본 연구에서는 차세대 고속열차의 신뢰성 성장률 분석에 대한 연구를 수행하였다. 차세대 고속열차의 신뢰성 평가를 효과적으로 수행하기 위해서 6개의 서브시스템으로 분류를 하였으며, 이에 대한 기능블록선도와 신뢰성블록선도를 도출하였다. 또한 안정화 시험 중에 수행된 시험결과를 바탕으로 고장정보분석을 수행하였다. 그리고 Duane 모델에 기반한 신뢰성 성장률 분석을 차세대 고속열차의 실험 결과에 적용하였다. 본 연구를 통해서 지속적인 차량의 유지 보수 활동이 신뢰성 성장에 영향을 미치고 있음을 확인하였다.
Reliability growth rate (or reliability growth curve slope) have the two cases of trend as a constant or changing one during the reliability growth testing. The changing case is very common situation. The reasons of reliability growth rate changing are that the failures to follow the NHPP (None-Homogeneous Poisson Process), and the solutions implemented during test to break out other problems or not to take out all of the root cause permanently. If the changing were big, the "Goodness of Fit (GOF)" of reliability growth curve to test data would be very low and then reduce the accuracy of assessing result with test data. In this research, we are using Duane model and AMSAA model for assessing test data and projecting the reliability level of complex and repairable system as like construction equipment and vehicle. In case of no changing in reliability growth rate, it is reasonable for reliability engineer to implement the original Duane model (1964) and Crow-AMSAA model (1975) for the assessment and projection activity. However, in case of reliability growth rate changing, it is necessary to find the method to increase the "GOF" of reliability growth curves to test data. To increase GOF of reliability growth curves, it is necessary to find the proper parameter calculation method of interesting reliability growth models that are applicable to the situation of reliability growth rate changing. Since the Duane and AMSAA models have a characteristic to get more strong influence from the initial test (or failure) data than the latest one, the both models have a limitation to contain the latest test data information that is more important and better to assess test data in view of accuracy, especially when the reliability growth rate changing. The main objective of this research is to find the parameter calculation method to reflect the latest test data in the case of reliability growth rate changing. According to my experience in vehicle and construction equipment developments over 18 years, over the 90% in the total development cases are with such changing during the developing test. The objective of this research was to develop the newly assessing method and the process for GOF level increasing in case of reliability growth rate changing that would contribute to achieve more accurate assessing and projecting result. We also developed the new evaluation method for GOF that are applicable to the both models as Duane and AMSAA, so it is possible to compare it between models and check the effectiveness of new parameter calculation methods in any interesting situation. These research results can reduce the decision error for development process and business control with the accurately assessing and projecting result.
기업의 경영범위가 확대되고 경영패러다임이 글로벌 경영으로 전환되면서 기업의 가치평가도 제품 및 서비스 위주 평가뿐만 아니라 작업장내에서 발생하는 각종 사고에 대한 평가까지도 포함시키는 포괄적인 기업경영평가로 확대되고 있다. 그래서 기업들도 안전보건에 대한 관리에서 실패할 경우, 기업의 이미지 저하는 물론 사고처리비용이 많이 들기 때문에 각 기업은 안전보건에 대해 지속적인 투자와 많은 관심을 가져야 한다. 따라서 본 연구에서는 산업현장에서 안전관리를 하는데 있어서 문제점을 살펴보고, 그리고 재해예방전문기관의 설립 전과 설립 후에 대한 재해통계자료를 Duane의 신뢰성 성장모델을 이용하여 분석해 보고, 모델의 적합성을 검증해 보고자 한다. 이러한 분석을 위해서 재해발생 수는 포아송 분포로, 그리고 분포의 평균값은 시간에 따라 변화하는 NHPP로 가정하였다.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제10권1호
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pp.203-210
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2003
In a standard Metropolis-type Monte Carlo simulation, the proposal distribution cannot be easily adapted to "local dynamics" of the target distribution. To overcome some of these difficulties, Duane et al. (1987) introduced the method of hybrid Monte Carlo(HMC) which combines the basic idea of molecular dynamics and the Metropolis acceptance-rejection rule to produce Monte Carlo samples from a given target distribution. In this paper, using the HMC within Gibbs sampler, an asymptotical estimate of the smoothing mean and a general solution to state space modeling in Bayesian framework is obtaineds obtained.
Reliability test is focusing to detect the unexpected reliability failure and solve them for the high quality of products. The test data should be used to assess and project the current level of interesting product reliability and so it is very important to have the accurately assessing methodology with test data. There are two type of trend for test data as constant and changing one during testing and this paper shows the difference in the assessing results of these two cases. There is less information how to define the existence of reliability growth rate changing and calculate the parameters of the reliability growth models to make an accurate assessment with such condition, so i established the process and mathematical model to calculate the parameters at such condition to make reliability growth curve with high Goodness of Fit. I validated the new method with the data made from Monte Carlo Simulation and case from Demko (1993). Even the assessed result with the new methodology may be different with the case by case because of very diversity in test condition and testing product quality, but the process and method founded in this research can be applied to any case using Duane and AMSAA model for their test data assessment. I also present the evaluation method to see the effectiveness with new one which is a conventional knowledge and not popular to use, so it is possible to compare the results with the newly presented and conventional method for better business decision.
Special, high technology developments and systems improvements become more necessary as the industrial society is becoming complex. When some systems are developed, it is common that developed systems have low-reliability in infant period. Some developed systems need tests to improve their reliability up to the respected level before adapting them. This paper aims at showing the testing program including the reliability growth model for reliability improvement of the Light Rail Transit
This study considers reliability growth management as the excellent method for construction equipment development with the effect on decreasing COPQ(Cost of Poor Quality Cost) of new products. MIL-HDBK-189A(1981) and RADC-TR-84-20(1984) standards provide a general concept of reliability growth management including to reliability growth test, models and FRACAS(Failure Reporting and Corrective Action System). There is no study how to apply reliability growth management to construction equipment(or machine) development. This paper propose the method to apply it to construction equipment development process from the reliability target setting for developing products to launching them at market. It is expecially showing how to set target reliability for new developing equipment and the development risk to reach the reliability target in detail.
Kim, Woo-Tae;Hong, Ki-Hyuek;Myung S. Jhon;John G. VanOsdo;Duane H. Smith
Journal of Mechanical Science and Technology
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제17권10호
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pp.1583-1596
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2003
A study of forced convection in a circular pipe with a partially filled porous medium was numerically investigated. The Brinkman-Forchheimer extension of the Darcy model was used to analyze the and temperature distribution in the porous medium. Our study includes two types of porous layer configurations: (1) a layer attached at the tube wall extending inward towards the centerline and (2) a layer at the centerline extending outward. The effect of several parameters, such as Darcy number, effective viscosity, effective thermal conductivity, and inertia parameter, as well as the effect of geometric parameters, were investigated.
Failure of essential avionic equipments have a significant impact on the operations and safety of P-3 maritime patrol aircraft. Therefore, avionic equipments of P-3 are required to have higher reliability. Based on the field failure data, this paper studies the reliability growth of essential avionic equipments in P-3 using Duane model. Additionally, a simulation model is built and implemented for identifying the operational availability according to the field failure data of avionic equipments.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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