BPK logo

Biblioteka

Politechniki Koszalińskiej

Identyfikacja stanu technicznego oraz podstawy prognozowania pracochłonności napraw urządzeń mechanicznych na przykładzie eksploatacji statków powietrznych : rozprawa doktorska / Sebastian Głowiński.

By: Contributor(s): Material type: TextTextLanguage: Polish Publication details: Koszalin : [s.n], 2004.Description: 212 stron : ilustracje ; 30 cm + 2 recenzjeContent type:
  • Tekst
Media type:
  • Bez urządzenia pośredniczącego
Carrier type:
  • Wolumin
Subject(s): Genre/Form: Online resources: Dissertation note: Rozprawa doktorska. Politechnika Koszalińska. 2004. Summary: W pracy pracochłonność jest rozpatrywana jako liczba godzin potrzebna na usunięcie jednej lub większej liczby awarii. Rozprawa powstała w związku z potrzebą wypełnienia luki metodycznej istniejącej w naukowym warsztacie badawczym, dotyczącym identyfikacji stanu i prognozowania pracochłonności usuwania awarii urządzeń mechanicznych - statków powietrznych. Przeprowadzone badania pozwalają na sformułowanie tezy, że istnieją modele prognostyczne, które z określoną dokładnością są w stanie przewidzieć przyszłe wielkości pracochłonności usuwania awarii na podstawie zgromadzonych danych.
Star ratings
    Average rating: 0.0 (0 votes)
Holdings
Item type Current library Call number Status Date due Barcode Item holds
Doctor's thesis Doctor's thesis Biblioteka Politechniki Koszalińskiej Informatorium RD 075 Tylko na miejscu 09040540
Total holds: 0

Rozprawa doktorska. Politechnika Koszalińska. 2004.

Bibliografia na stronach 199-203.

Dostępne online na zasadzie licencji Creative Commons wersja BY-NC 4.0.

W pracy pracochłonność jest rozpatrywana jako liczba godzin potrzebna na usunięcie jednej lub większej liczby awarii. Rozprawa powstała w związku z potrzebą wypełnienia luki metodycznej istniejącej w naukowym warsztacie badawczym, dotyczącym identyfikacji stanu i prognozowania pracochłonności usuwania awarii urządzeń mechanicznych - statków powietrznych. Przeprowadzone badania pozwalają na sformułowanie tezy, że istnieją modele prognostyczne, które z określoną dokładnością są w stanie przewidzieć przyszłe wielkości pracochłonności usuwania awarii na podstawie zgromadzonych danych.

© 2023 Biblioteka Politechniki Koszalińskiej :: KOHA