Detalhes bibliográficos
| Ano de defesa: |
2016 |
| Autor(a) principal: |
SILVA, Sharlene Neuma Henrique da |
| Orientador(a): |
MOURA, Márcio José das Chagas |
| Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
| Tipo de documento: |
Dissertação
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| Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
| Idioma: |
por |
| Instituição de defesa: |
Universidade Federal de Pernambuco
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| Programa de Pós-Graduação: |
Programa de Pos Graduacao em Engenharia de Producao
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| Departamento: |
Não Informado pela instituição
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| País: |
Brasil
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| Palavras-chave em Português: |
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| Link de acesso: |
https://repositorio.ufpe.br/handle/123456789/18597
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Resumo: |
Este trabalho trata de sistemas reparáveis que sofrem reparo imperfeito, utilizando uma classe de modelos de processos estocásticos conhecida como Processo de Renovação Generalizado (PRG), que é um modelo de idade virtual que determina a classificação do reparo de acordo com o grau de redução que este proporciona sob a idade real do equipamento, mensurada através de um parâmetro de rejuvenescimento, , e este modelo permite inserir uma maior flexibilidade quanto ao tratamento de dados de falhas. Foi proposto um modelo PRG com base na distribuição -Exponencial ( -PRG), onde o sucesso da Exponencial deve-se, em parte, à sua capacidade de exposições a caudas pesadas e fenômenos de lei de potência. Os estimadores de máxima verossimilhança não apresentaram expressões analíticas e, então, a estimação dos parâmetros -PRG foi realizada por meio do algoritmo evolucionário Differential Evolution (DE), que é algoritmo estocástico para resolver problemas de otimização global de funções não lineares, ou seja, é um método para minimizar funções não lineares e não diferenciáveis em um espaço contínuo de busca. Com base no método DE, foram realizadas simulações a partir de dados de falha extraídos da literatura. A partir das simulações executadas utilizando o método bootstrap paramétrico, mesmo existindo valores discrepantes, o processo de simulação manteve as características dos dados iniciais, de modo que informações sobre as falhas não foram perdidas. Com as simulações, concluiu-se que para tamanhos amostrais maiores, as abordagens bootstrap utilizadas tendem a fornecer estimativas intervalares semelhantes para os parâmetros -PRG. Além disso, foi possível obter alguns resultados estatísticos para os estimadores como a ausência de normalidade e estimar o parâmetro de rejuvenescimento do PRG. |
