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Optimización Evolutiva y Multiobjetivo en base a criterios RAMS+C para Centrales Nucleares

RiuNet: Repositorio Institucional de la Universidad Politécnica de Valencia

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Optimización Evolutiva y Multiobjetivo en base a criterios RAMS+C para Centrales Nucleares

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dc.contributor.advisor Martorell Alsina, Sebastián Salvador es_ES
dc.contributor.advisor Carlos Alberola, Sofía es_ES
dc.contributor.author Villanueva López, José Felipe es_ES
dc.date.accessioned 2011-09-05T09:11:09Z
dc.date.available 2011-09-05T09:11:09Z
dc.date.created 2011-07-27T08:00:00Z es_ES
dc.date.issued 2011-09-05T09:11:04Z es_ES
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/11446
dc.description.abstract 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. es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Universitat Politècnica de València es_ES
dc.rights Reserva de todos los derechos es_ES
dc.source Riunet es_ES
dc.subject Fiabilidad es_ES
dc.subject Disponibilidad es_ES
dc.subject Mantenibilidad es_ES
dc.subject Seguridad es_ES
dc.subject Coste es_ES
dc.subject Vigilancia es_ES
dc.subject Pruebas es_ES
dc.subject Mantenimiento es_ES
dc.subject Optimización es_ES
dc.subject Evolutiva es_ES
dc.subject Multicriterio es_ES
dc.subject Multiobjetivo es_ES
dc.subject Decisiones es_ES
dc.subject Incertidumbres es_ES
dc.subject Etf es_ES
dc.subject.classification ESTADISTICA E INVESTIGACION OPERATIVA es_ES
dc.subject.classification INGENIERIA NUCLEAR es_ES
dc.title Optimización Evolutiva y Multiobjetivo en base a criterios RAMS+C para Centrales Nucleares
dc.type Tesis doctoral es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/Thesis/10251/11446 es_ES
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.contributor.affiliation Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Química y Nuclear - Departament d'Enginyeria Química i Nuclear es_ES
dc.description.bibliographicCitation Villanueva López, JF. (2011). Optimización Evolutiva y Multiobjetivo en base a criterios RAMS+C para Centrales Nucleares [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/11446 es_ES
dc.description.accrualMethod Palancia es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.tesis 3624 es_ES


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