In order to develop a high speed train, various conditions have been considered. Fatigue strength assessment by the fluctuation of pressure is an important one. In this study, a numerical simulation has been performed to estimate the fluctuation and frequency of pressure when KHST(Korean High Speed Train)passes through tunnels in the Kyung-Bu high-speed railway. The simulation was based on KHST running the Kyung-Bu high-speed line with the speed of 350km/h and the interval of 10 minute headway. And the tunnel entrance speed was estimated by TPS program. Therefore, the fluctuation and frequency of pressure is expressed in Weibull distribution function in the above running situation. The result in this study would be good guidance to calculate the fatigue life and the index of reliability of body structure. We are going to conduct more study to measure the real value of the pressure of the carbody passing through tunnels, to assess the fatigue reliability and to develop method & procedure for the fatigue reliability design.
In this study, model for arrest toughness is proposed in consideration of fracture behavior of composite materials. Also, the probabilistic model is proposed to describe the variability of arrest toughness due to the nonhomogeneity of material. For these models. experiments were conducted on the Carbon/Epoxy composite plates with various thickness using the impact hammer. The elastic work fatter used in J-Integral is applicable to the evaluation of energy release rate. The fracture behavior call be described by crack arrest concept and the arrest toughness is independent of the delamination size. Additionally, a probabilistic characteristics of arrest toughness is well described by the Weibull distribution function. An increasing of thickness raises a variation of arrest toughness.
This paper presents an accelerated life test for burn out of tungsten filament of automotive halogen lamp. There are many failure modes and failure factors that associated with tungsten filament. But in this explain the dominant failure mode of tungsten filament is the bumout of the filament failure. At first, over voltage, high temperature, inrush current and vibration are selected as stress factors by using of two stage Quality Function Deploymeng(QFD). And we planed accelerated life test that has one factor(voltage) and three levels. By experiment it has absorbed that over voltage has an effect on the life of halogen lamp. Using ALTA programs, we estimated the common shpae parament of Weibull distribution, life-stress relationship and $B_{100p}$ life.
Frequent breakdowns of power tiller, particularly in the peak labor constraints, have been a cause of decreasing machine productivity and its efficient utilization. To keep power tiller always ready to work, it may be necessary to identify the failure characteristics of some major parts of power tiller, and to have those parts replaced accordingly before they show the symptom of mulfunction. This study was conducted to identify the failure characteristics of some major parts of power tiller and to estimate their lives (MTBF) using a Weibull distribution function. The result showed that about half of breakdowns currently being occurred may be reduced through timely replacement of those part having wearout failure characteristics.
Dielectric strength of insulators made of epoxy composites rapidly decreases due to ageing to interfaces between the matrix resin and filler particles. The adhesion variation of interfaces caused by moisture absorption also alters electrical properties that are the basic characteristics of insulators, particularly, in out door use. In this paper, electrical properties of epoxy/$SiO_2$ composites were investigated at boiling absorption condition to observe that influence of moisture. The breakdown time of samples were measured under AC 6[kV] applied voltage, and the variation of lifetime was varified by using Weibull distribution function.
Properties of flashover in polymer insulators are very important under pollution environments. It is necessary to analyse flashover characteristics whether insulators are still safe or not. A lot of precious information can be got out of polluted polymer insulators through leakage current measurement. The behavior of partial arc discharge leads to flashover directly. It is possible to measure partial arc discharge as leakage current pulses analysis. The shape of histogram reflects degree of pollution, wetting and voltage stress level. It can be expressed by Weibull distribution function.
This paper deals with two economic optimal designs of constant-stress accelerated life test(ALT) where failure distribution follows one of location-scale family, i. e., exponential, Weibull, and lognormal distributions which have been ones of the popular choices of failure distributions. Two optimization criteria to develop ALT plans are the statistical efficiency per unit expected cost which consists of the fixed test cost, cost being proportional to the number of test units, and variable test cost depending on test period and stress level, and the expected loss which combines Taguchi's quadratic loss function and expected test cost. Optimum plan determines the low stress level, test units allocated to each stress, and censoring times at two stress levels under Type I censoring. The proposed ALT plans are illustrated with a numerical example and sensitivity analyses are conducted to study effects of pre-estimates of design parameters.
In this paper, we propose a Bayesian approach to determine the adaptive preventive maintenance(PM) policy for a general sequential imperfect PM model proposed by Lin, Zuo and Yam(2000) that PM not only reduces the effective age of the system but also changes the hazard rate function. Assuming that the failure times follow Weibull distribution, we adopt a Bayesian approach to update unknown parameters and determine the Bayesian optimal sequential PM policies. Finally, numerical examples of the optimal adaptive PM policy are presented for illustrative purposes.
The accurate evaluation of wind characteristics and wind-induced structural responses during a typhoon is of significant importance for bridge design and safety assessment. This paper presents an expectation maximization (EM) algorithm-based angular-linear approach for probabilistic modeling of field-measured wind characteristics. The proposed method has been applied to model the wind speed and direction data during typhoons recorded by the structural health monitoring (SHM) system instrumented on the arch Jiubao Bridge located in Hangzhou, China. In the summer of 2015, three typhoons, i.e., Typhoon Chan-hom, Typhoon Soudelor and Typhoon Goni, made landfall in the east of China and then struck the Jiubao Bridge. By analyzing the wind monitoring data such as the wind speed and direction measured by three anemometers during typhoons, the wind characteristics during typhoons are derived, including the average wind speed and direction, turbulence intensity, gust factor, turbulence integral scale, and power spectral density (PSD). An EM algorithm-based angular-linear modeling approach is proposed for modeling the joint distribution of the wind speed and direction. For the marginal distribution of the wind speed, the finite mixture of two-parameter Weibull distribution is employed, and the finite mixture of von Mises distribution is used to represent the wind direction. The parameters of each distribution model are estimated by use of the EM algorithm, and the optimal model is determined by the values of $R^2$ statistic and the Akaike's information criterion (AIC). The results indicate that the stochastic properties of the wind field around the bridge site during typhoons are effectively characterized by the proposed EM algorithm-based angular-linear modeling approach. The formulated joint distribution of the wind speed and direction can serve as a solid foundation for the purpose of accurately evaluating the typhoon-induced fatigue damage of long-span bridges.
The stochastic properties of variation in fatigue crack growth are important in reliability and stability of structures. In this study,the stochastic model for the variation of fatigue crack growth rate was proposed in consideration of nonhomogeneity of materials. For this model, experiments were ocnducted on 7075-T6 aluminum alloy under the constant stress intensity factor range. The variation of fatigue crack growth rate was expressed by random variables Z and r based on the variation of material coefficients C and m in the paris-Erodogan's equation. The distribution of fatigue life with respect to the stress intensity factor range was evaluated by the stochastic Markov chain model based on the Paris-Erdogan's equation. The merit of proposed model is that only a small number of test are required to determine this this function, and fatigue crack growth life is easily predicted at the given stress intensity factor range.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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