Optimización Evolutiva y Multiobjetivo en base a criterios RAMS+C para Centrales Nucleares
En el ámbito de las centrales nucleares existe un gran interés en el estudio de las características de fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad de sus equipos y su influencia en la seguridad y la economía de las centrales. Por todo ello, la toma de decisiones sobre la mejora y, en su caso, optimi...
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| Tipo de recurso: | tesis doctoral |
| Fecha de publicación: | 2011 |
| País: | España |
| Institución: | Universitat Politècnica de València (UPV) |
| Repositorio: | RiuNet. Repositorio Institucional de la Universitat Politécnica de Valéncia |
| Idioma: | español |
| OAI Identifier: | oai:riunet.upv.es:10251/11446 |
| Acceso en línea: | https://riunet.upv.es/handle/10251/11446 |
| Access Level: | acceso abierto |
| Palabra clave: | Fiabilidad Disponibilidad Mantenibilidad Seguridad Coste Vigilancia Pruebas Mantenimiento Optimización Evolutiva Multicriterio Multiobjetivo Decisiones Incertidumbres Etf ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA INGENIERIA NUCLEAR |
| Sumario: | En el ámbito de las centrales nucleares existe un gran interés en el estudio de las características de fiabilidad, mantenibilidad y disponibilidad de sus equipos y su influencia en la seguridad y la economía de las centrales. Por todo ello, la toma de decisiones sobre la mejora y, en su caso, optimización de las pruebas y del mantenimiento en centrales nucleares se puede mejorar con la consideración simultánea de criterios RAMS+C. El proceso para encontrar los procedimientos de pruebas y mantenimientos óptimos debe equilibrar los logros alcanzados en base a los criterios RAMS+C. El reto que plantea la presente tesis es, por un lado, la necesidad de formular nuevos modelos que permitan representar de forma explícita el efecto de las pruebas y mantenimientos sobre dichos criterios RAMS+C. En segundo lugar, se requiere del estudio de la viabilidad de nuevos métodos de optimización capaces de manejar de forma adecuada tanto la complejidad de los nuevos modelos desarrollados como el gran número de variables de decisión que pueden estar involucradas en el proceso de optimización en base a múltiples criterios RAMS+C y además, que sean capaces de obtener buenos resultados en la optimización en presencia de incertidumbres asociadas tanto a parámetros, modelos o variables de decisión, y que afectan a la toma de decisiones. Para la resolución del problema de optimización multicriterio que se plantea se ha seleccionado como herramienta de optimización evolutiva los algoritmos genéticos, los cuales han mostrado una alta eficiencia en la resolución de problemas complejos. El objetivo pues de la presente tesis se centra en el desarrollo de nuevos modelos y métodos necesarios para acometer el proceso de optimización de pruebas y mantenimientos en base a criterios RAMS+C, con aplicación a sistemas de seguridad de centrales nucleares. Se han propuesto varias aproximaciones que modelan el comportamiento de los equipos con independencia temporal. |
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