Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.23
no.61
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pp.75-87
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2000
This paper proposes a procedure for designing an accelerated test using SMAT(Stress, (failure) Mechanism and Test) model describing the relation among stress, failure mode/mechanism and test method. In SMAT model the stresses to be applied are derived from the environmental factor analysis, the relative importance of those stresses can be estimated using AHP(Analytic Hierarchy Process) and failure mode/mechanism and test method are derived from the fields failure information and FMEA(Failure Mode and Effect Analysis). By applying the procedure we can make a selection of major factors to cause the failure of assembly and design the accelerated test using DOE(Design of Experiments) The procedure is illustrated with an qualification test case study of washing machine shaft assembly in "A" electric appliance company.
Slope stability is generally paid more attention to in slope protection works, especially for slope containing weak layers. Two indexes of safety factor and failure model are selected to perform slope stability. Moreover, the finite element limit analysis method comprehensively combines the advantage of the limit analysis method and the finite element method obtaining the upper and lower bounds of the safety factor and the failure mode under the slope stability limit state. In this study, taking a waste dump containing a weak layer as an engineering background, the finite element limit analysis method is adopted to explore the potential failure mode. Meanwhile, the sensitivity analysis of slope stability is performed on geometrical and geotechnical parameters of the waste dump. The results show that the failure mode of the waste dump slope is two wedges if the weak layer is located on the ground surface (Model A), while the slope can be observed as three wedges failure if the weak layer is below the ground surface (Model B). In addition, both failure modes are highly sensitive to the friction angle of the weak layer and the shear strength of waste disposal, and moderately sensitive to the heap height, the dip angle and cohesion of the weak layer, while the toe cutting has limited effect on the slope stability. Moreover, the sensitivity to the excavation of the ground depends on the location of the weak layer and failure mode.
Proceedings of the Korean Society For Composite Materials Conference
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2005.11a
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pp.61-65
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2005
Existing test methods for thick-section specimens ( 4mm) have not provided precise compressive properties to date for the analysis and design of thick structure. A survey of the failure behaviour of such thick specimens revealed that the failure initiated at the top corner of the specimen and propagated down and across the width of the specimen as premature failure, not typically reported for thin compression specimens. In the current study, the premature failure was successfully avoided during compressive testing and the failure mode was quite similar regardless of increasing specimen thickness and specimen volume. Failure mode was similar regardless of increasing specimen thickness and specimen volume, i.e. brooming failure mode combined with longitudinal splitting, interlaminar cracking, fibre breakage and kinkband formation (fibre microbuckling). Nevertheless, average failure strengths of the specimens decreased with increasing specimen thicnkiness from 2mm to 8mm with the T800/924C system (36% strength reduction) and specimen volumes from scaling factor I to scaling factor 4 with the IM7/8552 system (46% strength reduction). It was revealed from the literature$^{11}$ that the thickness effect and scaling effect arc caused by manufacturing defects such as void content and fibre waviness.
The Transactions of The Korean Institute of Electrical Engineers
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v.61
no.4
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pp.509-512
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2012
For decreasing an unexpected shutdown of Nuclear Power Plants, Korea Hydro & Nuclear Power co.(KHNP) has developed Single Point Vulnerability(SPV) of NPPs since 2008. SPV is the equipment that cause reactor shutdown & turbine trip or more than 50% power rundown due to its malfunction. Newly built Nuclear Power Plants need to develop the SPV list, so performed the job which analyse equipment failure effect for SPV selection for 1 year. To develop this, Failure Mode Effect Analysis(FMEA) and Fault Tree Analysis(FTA) methods are used. As results of this analysis, about 900 equipment are selected as SPV. Thereafter those are going to be applied to Nuclear Power Plants to enhance equipment reliability.
Proceedings of the Korean Geotechical Society Conference
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2005.03a
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pp.409-416
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2005
Design analysis for underground spaces requires evaluating stability related to tunnel collapses. A failure mode is one of the critical factors in the conventional methods of stability analysis. Therefore identification of failure modes is essential in securing safe construction in the phase of design analysis, instrumentation planning and implementation of reinforcing measures. In this study failure modes at the tunnel heading in granular soils are investigated using physical model tests and numerical simulation for various tunnel depths and ground surface inclinations. Test results indicated that the effect of depth and inclination of ground surface on a failure mode are significant. It is identified that, with an incase in depth, failure modes become localized in a region close to the tunnel. It is also known that an increase in the inclination of ground surface results in inclined and wide failure modes.
Purpose: This study identifies preventive measures for VOC management by analyzing the causes and effects of factors that contribute to high risk service failure using FMEA on KORAIL VOC data. Methods: Two research methods were used. First, a Risk Priority Number (RPN) was assigned to each KORAIL VOC based on Failure Mode and Effect Analysis (FMEA). Second, multiple regression analysis was run with RPN factors that include severity, occurrence, and detection as the independent variables and customer dissatisfaction as the dependent variable. Results: Multiple regression analysis showed that RPN factors including severity, occurrence, and detection had significantly positive relationship with customer dissatisfaction. Based on these results, an FMEA was performed on VOC categories with high RPN for railroad stations including platform, ticketing, ticket verification, parking, and escalator, and VOC categories with high RPN for trains including entrance doors, cafes, air quality, announcement, and ticket verification. Conclusion: This study has practical implications to service failure management. A priority order using FMEA was established for the list of customer dissatisfactions that should be addressed to actively manage service failure, and strategies for tackling this priority list are offered.
This study addresses the effect of pre-stressed cables on a pre-stressed mega-braced steel frame through employing static analysis and pushover analysis. The performances of a pre-stressed mega-braced steel frame and a pure steel frame without mega-braces are compared in terms of base shear, ductility, and failure mode. The influence of the cable parameters is also analyzed. Numerical results show that cable braces can effectively improve the lateral stiffness of a pure frame. However, it reduces structural ductility and degenerates structural pre-failure lateral stiffness greatly. Furthermore, it is found that 20% fluctuation in the cable pretension has little effect on structural ultimate bearing capacity and lateral stiffness. As comparison, 20% fluctuation in the cable diameter has much greater impact.
Transactions of the Korean Society of Pressure Vessels and Piping
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v.10
no.1
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pp.31-36
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2014
For decreasing an unexpected shutdown of Nuclear Power Plants, Korea Hydro & Nuclear Power co.(KHNP) has developed Single Point Vulnerability(SPV) of NPPs since 2008. SPV is the equipment that cause reactor shutdown & turbine trip or more than 50% power rundown due to its malfunction. New type Nuclear Power Plants need to develop the SPV list, so performed the SPV selection for about 1 year. To develop this, Failure Mode Effect Analysis(FMEA) methods are used. As results of FMEA analysis, about 700 equipment are selected as SPV. Thereafter those are going to be applied to new type Nuclear Power Plants to enhance equipment reliability.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.42
no.2
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pp.28-35
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2019
Since guided missiles with the characteristics of the one-shot system remain stored throughout their entire life cycle, it is important to maintain their storage reliability until the launch. As part of maintaining storage reliability, period of preventive test is set up to perform preventive periodic test, in this case failure detection rate has a great effect on setting up period of preventive test to maintain storage reliability. The proposed method utilizes failure rate predicted by the software on the basis of MIL-HDBK-217F and failure mode analyzed through FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) using data generated from the actual field. The failure detection rate of using the proposed method is applied to set periodic test of the actual guided missile. The proposed method in this paper has advantages in accuracy and objectivity because it utilizes a large amount of data generated in the actual field.
Journal of the Korean Society of Manufacturing Process Engineers
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v.20
no.9
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pp.35-41
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2021
A rotor is a crucial component in various mechanical assemblies. Additionally, high-speed and high-efficiency components are required in the automotive industry, manufacturing industry, and turbine systems. In particular, the failure of high-speed rotating bearings has catastrophic effects on auxiliary systems. Therefore, bearing reliability and fault diagnosis are essential for bearing maintenance. In this work, we performed failure mode and effect analysis on bearing rotors and determined that corrosion is the most critical failure type. Furthermore, we conducted experiments to extract vibration characteristic data and preprocess the vibration data through principle component analysis. Finally, we applied a machine learning algorithm called support vector machine to diagnose the failure and observed a classification performance of 98%.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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