전동차는 대용량 교통수단으로서 정시 운행 및 높은 안전성이 요구되기 때문에, 고장 분석을 체계적으로 수행하여 신뢰도를 향상시키기 위한 수단으로서 고장 영향의 심각도 및 치명도를 정량적으로 평가하는 FMECA (Failure Modes, Effects and Criticality Analysis) 기법이 적용되고 있다. 그러나, 아직까지 전동차에 특화된 FMECA 규격 및 절차는 정립되어 있지 않고 자동차 산업 등 다른 산업분야의 FMECA 규격을 그대로 적용하고 있기 때문에 전동차의 고유한 운영 및 유지보수 여건을 충분히 반영하지 못하고 있다. 본 논문에서는 산업계 각 분야에서 적용되고 있는 FMECA 규격에 대한 분석을 토대로, 전동차 분야에 적합한 FMECA 기법으로서 고장 영향 분석과 치명도 분석을 단계별로 나누어 수행하고 고장 영향의 심각도에 중점을 두어 치명도를 분석하는 기법을 제시하였다. 제안 기법을 전동차의 핵심 안전 장치인 고속차단기에 적용하여 도시철도 현장에서의 15년 동안의 전동차 유지보수 데이터를 이용하여 분석한 결과, 고속차단기 부품 중에서 특히 아크 슈트의 절손이 심각도 3등급, 치명도 5등급으로 위험도가 가장 높았으며, 뒤를 이어서 전자변 파손 및 접촉 불량, 실린더 파손 등이 심각도 3등급, 치명도 4등급으로 위험도가 높은 것으로 나타났다. 이상의 분석 결과는 전동차 고속차단기의 설계 및 유지보수 업무의 개선에 활용할 수 있다.
FMECA의 목적은 위성체의 설계 시에 임무 수행에 치명적인 영향을 줄 수 있는 부품이나 구성을 밝혀내어 이를 설계에 이용하기 위한 것이다. 이러한 분석을 통하여 위성체의 운용 또는 생산 중에 예상되는 모든 고장 형태(Failure Mode)를 확인하고, 해당 고장 형태의 임무에 대한 영향을 검토하여 이러한 고장 형태가 허용될 수 있는 것인지를 결정하고 이를 보완하기위한 설계 변경 또는 관리가 이루어지게 된다. 본 기술 논문에서는 현재 개발 중인 위성에 대하여 수행된 FMECA의 절차와 결과를 수록하였다.
Purpose: The purpose of this study was to develop the accelerated life test method for Constant Electrical Potential Electrolysis gas sensor (CEPE gas sensor). Methods: The parts and modules of CEPE gas sensor were analyzed by using Reliability Block Diagram (RBD). Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) and Quality Function Deployment (QFD) methods were performed for each part to determine the most affecting stress factor in its life cycle. The long term testing was conducted at three different dry heat levels and the acceleration factor was developed by using Arrhenius relationship. Conclusion: The acceleration factor for CEPE gas sensor was developed by using FMEA, QFD, and statistical analysis for its failure data. Also qualification tests were designed to meet the target life.
In the case of helicopters, the development of parts technology is rapidly changing, and the complexity is rapidly increasing. Particularly, the surge of various electric and electronic systems is recognized as a problem that is directly related to the safety of the helicopter. Due to these problems, there is a growing interest in reliability evaluation in the face of the problem of confirming and certifying the reliability of parts in the development stage. In this paper, the analysis of the failure mechanism of the wiper system was carried out, and the priority and importance of each failure mode were checked by using the results, and major stress factors were derived and the corresponding acceleration model was selected. Also, the accelerated lifetime test time was calculated according to the life test time, acceleration status and acceleration level of the steady state by using the selected acceleration model and characteristic values.
Purpose: Failure Mode and Effect Analysis (FMEA) is a widely utilized technique to measure product reliability by identifying potential failure modes. Even though FMEA techniques have been studied, the form of Risk Priority Number (RPN) used to evaluate risk priority in FMEA is still questionable because of its shortcomings. In this study, we suggest common RPN(cRPN) to resolve shortcomings of the traditional RPN and show the extensibility of cRPN. Methods: We suggest cRPN which is based on Cobb-Douglas production function, and represent the various application on weighting risk factors, weighted RPN in a mathematical way, and show the possibility of statistical approach. We also conduct numerical study to examine the difference of the traditional RPN and cRPN as well as the potential application from the analysis on marginal effects of each risk factor. Results: cRPN successfully integrates previously suggested approaches especially on the relative importance of risk factors and weighting RPN. Moreover, we analyze the effect of corrective actions in terms of econometric analysis using cRPN. Since cRPN is rely on the reliable mathematical model, there would be numerous applications using cRPN such as smart factory based on A.I. techniques. Conclusion: We propose a reliable mathematical model of RPN based on Cobb-Douglas production function. Our suggested model, cRPN, resolves various shortcomings such as consideration of the relative importance, the effect of combinations among risk factors. In addition, by adopting a reliable mathematical model, quantitative approaches are expected to be applied using cRPN. We find that cRPN can be utilized to the field of industry because it is able to be applied without modifying the entire systems or the conventional actions.
Shield tunneling method is widely used to build tunnels in complex geological environment. Stability control of tunnel face is the key to the safety of projects. To improve the excavation efficiency or perform equipment maintenance, the excavation chamber sometimes is not fully filled with support medium, which can reduce the load and increase tunneling speed while easily lead to ground collapse. Due to the high risk of the face failure under non-fully support mode, the tunnel face stability should be carefully evaluated. Whether compressive air is required for compensation and how much air pressure should be provided need to be determined accurately. Based on the upper bound theorem of limit analysis, a non-fully support rotational failure model is developed in this study. The failure mechanism of the model is verified by numerical simulation. It shows that increasing the density of supporting medium could significantly improve the stability of tunnel face while the increase of tunnel diameter would be unfavorable for the face stability. The critical support ratio is used to evaluate the face failure under the nonfully support mode, which could be an important index to determine whether the specific unsupported height could be allowed during shield tunneling. To avoid of face failure under the non-fully support mode, several charts are provided for the assessment of compressed air pressure, which could help engineers to determine the required air pressure for face stability.
Srinivas Reddy, Padi;Kumar, R. Amudhu Ramesh;Mathews, M. Geo;Amarendra, G.
Nuclear Engineering and Technology
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제50권5호
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pp.690-697
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2018
Criticality alarm systems (CASs) are mandatory in nuclear plants for prompt alarm in the event of any criticality incident. False criticality alarms are not desirable as they create a panic environment for radiation workers. The present article describes the design enhancement of the CAS at each stage and provides maximum availability, preventing false criticality alarms. The failure mode and effect analysis are carried out on each element of a CAS. Based on the analysis, additional hardware circuits are developed for early fault detection. Two different methods are developed, one method for channel loop functionality test and another method for dose alarm test using electronic transient pulse. The design enhancement made for the external systems that are integrated with a CAS includes the power supply, criticality evacuation hooter circuit, radiation data acquisition system along with selection of different soft alarm set points, and centralized electronic test facility. The CAS incorporating all improvements are assembled, installed, tested, and validated along with rigorous surveillance procedures in a nuclear plant for a period of 18,000 h.
In our daily life, artificial intelligence performs simple and complicated tasks like us, including operating mobile phones and working at homes and workplaces. Artificial intelligence is used in industrial technology for diagnosing various types of equipment using the machine learning technology. This study presents a fault mode effect analysis (FMEA) of start motors using machine learning and big data. Through multiple data collection, we observed that the primary failure of the start motor was caused by the melting of the magnetic switch inside the start motor causing it to fail. Long-short-term memory (LSTM) was used to diagnose the condition of the magnetic locations, and synthetic data were generated using the synthetic minority oversampling technique (SMOTE). This technique has the advantage of increasing the data accuracy. LSTM can also predict a start motor failure.
This paper presents some quasi-static tests for 4 mixed columns composed of CFST column and RC column. The seismic performance and failure mode were studied under low-cyclic revised loading. The failure mode was observed under different axial compression ratios. The hysteretic curve and skeleton curve were obtained. The effects of axial compression ratio on yield mechanism, displacement ductility, energy dissipation, stiffness and strength attenuation were analyzed. The results indicate that the failure behavior of CFST-RC mixed column with archaized style is mainly caused by bending failure and accompanied by some shear failure. The axial compression ratio performs a control function on the yielding order of the upper and lower columns. The yielding mechanism has a great influence on the ductility and energy dissipation capacity of specimens. Based on the experiment, finite element analysis was made to further research the seismic performance by ABAQUS software. The variable parameters were stiffness ratio of upper and lower columns, axial compression ratio, yielding strength of steel tube, concrete strength and rebar ratio. The simulation results show that with the increase of stiffness ratio of the upper and lower columns, the bearing capacity and ductility of specimens can correspondingly increase. As the axial compression ratio increases, the ductility of the specimen decreases gradually. The other three parameters both have positive effect on the bearing capacity but have negative effect on the ductility. The results can provide reference for the design and engineering application of mixed column consisted of CFST-RC in Chinese archaized buildings.
In the mechanical design process various types of errors are bound to occur. In order to prevent such mechanical malfunctions and decrease number of instances of errors, various technique are utilized. The purpose of this research is to demonstrate the effectiveness of the combined service Blueprint and FMEA (Failure Mode and Effect Analysis) by applying such method to machine process. The results are as follows: First, modification can be obtained by discovering the failure mode hidden within the inner side of the blueprint. Second, issues within the company are found when conducting the machine design process that is not visible from the outside. Therefore, potential errors can be effectively resolved by preventing failure mode in advance and eventually high quality of the product could be obtained as well as its reliability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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