Abstract
Munitions must be analyzed to identify any risks for quality assurance in development and mass production. Risk identification for parts, compositions, and systems is carried out through failure mode effects analysis (FMEA) as one of the most reliable methods. FMEA is a design tool for the failure mode of risk identification and relies on the RPN (risk priority number). FMEA has disadvantages because its severity, occurrence, and detectability are rated at the same level. Fuzzy FMEA applies fuzzy logic to compensate for the shortcomings of FMEA. The fuzzy logic of Fuzzy FMEA is to express uncertainties about the phenomenon and provides quantitative values. In this paper, Fuzzy FMEA is applied to the failure mode of a rotorcraft landing system. The Fuzzy rule and membership functions were conducted in the Fuzzy model to study the RPN in the failure mode of a landing system. This method was selected to demonstrate crisp values of severity, occurrence, and detectability. In addition, the RPN was obtained. The results of Fuzzy FMEA for the landing system were analyzed for the RPN and ranking by fuzzy logic. Finally, Fuzzy FMEA confirmed that it could use the data in quality assurance activities for rotorcraft.
군수품은 품질 보증을 위해 개발과 양산단계에서 위험 식별을 수행해야 한다. 위험 식별은 부품, 구성품, 계통 등에 대한 고장 요소를 분석하는 것으로, 다양한 신뢰성 기법 중에서 고장 모드 영향 분석(FMEA)을 이용하고 있다. FMEA는 위험 식별 중 고장 요인에 대하여 분석하는 방법으로, 위험도(RPN)를 통해 관리할 수 있다. FMEA는 심각도, 발생도, 검출도가 같은 중요도로 평가되기 때문에 단점을 가진다. 퍼지 FMEA는 FMEA의 단점을 보완하기 위해 퍼지이론을 이용한 것이다. 퍼지 이론은 현상의 불확실한 상태를 표현해주는 방법으로, 정량적인 값을 제공한다. 본 논문에서, 퍼지 FMEA는 회전익 항공기 착륙장치의 고장 모드에 대한 객관적인 평가를 위해 적용되었다. 착륙장치에 대한 위험도 분석을 위해, 퍼지 규칙과 소속 함수를 구성하였다. 퍼지화 모델은 심각도, 발생도, 검출도의 크리스프(crisp) 값을 이용하였고, 위험도를 도출하였다. 착륙장치에 대한 퍼지 FMEA 결과는 위험도와 우선순위를 분석할 수 있다. 퍼지 FMEA는 회전익 항공기의 품질 보증 활동에서 기초자료로 활용할 수 있음을 확인하였다.