The failure rate of bidirectional dc-to-dc converter is predicted through the failure mode and effect analysis (FMEA) and the fault-tree analysis (FTA) considering the operational risk. In order to increase the driving voltage of the electric vehicle efficiently, the bidirectional converter is attached to the front of the inverter. It has a boost mode for discharging battery power to the dc-link capacitor and a buck mode for charging the regenerative power to the battery. Based on the results of the FMEA considering the operating characteristics of the bidirectional converter, the fault-tree is designed considering the risk of the converter. After setting the design parameters for the MCU for the electric vehicle, we analyze the failure rate of the capacitor due to the output voltage ripple and the inductor component failure rate due to the inductor current ripple. In addition, we obtain the failure rate of major parts according to operating temperature using MIL-HDBK-217F. Finally, the failure rate and the mean time between failures (MTBF) of the converter are predicted by reflecting the part failure rate to the basic event of the fault-tree.
This paper describes that how to enhance the robustness of semiconductor TRM(Transmitter and Receiver Module) through the bias sequencing and tuning the switching time. Previous circuit designs focused on improving the MDS(Minimum Detection Signal) performance. Because TRM has critical problem which transmission output signal leak into receiver by it's compact design. Under this condition, TRM was frequently broken down within the MTBF(Mean Time Between Failure). This study proposes the bias sequencing and tuning the switching time to improve above problem. At first, we collected major failure symptom and infer it's cause. Second, we demonstrated it's effect by derive the improvement method and apply it to our system. And finally we can convinced that the proposed method clear the frequent failure problem with its lack of isolation.
Journal of the Korean Society for Precision Engineering
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v.31
no.1
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pp.67-73
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2014
A reliability evaluation or prediction can be defined as MTBF which stands for mean time between failures (Exclusively for repairable failures). Spindle system has huge effect on performance of machine tools and working quality as well as is required of high reliability. Especially, it takes great importance in producing automobiles which includes a large number of working processes. However, it is unusually difficult to predict reliability because there are lack of data and research about reliability of spindle system. Standards and methods of examinations for reliability evaluation of machine tools are scarce at local and abroad as well. Therefore, this research is meant to improve the reliability of spindle system before mass produced with developing standards of reliability and methods of examinations through FMEA to assess reliability of spindle system in prototype stages of developing high speed spindle system of machining center.
This paper is reviewed RAM(Reliability, Availability and Maintainability) data table utilized for RAM data management to Urban Maglev Transit. As railway systems become more complex, the RAM requirements are reinforced to ensure that a design meets Reliability, Availability, Maintainability criteria. Therefore, it needs the efficient management for RAM data of railway system to meet RAM target. At this study, RAM data management format is suggested to ensure reliability and maintainability based on acquired experience for overseas rolling stock. This RAM data table and FMECA(Failure Mode Effect Criticality Analysis) table are useful to the calculation of MTBF(Mean Time Between Failure), MTBSF(Mean Time Between Service Failure) and Maintainability. Also, this RAM management table will be efficient to improve the RAM evaluation to Urban Maglev Transit.
Reliability, availability, and cost have been the major concerns for photovoltaic hybrid systems since their beginning as primary sources for much critical applications like communication units and repeaters. This paper descnbes the performance of two hybrid systems, photovoltaic-battery, wind-turbine coupled with the public-grid (PVBWG) hybrid system and photovoltaic-battery, wind-turbine coupled With the diesel generator (PVBWD) hybrid system The systems are sized to power a typical 300W/48V de telecommunication load continuously throughout the year Such hybrid systems consist of subsystems, which in turn consist of components Failure of anyone of these components may cause failure of the entire system. The reliability and availability basics, and estimation procedure for the two proposals are introduced also in this paper. The PVBWG and PVBWD system configurations are shown with the relevant mean-time-between-faIlure (MTBF) and failure rate (${\lambda}$) of each component. The characteristics equations of the two systems are deduced as a function of operating hours and the percentage of sun and wind availabilities per day. The system probability failure as well as the reliability is estimated based on the fault tree analysis technique. The results show that, by using standard or normal components MTBF, the PVBWG is more reliable and the time of periodic maintenance period is more than one year especially in the rich sites of both sun and wind, but PVBWD competes else Also, in the first five years from the system installation, the system is quit reliable and may not require any maintenance. The results show also, as the sun and wind are available, as the system reliable and available.
In this article an economic life test sampling plan is considered for repairable products when the products in each lot have the same interfailure time distribution, but the mean time between failure (MTBF) of a lot varies from lot to lot according to a known prior distribution. A cost model is constructed which consists of test cost, accept cost, and reject cost. Determination of the optimal plan which minimizes the expected average cost per lot is discussed. Numerical examples are presented to illustrate the use of the proposed sampling plans and sensitivity analyses for parameters of the prior distribution are performed.
Journal of Korean Society of Industrial and Systems Engineering
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v.36
no.4
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pp.100-108
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2013
In aerospace industry, MTBF (Mean Time Between Failure) and MFTBF (Mean Flight Time Between Failure) are generally used for reliability analysis. So far, especially to Korean military aircraft, MFTBF of avionic equipments is predicted by MIL-HDBK-217 and MIL-HDBK-338, however, the predicted MFTBF by military standard has a wide discrepancy to that of real-world operation, which leads to overstock and increase operation cost. This study analyzes operational data of avionic equipments. Operational MFTBF, which is calculated from operational data, is compared with predicted MFTBF calculated conventionally by military standard. In addition, failure rate trend is investigated to verify reliability growth in operational data, the investigation shows that failure rate curve from operational data has somewhat pattern with decreased failure rate and constant failure rate.
With the introduction of the RAMS(Reliability, Availability, Maintainability, Safety), the interest of the system assurance has been increased. First of all, fast-growing electronic circuit requires analyzing the failure rates, by dividing the signalling system more specifically. Since 2005, the K.N.R (Korean National Railway) has incorporated ERP(Enterprise Resource Planning) in order to establish the complete status as the top international comprise, therefore while ordering the project, it has established the classification system and then has been applying to ERP system in 2007. Due to the complex of the classification system, the reliability analysis of the signalling system was assessed with the limit of IXL ATP with On-board and wayside equipment. This paper assumed MTBF(Mean Time Between Failure), MTTR((Mean Time Between Repair) of total signalling system, by using the classification of ERP program.
Journal of the Korean Society for Aeronautical & Space Sciences
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v.47
no.10
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pp.747-752
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2019
By using the failure information and the cumulative test execution time obtained by performing the reliability growth test, it is possible to estimate the parameter of the reliability growth model, and the Mean Time Between Failure (MTBF) of the product can be predicted through the parameter estimation. However the failure information could be acquired periodically or the number of sample data of the obtained failure information could be small. Because there are various constraints such as the cost and time of test or the characteristics of the product. This may cause the error of the parameter estimation of the reliability growth model to increase. In this study, the Bayesian method is applied to estimating the parameters of the reliability growth model when the number of sample data for the fault information is small. Simulation results show that the estimation accuracy of Bayesian method is more accurate than that of Maximum Likelihood Estimation (MLE) respectively in estimation the parameters of the reliability growth model.
Korean Journal of Computational Design and Engineering
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v.20
no.1
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pp.36-43
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2015
Recently, a number of evaluation studies on availability of plant were carried out. This study was conducted to verify of the reliability of a simulation with some variable such as configuration of process, failure probability density function and the number of iteration times for the natural gas liquefaction plant. The error rate of the KICT-RAM solution was evaluated as 0.03~1.79% compared with the result of the MAROS(commercial solution). And the error-rate change was observed in the range of 0.03~1.75 on the condition of the iteration times as 30, 100, 250. As a result the plant availability evaluation approach of KICT-RAM solution was verified as reasonable. However, the careful approach was required to use the solution because the error-rate increased according to iteration times change.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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