ISSN 1507-2711
JOURNAL DOI: dx.doi.org/10.17531/ein

JCR Journal Profile


Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies  Wydawca(Publisher):Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne (Warszawa) - Polish Maintenance Society (Warsaw)   Patronat Naukowy(Scientific supervision): Polska Akademia Nauk o/Lublin  - Polish Akademy of Sciences Branch in Lublin  Członek(Member of): Europejskiej Federacji Narodowych Towarzystw Eksploatacyjnych  - European Federation of National Maintenance Societies

 


Publisher:
Polish Maintenance Society
(Warsaw)

Scientific supervision:
Polish Academy of Sciences Branch in Lublin

Member of:
European Federation
of National Maintenance Societies


Attention!

In accordance with the requirements of citation databases, proper citation of publications appearing in our Quarterly should include the full name of the journal in Polish and English without Polish diacritical marks, i.e. "Eksploatacja i Niezawodnosc – Maintenance and Reliability".


 

Submission On-Line

 




http://scientific.thomsonreuters.com/cgi-bin/jrnlst/jloptions.cgi?PC=D

http://www.thomsonreuters.com/products_services/scientific/Journal_Citation_Reports

http://infobaseindex.com

http://www.info.scopus.com/why-scopus/publishers/?url=detail/what/publishers/

http://www.ebsco.com


MOST CITED

Update: 2020-08-23

1. COMPUTER-AIDED MAINTENANCE AND RELIABILITY MANAGEMENT SYSTEMS FOR CONVEYOR BELTS
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 3   Pages: 377-382   Published: 2014

Times Cited: 54
2. ON APPROACHES FOR NON-DIRECT DETERMINATION OF SYSTEM DETERIORATION
By: Valis, David; Koucky, Miroslav; Zak, Libor

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 1   Pages: 33-41   Published: 2012

Times Cited: 53
3. A NEW FAULT TREE ANALYSIS METHOD: FUZZY DYNAMIC FAULT TREE ANALYSIS
By: Li, Yan-Feng; Huang, Hong-Zhong; Liu, Yu; et al.

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume 14, Issue: 3 Pages: 208-214 Published: 2012

Times Cited: 46
4. APPLICATION OF NEURAL RECONSTRUCTION OF TOMOGRAPHIC IMAGES IN THE PROBLEM OF RELIABILITY OF FLOOD PROTECTION FACILITIES
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 20 Issue: 3 Pages: 425-434 Published: 2018

Times Cited: 42
5. INNOVATIVE METHODS OF NEURAL RECONSTRUCTION FOR TOMOGRAPHIC IMAGES IN MAINTENANCE OF TANK INDUSTRIAL REACTORS
By: Rymarczyk, Tomasz; Klosowski, Grzegorz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 21 Issue: 2 Pages: 261-267 Published: 2019

Times Cited: 38
6. PREDICTING THE TOOL LIFE IN THE DRY MACHINING OF DUPLEX STAINLESS STEEL
By: Krolczyk, Grzegorz; Gajek, Maksymilian; Legutko, Stanislaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 15 Issue: 1 Pages: 62-65 Published: 2013

Times Cited: 36
7. UTILIZATION OF DIFFUSION PROCESSES AND FUZZY LOGIC FOR VULNERABILITY ASSESSMENT
By: Valis, David; Pietrucha-Urbanik, Katarzyna

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Volume: 16   Issue: 1   Pages: 48-55   Published: 2014

Times Cited: 35
8. MAINTENANCE DECISION MAKING BASED ON DIFFERENT TYPES OF DATA FUSION
By: Galar, Diego; Gustafson, Anna; Tormos, Bernardo; et al.
EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY 
Volume 14, Issue: 2   Pages: 135-144   Published:2012

Times Cited: 35
9. TESTS OF EXTENDABILITY AND STRENGTH OF ADHESIVE-SEALED JOINTS IN THE CONTEXT OF DEVELOPING A COMPUTER SYSTEM FOR MONITORING THE CONDITION OF BELT JOINTS DURING CONVEYOR OPERATION
By: Mazurkiewicz, Dariusz

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 3 Pages: 34-39 Published: 2010

Times Cited: 28
10. DEVELOPMENT TRENDS IN MACHINES OPERATION MAINTENANCE
By: Legutko, Stanislaw

EKSPLOATACJA I NIEZAWODNOSC-MAINTENANCE AND RELIABILITY
Issue: 2 Pages: 8-16 Published: 2009

Times Cited: 32

 



Task „Implementation of procedures ensuring  the originality of scientific papers published in the quarterly „Eksploatacja i Niezawodność – Maintenance and Reliability” financed under contract 532/P-DUN/2018 from the funds of the Minister of Science and Higher Education for science dissemination activities.


metoda bayesowska

Ocena wzrostu niezawodności w bezzałogowym statku latającym podczas kolejnych faz badania w locie

Samoloty muszą być testowane w locie podczas procesu ich opracowywania i dla zapewnienia niezawodności powinny przejść, podczas faz badania w locie, proces wzrostu niezawodności obejmujący kolejne etapy: testowania, poszukiwania ukrytego uszkodzenia, udoskonalania i ponownego testowania. Jednakże z powodu złożonej budowy samolotów i wysokich kosztów badań w locie, badania wzrostu niezawodności z reguły przeprowadza się na małych próbkach. Trudno jest zatem ocenić wzrost niezawodności w kolejnych fazach badań w locie. W niniejszej pracy do estymacji wzrostu niezawodności zastosowano metodę bayesowską dla dwumianowego wzrostu niezawodności opartą na rozkładzie a priori Dirichleta oraz obliczono parametry rozkładu a posteriori wykorzystując metodę symulacji Markov-Chain Monte Carlo. Metodę zastosowano w kolejnych fazach badań w locie bezzałogowego statku latającego (Unmanned Aerial Vehicle), a użyty przykład pokazuje, iż metoda oparta na rozkładzie a priori Dirichleta może skrócić czas badań w locie. Parametry rozkładu a priori łatwo jest potwierdzić na podstawie uprzednio znanych informacji. Proponowana metoda nadaje się do oceny badań wzrostu niezawodności podczas kolejnych etapów badań w locie.

Reliability growth estimation for unmanned aerial vechicle during flight-testing phases

It is necessary for airplanes to be fl ight-tested during the development process, and they should pass the testing/failurefi nding/improvement/re-testing reliability growth process during the fl ight-testing phases to ensure its reliability. However, due to airplane complexity and the high costs of fl ight-testing, the reliability growth testing is usually done with small samples. It is thus diffi cult to estimate the reliability growth during the fl ight-testing phases. In this paper, Bayesian method for binomial reliability growth based on the Dirichlet prior distribution is applied to reliability growth estimation, and the parameters of the posterior distribution are calculated by using the simulation method of Markov-Chain Monte Carlo. The method is applied to the Unmanned Aerial Vehicle test fl ight phases, and the example shows that the method based on the Dirichlet prior distribution can save the fl ight-testing time. It is easy to confi rm the parameters of the prior distribution by using the prior information. The proposed method is suitable for reliability growth testing estimation during fl ight-testing stages.

Dynamiczna strategia utrzymania ruchu na podstawie stanu technicznego dla ulegających degradacji systemów opisanych modelem autoregresyjnym z parametrami losowymi – studium porównawcze

W prezentowanej pracy dokonano optymalizacji dynamicznej, uwzględniającej stan techniczny obiektu strategii utrzymania ruchu dla wolno ulegającego degradacji systemu monitorowanego w równoodległych dyskretnych chwilach czasu (epokach) pod względem uszkodzeń parametrycznych oraz stanu technicznego. Do opisu degradacji systemu opracowano model autoregresyjny z parametrami losowymi uwzględniający wpływ czasu. Proponowany model degradacji bierze pod uwagę zarówno wiek systemu jak i wcześniejsze obserwacje stanu oraz zmienność degradacji pomiędzy obiektami. Rozważano zachowanie stochastyczne zarówno składnika zależnego od wieku jak i składnika zależnego od stanu; opracowano bayesowską metodę okresowej aktualizacji oszacowań współczynników stochastycznych, która pozwala łączyć informacje z bazy danych o degradacji z informacjami z monitorowania stanu w czasie rzeczywistym. W oparciu o otrzymany model degradacji, sformułowano dynamiczną politykę utrzymania ruchu; problem optymalizacji tej polityki rozwiązywano w ramach procesu decyzyjnego semi-Markowa. Do procesu decyzyjnego włączono nowatorską metodę obliczania trwałości resztkowej, co umożliwiło ocenę trwałości resztkowej jednocześnie z przeprowadzeniem procedury optymalizacyjnej. Skuteczność wykorzystania proponowanego modelu autoregresyjnego do opisu degradacji systemu porównywano ze skutecznością dotychczasowych modeli z parametrami stałymi w badaniu opartym na rzeczywistym zbiorze danych o degradacji. Wskazano również zalety stosowania proponowanej dynamicznej strategii utrzymania ruchu.

Dynamic condition-based maintenance policy for degrading systems described by a random-coefficient autoregressive model: A comparative study

In this paper, we optimize a dynamic condition-based maintenance policy for a slowly degrading system subject to soft failure and condition monitoring at equidistant, discrete time epochs. A random-coefficient autoregressive model with time effect is developed to describe the system degradation. The system age, previous state observations, and the item-to-item variability of the degradation are jointly combined in the proposed degradation model. Stochastic behavior for both the age-dependent and the statedependent term are considered, and a Bayesian approach for periodically updating the estimates of the stochastic coefficients is developed to combine information from a degradation database with real-time condition-monitoring information. Based on this degradation model, the dynamic maintenance policy is formulated and solved in a semi-Markov decision process framework. Incorporated with the same semi-Markov decision process framework is a novel approach for mean residual life estimation, which enables simultaneous residual life estimation with the optimization procedure. The effectiveness of using the proposed randomcoefficient autoregressive model with time effect rather than the existing fixed-coefficient ones to describe system degradation is demonstrated through a comparative study based on a real degradation dataset. The advantages of using a dynamic maintenance policy are also revealed.