Nowadays in offshore industry there are emerging hazards with vague property such as act of terrorism, act of war, unforeseen natural disasters such as tsunami, etc. Therefore industry professionals such as offshore energy insurers, safety engineers and risk managers in order to determine the failure rates and frequencies for the potential hazards where there is no data available, they need to use an appropriate method to overcome this difficulty. Furthermore in conventional risk based analysis models such as when using a fault tree analysis, hazards with vague properties are normally waived and ignored. In other word in previous situations only a traditional probability based fault tree analysis could be implemented. To overcome this shortcoming fuzzy set theory is applied to fault tree analysis to combine the known and unknown data in which the pre-combined result will be determined under a fuzzy environment. This has been fulfilled by integration of a generic bow-tie based risk analysis model into the risk assessment phase of the Risk Management (RM) cycles as a backbone of the phase. For this reason Fault Tree Analysis (FTA) and Event Tree Analysis (ETA) are used to analyse one of the significant risk factors associated in offshore terminals. This process will eventually help the insurers and risk managers in marine and offshore industries to investigate the potential hazards more in detail if there is vagueness. For this purpose a case study of offshore terminal while coinciding with the nature of the Caspian Sea was decided to be examined.
본 논문은 무인항공기 체계(UAS; Unmanned Aerial Systems)의 고장이력관리장비(FHME; Fault History Management Equipment)에 관한 연구를 다룬다. 무인항공기 체계는 비행안전을 위하여 고신뢰성 설계를 기반으로 다양한 전자장비를 탑재하고 있으며, 이에 따른 신속한 고장탐지가 필요하여 각 탑재장비는 BIT(Built-In-Test) 기능을 보유한다. 이러한 BIT 정보를 지상에서 시현, 저장, 관리가 가능하도록 하기 위하여 고장이력관리장비를 개발하였다. 따라서 본 논문에서는 고장이력관리장비의 개요 및 개발 요구사항, 설계 결과, 검증 시험 결과에 대해 기술한다.
평면 능동위상배열안테나 시스템에 있어, 간소화된 방사특성 측정 절차를 가지는 방사소자 결함진단 기법을 제시하였다. 이를 위해 평면 배열 구성에 대한 방사특성을 기반으로 선형 배열 구성으로 근사화 분석할 수 있는 방법 및 방사소자 결함진단과정에서 발생할 수 있는 유일해 문제를 해소하기 위한 방법을 연구하였다. 본 논문에서 제시된 기법 및 유전 알고리즘을 기반으로 다양한 평면 능동위상배열안테나 구성에 따른 방사소자 결함진단에 대한 모의실험을 수행하였다. 모의실험 결과, 제시된 방사소자 결함진단 기법은 다양한 구성을 가지는 평면 능동위상안테나에 대해서도 적용가능함을 확인하였다.
Fang Zhao ;Shuliang Zou ;Shoulong Xu ;Junlong Wang;Tao Xu;Dewen Tang
Nuclear Engineering and Technology
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제54권12호
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pp.4560-4570
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2022
Dynamic fault tree (DFT) and its related research methods have received extensive attention in safety analysis and reliability engineering. DFT can perform reliability modelling for systems with sequential correlation, resource sharing, and cold and hot spare parts. A technical modelling method of DFT is proposed for modelling ship collision accidents and loss-of-coolant accidents (LOCAs). Qualitative and quantitative analyses of DFT were carried out using the cutting sequence (CS)/extended cutting sequence (ECS) method. The results show nine types of dynamic fault failure modes in ship collision accidents, describing the fault propagation process of a dynamic system and reflect the dynamic changes of the entire accident system. The probability of a ship collision accident is 2.378 × 10-9 by using CS. This failure mode cannot be expressed by a combination of basic events within the same event frame after an LOCA occurs in a marine nuclear reactor because the system contains warm spare parts. Therefore, the probability of losing reactor control was calculated as 8.125 × 10-6 using the ECS. Compared with CS, ECS is more efficient considering expression and processing capabilities, and has a significant advantage considering cost.
Boying Zhao;Yuanyuan Qu;Mengliang Mu;Bing Xu;Wei He
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제18권5호
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pp.1186-1207
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2024
Bearings are one of the main components of mechanical equipment and one of the primary components prone to faults. Therefore, conducting fault diagnosis on bearings is a key issue in mechanical equipment research. Belief rule base (BRB) is essentially an expert system that effectively integrates qualitative and quantitative information, demonstrating excellent performance in fault diagnosis. However, class imbalance often occurs in the diagnosis task, which poses challenges to the diagnosis. Models with interpretability can enhance decision-makers' trust in the output results. However, the randomness in the optimization process can undermine interpretability, thereby reducing the level of trustworthiness in the results. Therefore, a hierarchical BRB model based on extreme gradient boosting (XGBoost) feature selection with interpretability (HFS-IBRB) is proposed in this paper. Utilizing a main BRB alongside multiple sub-BRBs allows for the conversion of a multi-classification challenge into several distinct binary classification tasks, thereby leading to enhanced accuracy. By incorporating interpretability constraints into the model, interpretability is effectively ensured. Finally, the case study of the actual dataset of bearing fault diagnosis demonstrates the ability of the HFS-IBRB model to perform accurate and interpretable diagnosis.
Enhanced methodologies for process diagnosis and abnormal situation management have been developed for the last two decades. However, there is no single method that always shows better performance over all kinds of diagnostic problems. In this paper, a framework of message-passing, cooperative, intelligent diagnostic agents is presented for improved on-line fault diagnosis through cooperative problem solving of different expertise. A group of diagnostic agents in charge of different process functional perform local diagnoses in parallel; exchange related information with other diagnostic agents; and cooperatively solve the global diagnostic problem of the whole process plant or business units just like human experts would do. For their better understanding, sharing and exchanging of process knowledge and information, we also suggest a way of remodeling processes and protocols, taking into account semantic abstracts of process information and data. The benefits of the suggested multi-agents-based approach are demonstrated by the implementations for solving the diagnostic problems of various chemical processes.
Landslides are one of the natural disasters that cause a lot of financial and human losses every year It will be all over the world. China, especially. The Mainland China can be divided into 12 zones, including 4 high susceptibility zones, 7 medium susceptibility zones and 1 low susceptibility zone, according to landslide proneness. Climate and physiography are always at risk of landslides. The purpose of this research is to prepare a landslide hazard map using the Hierarchical Analysis Process method. In the GIS environment, it is in a part of China watershed. In order to prepare a landslide hazard map, first with Field studies, a distribution map of landslides in the area and then a map of factors affecting landslides were prepared. In the next stage, the factors are prioritized using expert opinion and hierarchical analysis process and nine factors including height, slope, slope direction, geological units, land use, distance from Waterway, distance from the road, distance from the fault and rainfall map were selected as effective factors. Then Landslide risk zoning in the region was done using the hierarchical analysis process model. The results showed that the three factors of geological units, distance from the road and slope are the most important have had an effect on the occurrence of landslides in the region, while the two factors of fault and rainfall have the least effect The landslide occurred in the region.
논문은 암호문 송신 중 전송 오류에 의한 암복호화의 문제에 대한 해결책을 제시 한다. 블록 암호 알고리즘은 산사태(avalanche) 효과로 인해 단일 비트 오류에 대해서도 많은 비트에 오류를 발생시킨다. 이를 해결하기 위해 재배열 과정과 간단한 오류 정정 코드를 이용해서 산사태(avalanche) 효과에 강인한 방안을 제안한다. 재배열 과정은 간단한 오류 정정 코드를 사용하기 위한 것이다. 재배열 과정은 한 프레임 내에서 전송의 기본 단위인 n-비트 블록 내에 1비트의 단일 오류만이 존재 할 수 있도록 오류를 여러 단위에 분산시키는 역할을 하게 된다. 즉, n-비트 내에서 단일 오류만이 존재하게 되어 단일 오류 정정 코드로 쉽게 복원이 가능하게 된다. 이 방식은 보다 큰 데이터 단위에 확장하여 사용 될 수 있다.
Rollers in the continuous process systems are ones of key components that determine the quality of web products. The condition of rollers (e.g. eccentricity, runout) should be consistently monitored in order to maintain the process conditions (e.g. tension, edge position) within a required specification. In this paper, a new diagnosis algorithm is suggested to detect the defective rollers based on the frequency analysis of web tension signals. The kernel of this technique is to use the characteristic features (RMS, Peak value, Power spectral density) of tension signals which allow the identification of the faulty rollers and the diagnosis of the degree of fault in the rollers. The characteristic features could be used to train an artificial neural network which could classify roller conditions into three groups (normal, warning, and faulty conditions) The simulation and experimental results showed that the suggested diagnosis algorithm can be successfully used to identify the defective rollers as well as to diagnose the degree of the defect of those rollers.
네트워크 및 소프트웨어 하부구조의 진보에 의해 이형의 컴퓨팅 자원 집합으로 구성된 환경에서 그리드 컴퓨팅 기술은 확산되고 있다. 그리드 컴퓨팅은 광대역으로 연결되어진 분산 컴퓨터들의 조정에 의한 사용을 요구한다. 그리드 컴퓨팅을 위한 다양한 시스템과 그리드 응용 서비스의 증가에 따라 그리드 운영환경은 네트워크 분리 및 노드 결함 등에 의해 높은 결함율을 가질 수 있다. 결함 검출은 그리드 응용 시스템의 강건성을 위해 시스템 설계 및 구현시의 필수적인 요소이다. 본 논문에서는 낮은 네트워크 트래픽 환경에서 높은 신뢰성 정공을 위한 OGSA(Open Grid Service Architecture) 기반의 자원 결함 검출 서비스를 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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