| المستخلص: |
في هذا البحث سيتم التعامل مع بيانات أوقات حياة ضبابية لا تمتلك كل قيمة، فيها حد أدنى وحد أعلى، تمكننا من تحديد درجة الانتماء المناسبة لها، حيث أنه من المعروف أن كل بيانات أوقات الحياة تمتلك حداً أدنى يمثل بداية وقت الحياة وحداً أعلى يمثل نهاية وقت الحياة، ثم نستطيع تقدير المعولية الضبابية لهذه البيانات باستعمال إحدى طرائق التقدير ومنها طريقة بيز (Bayes Method) والتي تضمنت الحالات التالية: 1- بيانات العينة ضبابية والتوزيع الأولي للمعلمة يحتوي على معلمة غير ضبابية. 2- بيانات العينة ضبابية والتوزيع الأولي للمعلمة يحتوي على معلمة ضبابية. وتم استعمال أنموذج التوزيع رالي لبيانات العينة، وأنموذج التوزيع كاما لبيانات التوزيع ألأولي لمعلمة التوزيع رالي في البيانات التي تم أخذها من محطة توزيع كهرباء النجيبية البصرة التابعة لوزارة الكهرباء ولقيمتين مختلفتين (2،1) لمعلمتي التوزيع ألأولي كاما. ومن خلال النتائج التي تم الحصول عليها في الجانب التطبيقي تبين أن الحالة الأولى لطريقة بيز لقيم α (0.003,0.002,0.001) هي الأفضل نسبيا من الحالة الثانية لطريقة بيز في تقدير المعولية الضبابية، وعند قيم α (0.01,0.009,0.008,0.007,0.006,0.005,0.004) فإن الحالة الثانية لطريقة بيز أفضل من الحالة الأولى لطريقة بيز في تقدير المعولية الضبابية عندما تمتلك بيانات العينة الضبابية درجة انتماء أقل أو مساوية إلى 0.001.
In this research we will treat fuzzy lifetime data that each value does not have minimum and maximum limitation which enable us to appoint the suitable belonging degrees but all lifetime data have minimum restriction which represent the beginning life time, and maximum one that represents the end of lifetime, This paper discussed two procedures to estimate the fuzzy reliability, Bayes procedure that includes the following: 1- Sample data are fuzzy and the prior distribution for parameter includes an un fuzzy parameter. 2- Sample data are fuzzy and the prior distribution for parameter includes a fuzzy parameter. Employed the Rayleigh distribution form for sample data, and Gama distribution for the prier distribution for the parameter of Rayleigh distribution parameter in the data taken from the Nujaiba power station of the Ministry of Electricity and for two different values (2.1) for the primary distribution parameters of Gamma distribution, From the results obtained in the applied side, it was found that the first case of the Bayes method for α values (0.001,0.002,0.003) is relatively better than the other cases of the Bayes method in estimating the fuzzy reliability, and at α values (0.004,0.005,0.006, 0.007,0.008,0.009,0.01) The third case of the Bayes method is best than the other cases of the Bayes method in estimating the fuzzy reliability when the fuzzy sample data have membership degree a lower or equal to 0.001.
|
