Los sistemas multicomponentes que operan en entornos dinámicos se ven afectados por el impacto acumulativo del entorno y la correlación entre la vida útil de los componentes. Ignorar este impacto conduce a una distorsión en la evaluación de la confiabilidad y a una baja eficiencia en la asignación de confiabilidad. Para abordar este problema, este artículo construye un modelo estocástico de escala de tiempo aleatoria para sistemas multicomponentes impulsado por un proceso puro de nacimiento no homogéneo (NHPBP). Este modelo utiliza un proceso puro de nacimiento no homogéneo para modelar el proceso de conteo de impactos ambientales, mientras que construye la escala de tiempo aleatoria como un funcional de exposición acumulativa dependiente de la trayectoria impulsada por todo el historial de impactos. Mediante la transformación de Laplace de la escala de tiempo aleatoria, se derivan la función de supervivencia de los componentes, la función conjunta de supervivencia y las expresiones de confiabilidad para estructuras típicas del sistema, además de demostrar que existe una dependencia del primer cuadrante positivo entre la vida útil de los componentes. Además, bajo restricciones de confiabilidad a nivel de sistema, se establece un modelo de asignación de confiabilidad orientado al costo que se resuelve mediante un algoritmo genético. Los experimentos numéricos realizados en el sistema de frenos de automóviles muestran que, bajo el efecto amplificador del impacto acumulativo, el modelo tradicional basado en un proceso de Poisson no homogéneo (NHPP) sobrestima la confiabilidad del sistema; mientras que el modelo de asignación propuesto basado en el proceso puro de nacimiento no homogéneo puede proporcionar soluciones de asignación viables en condiciones dinámicas.

Proceso puro de nacimiento no homogéneo (NHPBP); asignación de confiabilidad; confiabilidad del sistema; algoritmo genético (GA)