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Originaltitel:
Optimal heuristic strategies for risk- and reliability-based inspection and maintenance planning
Übersetzter Titel:
Optimale heuristische Strategien für die risiko- und zuverlässigkeitsbasierte Inspektions- und Wartungsplanung
Autor:
Bismut, Elizabeth Yolande Lidia
Jahr:
2022
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
TUM School of Engineering and Design
Betreuer:
Straub, Daniel (Prof. Dr.)
Gutachter:
Straub, Daniel (Prof. Dr.); Pozzi, Matteo (Prof. Dr.); Sonderkaer Nielsen, Jannie (Assoc. Prof. Dr., Ph.D.)
Sprache:
en
Fachgebiet:
BAU Bauingenieurwesen, Vermessungswesen
Stichworte:
Inspection, Maintenance, Planning, Optimization, Deterioration, Uncertainty
TU-Systematik:
BAU 001
Kurzfassung:
This doctoral thesis formalizes a heuristic approach for the optimization of sequential inspection and maintenance decisions under uncertainty. An adaptive feature is proposed, whereby parametrized strategies are quantifiably improved as more information on the system is collected. Model choices for non-destructive testing and for deterioration processes and time-dependent reliability analysis of multi-component systems are discussed. The methodology is demonstrated on numerical examples.
Übersetzte Kurzfassung:
Wir formalisieren einen heuristischen Ansatz zur Optimierung von sequenziellen Inspektions- und Wartungsentscheidungen unter Unsicherheit. Wir stellen einen adaptiven Ansatz vor, durch welchen parametrisierte Strategien messbar verbessert werden, sobald zusätzliche Systeminformationen verfügbar werden. Wir diskutieren die Modellierung von zerstörungsfreien Prüfungen sowie von Schädigungsprozessen und zeitabhängiger Systemzuverlässigkeit. Die Methodik wird durch numerische Beispiele demonstriert.
WWW:
https://mediatum.ub.tum.de/?id=1662333
Eingereicht am:
28.06.2022
Mündliche Prüfung:
14.12.2022
Dateigröße:
10664636 bytes
Seiten:
222
Volltext / DOI:
doi:10.14459/2023md1662333
Urn (Zitierfähige URL):
https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20221214-1662333-1-7
Letzte Änderung:
27.01.2023
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