-Stratifying Subset Simulation

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2Institutions déclarées
1Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

The fast reliability evaluation method of dynamic fault trees for cold-redundancy systems is studied. A self-stratifying subset simulation method based on the system’s performance function is introduced, and a dynamic reliability simulation model of the cold-redundancy diesel generator system is established. The case study of a diesel generator system shows that the self-stratifying subset simulation method can significantly improve the efficiency of reliability evaluation of the cold-redundancy diesel generator system. The computational efficiency is improved compared to the traditional Monte Carlo Simulation (MCS) method for small probability events, which can provide theoretical and technical references for the rapid reliability evaluation of cold-redundancy systems in industry.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Reliability Evaluation for Diesel Generator Cold-Redundancy System Based on a Self-Stratifying Subset Simulation
Date Crossref
20/10/2023
Éditeur
IEEE
Type
proceedings-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Les institutions déclarées

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

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