Modelos predictivos para estimar la degradación de las variables que componen el grado de color del algodón Upland
El análisis de degradación es una herramienta estadística importante, utilizada para inferir sobre el comportamiento de las características de calidad en función del tiempo, lo que es conocido como confiabilidad. El presente artículo presenta una aplicación de modelos de degradación lineales, para e...
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| Những tác giả chính: | , , , |
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| Định dạng: | Artículo |
| Ngôn ngữ: | spa |
| Được phát hành: |
Universidad Autónoma de Ciudad Juárez
2016
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| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | http://erevistas.uacj.mx/ojs/index.php/culcyt/article/view/1454 |
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| Tóm tắt: | El análisis de degradación es una herramienta estadística importante, utilizada para inferir sobre el comportamiento de las características de calidad en función del tiempo, lo que es conocido como confiabilidad. El presente artículo presenta una aplicación de modelos de degradación lineales, para el análisis de las características de calidad que determinan el grado de color del algodón tipo americano o Upland, dicha aplicación consistió en el estudio de muestras de algodón expuestas a las condiciones ambientales externas, con el objeto de conocer el comportamiento de la pérdida del grado de color de la fibra de algodón cuando esta es almacenada a la intemperie. El grado de color del algodón americano se compone por dos características la “reflectancia” (Rd) y “pigmentación” (+b), dichas características fueron monitoreadas bajo las condiciones antes mencionadas y de los datos obtenidos se formularon dos tipos de modelos: primeramente un modelo de regresión lineal simple con series de tiempo y posteriormente un modelo de degradación simple con proceso Gaussiano, para cada característica de calidad del grado de color. Así mismo se presenta un comparativo entre los tiempos medios de falla (MTTF) de ambos modelos respecto a las dos variables estudiadas y sus respectivos niveles críticos de degradación o pseodofallas, donde los modelos de degradación con proceso Gaussiano resultan más asertivos dado que utilizan un coeficiente de variación entre unidades y un coeficiente de movimiento Browniano para modelar los cambios aleatorios en las condiciones ambientales. |
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| số ISSN: | 2007-0411 |